Le Dell Pro Max 16 Plus recèle deux facettes opposées. D'un côté, une station de travail mobile haut de gamme : processeur Intel Core Ultra 9 285HX à 24 cœurs, jusqu'à 256 Go de mémoire CAMM2, trois emplacements M.2, carte graphique NVIDIA RTX PRO Blackwell jusqu'à la série 5000 avec 24 Go de GDDR7, conformité à la norme MIL-STD-810H et un châssis où Dell a manifestement investi toute son expertise en ingénierie.
L'autre modèle, celui que nous examinons ici, remplace le GPU par une carte d'inférence Qualcomm AIC100 PC, un module double SoC basé sur une puce Cloud AI 100 de 2019 et une suite logicielle qui transforme la plupart des charges de travail d'inférence modernes en un véritable calvaire. Cet exemple illustre les conséquences désastreuses d'un châssis haut de gamme associé à un accélérateur inadapté et souligne l'importance pour les clients de bien comprendre la suite logicielle d'une solution d'IA avant de passer commande. Avant d'aborder ce point, examinons l'ordinateur portable dans son ensemble.
Le Pro Max 16 Plus se positionne au sommet de la gamme de stations de travail Dell Pro Max, offrant une puissance brute supérieure à celle du Pro Max 16 d'entrée de gamme et du Pro Max 16 Premium, plus fin. Il est équipé d'un processeur Intel Core Ultra 9 285HX évolutif, une puce à 24 cœurs de 55 watts avec une fréquence turbo de 5.5 GHz. Toutes les configurations de processeur prennent en charge Intel vPro Enterprise, confirmant ainsi les performances professionnelles de cet ordinateur portable. Son prix de départ est de 2 779 $.
Les options graphiques vont des cartes graphiques intégrées Intel aux cartes graphiques NVIDIA RTX PRO 1000 basées sur l'architecture Blackwell. évoluant jusqu'à la RTX PRO 5000 que nous avons testée précédemment.Elle est dotée d'une impressionnante mémoire GDDR7 de 24 Go. Les configurations de stockage et de mémoire sont tout aussi généreuses : jusqu'à 12 To répartis sur trois emplacements M.2 Gen5 et jusqu'à 128 Go de mémoire DDR5-6400 via le module CAMM2 de Dell.
Les options d'affichage vont d'une dalle IPS 1920 x 1200 de base à un écran tactile OLED 3840 x 2400 offrant des couleurs éclatantes. Une option intermédiaire 1920 x 1200 propose une luminosité de 500 nits, une fréquence de rafraîchissement variable de 120 Hz et une couverture DCI-P3 complète. Avec plus de 100 certifications d'éditeurs de logiciels indépendants (ISV), les professionnels de la création peuvent compter sur un fonctionnement optimal de leurs applications.
Les fonctionnalités de sécurité sont adaptées aux entreprises, notamment un lecteur d'empreintes digitales, la prise en charge des cartes à puce, la technologie NFC, une caméra infrarouge de 8 mégapixels pour la reconnaissance faciale et Dell Control Vault 3. Une garantie standard de trois ans complète l'ensemble, soulignant le rôle de cet ordinateur portable comme outil sérieux pour un travail sérieux.
| Spécifications | Dell Pro Max 16 Plus |
|---|---|
| Plateforme complète | |
| Processeur | Intel Core Ultra 5 245HX Intel Core Ultra 7 265HX Intel Core Ultra 9 285HX |
| Système d'exploitation | Fenêtres 11 Pro Ubuntu Linux 24.04 LTS |
| Mémoire | 16 Go à 128 Go CSODIMM ou CAMM2, 1 emplacement |
| Graphismes et accélération IA | |
| Carte graphique | Intel Graphics intégré NVIDIA RTX PRO 1000 8 Go NVIDIA RTX PRO 2000 8 Go NVIDIA RTX PRO 3000 12 Go NVIDIA RTX PRO 4000 16 Go NVIDIA RTX PRO 5000 24 Go Qualcomm AI Cloud 100 64 Go (2 x 32 Go) |
| Stockage et affichage | |
| Stockage | Jusqu'à 3 SSD M.2, 4 To chacun RAID 0/1/5 disponible |
| Écran | 16 pouces 16:10 1920×1200, 300 nits, 45 % NTSC, 60 Hz, non tactile 1920 × 1200, 500 nits, 100 % DCI-P3, 120 Hz VRR, non tactile 3840 × 2400, 500 nits, OLED, tactile |
| Connectivité et puissance | |
| Caméra | IR 8MP |
| Réseaux sans fil | Intel Wi-Fi 7 BE200, avec ou sans Bluetooth 5.4 Internet haut débit mobile disponible |
| expert | 6Whr 96-cell |
| Adaptateur secteur | 165W ou 280W |
| Sécurité et physique | |
| Caractéristiques de sécurité | Webcam infrarouge lecteur d'empreintes digitales Lecteur de carte à puce NFC Coffre de contrôle 3 |
| Dimensions et poids | 1.22 par 10.18 par 14.17 pouces Poids de départ : 5.63 livres |
| Garantie | Garantie standard de trois ans, réparation sur site le jour ouvrable suivant |
À l'instar du modèle précédent que nous avons testé, le Pro Max 16 Plus est résolument robuste et bénéficie de la certification MIL-STD-810H, gage de sa durabilité dans les environnements les plus exigeants. Dell a fait preuve d'une grande durabilité en utilisant divers matériaux, notamment du plastique recyclé post-consommation, du magnésium et du cobalt recyclés, ainsi que des plastiques biosourcés. Au toucher, le châssis offre une rigidité exceptionnelle, sans la moindre flexion. En bref, c'est un véritable char d'assaut.
