L’intelligence artificielle générative est devenue incontournable, mais son utilisation repose souvent sur des services en ligne et des abonnements. Avec son Pro Max GB10, Dell propose de rapatrier cette puissance de calcul sur un bureau. Cette petite machine peut-elle réellement nous affranchir du cloud ?
À première vue, le Pro Max GB10 surprend par sa compacité. Avec ses 15 cm de côté, ses 5,1 cm de hauteur et son poids d’environ 1,3 kg, cette station de travail tient facilement sur un bureau. Derrière ce format discret se cache pourtant une architecture NVIDIA Grace Blackwell particulièrement ambitieuse.
Le Dell Pro Max GB10 embarque une puce NVIDIA Grace Blackwell associant un processeur ARM à vingt cœurs et un GPU Blackwell, pour une puissance théorique atteignant un pétaflop en FP4. Ses 128 Go de mémoire unifiée permettent d’exploiter des modèles d’IA volumineux, avec un SSD de 4 To pour les stocker.
Pour sa première mise en route, le Dell est raccordé à Internet par Ethernet, à un écran par HDMI et à un clavier et une souris par USB. Sous NVIDIA DGX OS, basé sur Ubuntu 24.04, les messages de démarrage défilent jusqu’à l’activation du gestionnaire d’affichage GNOME : [ OK ] Started gdm.service – GNOME Display Manager.
L’écran restant sur ce dernier message, la configuration se poursuit depuis un autre ordinateur. Le Dell crée un réseau Wi-Fi temporaire auquel il suffit de se connecter avec les identifiants fournis. Une page de configuration s’ouvre alors dans le navigateur pour terminer l’installation.
Après la création du compte utilisateur et l’installation des mises à jour, le bureau GNOME devient accessible. Gestionnaire de fichiers, navigateur et applications composent un environnement Linux relativement familier. Une icône placée sur le bureau permet également de retrouver les tutoriels proposés par NVIDIA.
Premier apprentissage : dialoguer avec une IA locale
La première expérience consiste à installer Open WebUI et Ollama pour dialoguer avec un modèle de langage. Le tutoriel NVIDIA fournit les commandes Docker nécessaires. Une fois le conteneur lancé, l’interface de conversation devient accessible depuis un navigateur, à l’adresse locale http://localhost:8080.
Depuis la bibliothèque Ollama, le modèle gpt-oss:20b, comptant environ vingt milliards de paramètres, est téléchargé sur la machine. Après son chargement, il devient possible de lui poser des questions directement depuis Open WebUI. Contrairement à ChatGPT en ligne, les réponses sont ici calculées localement par le Dell.
Cette première démonstration illustre immédiatement l’intérêt de la machine. Une fois le modèle téléchargé, les échanges ne nécessitent plus de transmettre les requêtes à un serveur distant. Il devient ainsi possible d‘expérimenter une IA conversationnelle tout en conservant localement ses données et ses traitements.
Deuxième apprentissage : générer des images avec ComfyUI
La deuxième étape concerne la génération d’images avec ComfyUI. Cette application open source utilise une interface graphique composée de nœuds reliés entre eux. Après une installation reposant sur Python, son interface devient accessible depuis un navigateur grâce au port réseau 8188.
Pour commencer, le choix se porte sur un workflow d’exemple utilisant Z-Image-Turbo. Son organisation permet de comprendre rapidement le fonctionnement de ComfyUI : chargement des fichiers du modèle, saisie de la description et des paramètres, puis affichage de l’image générée dans un dernier bloc.
L’expérience ne se déroule toutefois pas sans difficulté. L’absence du fichier Python.h empêche la compilation d’un composant nécessaire au fonctionnement de ComfyUI. L’installation des fichiers de développement de Python 3.12 corrige finalement le problème, permettant de lancer la première génération.
Avec Z-Image-Turbo BF16, le Dell génère une image de 1024 × 1024 pixels en une quinzaine de secondes lors du premier essai. Après ce chargement initial, trois générations consécutives nécessitent 7,82, 7,81 et 7,81 secondes, témoignant d’une excellente régularité.
L’augmentation de la définition permet ensuite de mesurer son incidence sur les performances. En 1536 × 1536 pixels, la génération demande 19,04 secondes, contre 39,60 secondes en 2048 × 2048. Ces résultats confirment que le Pro Max GB10 peut produire rapidement des illustrations de grande taille.
Pour aller plus loin, FLUX.1 Dev, un modèle de génération d’images plus exigeant, est sélectionné. Son utilisation nécessite le téléchargement de 3 fichiers : le modèle principal d’environ 23 Go, l’encodeur T5 de 9 Go et l’encodeur CLIP-L de 235 Mo.