Il s'agit d'une machine imposante. Avec une épaisseur de 1.22 cm (pieds compris) et un poids de départ de 5.63 kg, elle n'est pas conçue pour les déplacements fréquents, même si ses dimensions de 10.18 x 14.17 cm restent relativement compactes pour un écran 16 pouces au format 16:10. La webcam est située en haut du capot et est équipée d'un cache coulissant pour la confidentialité ; notre modèle de test est livré avec la version infrarouge pour la reconnaissance faciale.
Esthétiquement, le design des ordinateurs Dell est d'une sobriété excessive. Leur extérieur gris-noir et leur logo discret soulignent que la fonction prime sur l'esthétique. La gamme Pro Max Premium offre un style plus affirmé, mais au détriment des performances et de l'évolutivité.
La sélection complète des ports commence sur le bord gauche :
Sur la droite:
Aucun port n'est présent sur la tranche arrière. La connectivité sans fil est assurée par le module Intel BE200, compatible Wi-Fi 7 et Bluetooth 5.4. Le Bluetooth peut être désactivé dans certaines configurations, et la connectivité mobile 5G est également disponible.
Notre modèle de test est équipé d'un écran Dell de 16 pouces (1920 x 1200 pixels) avec une dalle VRR 120 Hz offrant un excellent rendu au quotidien. Les couleurs sont éclatantes et, grâce à sa couverture DCI-P3 à 100 %, il est parfaitement adapté aux flux de travail exigeant une grande précision des couleurs, une fois calibré. Sa luminosité de 500 nits garantit un confort d'utilisation optimal même dans les environnements de bureau ou de studio les plus lumineux.
Le clavier Dell est parfaitement adapté aux longues sessions de frappe, grâce à ses touches de taille standard offrant une frappe légère et réactive, ainsi qu'un retour tactile précis. Le rétroéclairage blanc assure une visibilité optimale même dans les environnements peu éclairés. La disposition est globalement classique, mais la taille inégale des touches fléchées peut entraîner des erreurs de frappe occasionnelles. L'emplacement des touches Début et Fin est particulièrement problématique : elles partagent l'espace avec les touches F11 et F12, obligeant ainsi à utiliser la combinaison de touches Fn + Fn + Échap pour accéder à la rangée de fonctions. Des touches Page précédente et Page suivante dédiées auraient été appréciables ; or, elles sont des fonctions secondaires des flèches haut et bas, qui sont déjà les touches les moins pratiques du clavier. Le bouton d'alimentation, situé en haut à droite, fait également office de lecteur d'empreintes digitales.
Le pavé tactile de grande taille s'accorde parfaitement avec le format 16 pouces. Sa surface lisse et antireflet assure un suivi précis, et la fonction de rejet de la paume a fonctionné sans problème tout au long des tests.
Le Pro Max 16 Plus est conçu pour une évolutivité optimale, offrant un potentiel de mise à niveau important. Il dispose de trois emplacements M.2 Gen5 pour le stockage, d'un emplacement CAMM2 pour l'extension de mémoire et de plusieurs composants modulaires, notamment des ports USB-C remplaçables.
L'accès aux composants internes est simple : retirez les vis périphériques et soulevez le panneau inférieur de l'arrière vers l'avant. À l'intérieur, vous découvrirez un système de refroidissement performant à trois ventilateurs et une batterie de 96 Wh. Le module de mémoire CAMM2 se trouve en bas à droite, sous un dissipateur thermique dédié et flanqué des emplacements M.2. Difficile à distinguer sur la photo, mais l'emplacement M.2 de gauche est en réalité un emplacement double pouvant accueillir deux disques au même format. La carte Wi-Fi M.2, également remplaçable par l'utilisateur, est située juste au-dessus de la batterie.
Le modèle Dell testé ici est livré avec le NPU Qualcomm AI 100, un module unique intégrant deux SoC Qualcomm Cloud AI 100. Chaque SoC fournit 16 cœurs d'IA, soit 32 au total pour le module, et dispose de 32 Go de mémoire LPDDR4x, présentés à l'hôte comme deux NPU distincts.