L’accès au modèle nécessite également la création d’un compte sur Hugging Face et l’obtention d’un jeton d’authentification disposant des droits de lecture. Une fois les fichiers téléchargés et placés dans leurs répertoires respectifs, le workflow correspondant peut enfin être exécuté.
FLUX.1 Dev produit une image de 1024 × 1024 pixels en 25,62 secondes. Ce temps supérieur à celui de Z-Image-Turbo s’explique notamment par des modèles et des paramètres de génération différents. L’objectif est surtout de vérifier la capacité du Dell à exploiter plusieurs architectures.
Troisième apprentissage : passer de l’image à la vidéo
La dernière étape consiste à générer une vidéo à partir d’une description textuelle avec Wan 2.1. Plus complexe, cette procédure nécessite l’utilisation d’un conteneur Docker, qui regroupe ComfyUI et ses dépendances dans un environnement isolé. Cette solution facilite l’installation des modèles et évite les conflits logiciels avec le système.
Les scripts NVIDIA permettent de télécharger les modèles par niveaux, selon les fonctionnalités recherchées. Le premier donne accès à FLUX.1 Dev et Wan 2.1 Text-to-Video. Les suivants ajoutent notamment HiDream, Cosmos Predict2, HunyuanVideo et la possibilité d’animer une image existante.
Le téléchargement des trois niveaux représente finalement environ 230 Go de modèles sur le SSD. Une bibliothèque conséquente, mais qui permet d’expérimenter plusieurs méthodes de génération sans dépendre d’un service distant. Les téléchargements nécessitent toutefois quelques ajustements d’authentification.
Le premier essai vidéo repose sur Wan 2.1 Text-to-Video 14B, un modèle de quatorze milliards de paramètres. La séquence demandée comprend 81 images en 1280 × 720 pixels. À raison de 16 images par seconde, cela représente un peu plus de cinq secondes d’animation.
Le résultat demande exactement 1 h 22 min 37 s de calcul. Pendant cette opération, le tableau de bord NVIDIA affiche une activité GPU proche de 96 % et une occupation mémoire supérieure à 102 Go. Ces chiffres sont assez révélateurs de l’exigence de la génération vidéo locale.
La vidéo obtenue est enregistrée au format WebP animé, et non directement en MP4. Une conversion supplémentaire avec FFmpeg est donc nécessaire pour faciliter sa lecture et son montage. Ce détail illustre le caractère encore technique des workflows proposés par NVIDIA.
L’expérience se poursuit avec Wan 2.1 Image-to-Video, cette fois pour animer une image préalablement générée dans ComfyUI. En réduisant la définition à 832 × 480 pixels, la génération porte sur 161 images, soit environ dix secondes de vidéo. Le calcul s’achève en 42 minutes et 32 secondes.
Cette seconde génération se révèle plus rapide malgré une séquence presque deux fois plus longue. Il serait néanmoins trompeur d’y voir un gain de performances direct : la définition est nettement inférieure et le modèle utilise une image de départ. Les conditions des deux essais diffèrent.
Une puissance locale qui demande de la patience
Pour surveiller la machine, NVIDIA propose DGX Dashboard, accessible depuis un navigateur. Cet outil permet de suivre l’activité du GPU et l’utilisation de la mémoire unifiée. Il se révèle particulièrement utile pour comprendre les ressources mobilisées par les différents modèles.
L’expérience démontre que le Dell Pro Max GB10 peut faire fonctionner localement des modèles de langage, générer rapidement des images et produire des vidéos. En contrepartie, les installations, les téléchargements volumineux et les longues phases de calcul réclament un investissement personnel non négligeable.
Le Pro Max GB10 tient donc sa promesse d‘amener une IA puissante sur un bureau, sans dépendre systématiquement du cloud. Ses performances en génération d’images impressionnent davantage que sa rapidité en vidéo. Il s’adresse avant tout aux professionnels soucieux de leur dépenses en tokens et scientifiques prêts à maîtriser leur environnement logiciel.
Dell Pro Max avec GB10
8729,03 euros sur senetic.fr
P.S. : À l’occasion d’une visite dans les locaux de Dell à Boulogne-Billancourt, Cyrille Fretay, expert en solutions techniques, s’est prêté au jeu des questions sur le Pro Max GB10. Cet entretien fera l’objet d’une prochaine publication sur Roxarmy.
Dell Pro Max avec GB10
8729,03
Pour
- 128 Go de mémoire unifiée
- Génération d'images rapide
- Format compact et fonctionnement local
Contre
- Génération vidéo