Dell et Qualcomm annoncent un débit d'environ 450 TOPS en calculs INT8 et la capacité d'exécuter des modèles comportant jusqu'à 100 milliards de paramètres. Dell a d'ailleurs présenté publiquement Llama 4 Scout (109 milliards de paramètres, MoE) fonctionnant localement sur l'ordinateur portable. Les deux SoC communiquent avec l'hôte via le pilote d'accélération Linux QAIC, les fichiers de firmware étant intégrés au dépôt linux-firmware.
Jusque-là, tout va bien. Les chiffres, pris individuellement, sont impressionnants. Le problème réside dans la technologie sous-jacente.
Qualcomm a annoncé le Cloud AI 100 en avril 2019, l'a échantillonné fin 2020 et a commencé à le commercialiser au cours du premier semestre 2021. La puce est construite sur un nœud de 7 nm et utilise quatre contrôleurs LPDDR4X 64 bits fonctionnant à 2100 MHz (LPDDR4X-4200), offrant une bande passante mémoire de 136 Go/s par SoC, selon la documentation d'architecture Cloud AI de Qualcomm.
Conçue initialement pour le format PCIe, cette puce, même intégrée à un module personnalisé dans un ordinateur portable de 2025, présente les mêmes compromis fondamentaux. Il s'agit d'une puce de 2019, avec une technologie mémoire de 2019, modernisée et renommée, mais appartenant à la même famille architecturale. Au moment de son intégration dans le Dell Pro Max 16 Plus, le reste du secteur avait déjà adopté les mémoires HBM2e, HBM3, HBM3e et LPDDR5X, et se dirige désormais vers les accélérateurs d'IA haut de gamme avec GDDR7 et HBM4.
Mais le problème de fond dépasse la simple bande passante mémoire. De nombreuses équipes d'ingénierie et de conception de puces brillantes maîtrisent parfaitement les enjeux de l'inférence IA, et l'architecture Cloud AI 100 elle-même est sans doute performante. Le problème, c'est que les ingénieurs logiciels, responsables du succès ou de l'échec d'un produit, ont déjà investi massivement dans un autre écosystème : CUDA. À moins d'une forte incitation à changer, les développeurs restent fidèles à la chaîne d'outils qui bénéficie déjà d'un excellent support, d'une documentation complète et d'une communauté active. NVIDIA a conquis très tôt la base de développeurs et a bâti une immense communauté autour d'elle. AMD a accusé un retard considérable pendant des années, mais les récentes versions de ROCm sont vraiment excellentes et l'écart se réduit. Des solutions comme Mojo et MAX de Modular permettent même de cibler NVIDIA ou AMD avec le même code, et parfois même de surpasser les environnements d'exécution natifs. Cependant, tous les autres accélérateurs peinent à s'imposer auprès du grand public faute de support logiciel.
L'expression clé est « adoption publique ». De grandes organisations comme Google peut investir des milliards dans XLA et JAX pour optimiser le fonctionnement des TPU.Les startups privées et les laboratoires d'IA bien financés peuvent développer des noyaux personnalisés pour leurs modèles spécifiques sans se soucier du fait que personne d'autre ne puisse reproduire l'architecture qu'ils conçoivent pour une infinité de cas d'utilisation publics ; ils développent pour les problèmes auxquels ils sont confrontés. Pour un utilisateur lambda, ou même pour la plupart des entreprises, un accélérateur sans écosystème de développeurs publics dynamique est, en pratique, inutile. Vous perdrez des semaines à essayer d'y intégrer votre modèle, et dès que Hugging Face déploiera une nouvelle architecture, vous vous retrouverez face à une tâche de recompilation (ou une erreur de modèle non pris en charge), alors que tous les utilisateurs de CUDA et ROCm bénéficieront d'une prise en charge immédiate.
Soyons clairs : le processeur AIC100 de cet ordinateur portable est inutilisable. Personne ne devrait l’acheter. Aucune organisation ne devrait l’acheter, sauf si elle dispose des ressources d’ingénierie nécessaires et de la volonté explicite de développer elle-même l’inférence pour ses besoins spécifiques, et qu’elle accepte d’en assurer la maintenance.
Pour comprendre pourquoi cette recommandation est aussi sévère, il faut examiner ce qu'impliquent réellement les frais de port liés à cette carte.
Les composants destinés à l'utilisateur sont répartis en deux kits de développement logiciel (SDK) et une bibliothèque d'encapsulation. Le SDK Qualcomm Cloud AI Platform inclut le pilote noyau (le pilote accel/qaic amont du noyau Linux), le firmware du périphérique, l'environnement d'exécution embarqué et les API de bas niveau. Le SDK Apps, qui s'appuie sur ces composants, fournit le compilateur qaic-exec, l'interface de ligne de commande d'inférence qaic-runner, l'intégration ONNX Runtime via un fournisseur d'exécution QAIC, les liaisons Python et une version dérivée de vLLM. La bibliothèque Qualcomm efficient-transformers, également appelée QEfficient, est une encapsulation de Hugging Face Transformers qui réimplémente les architectures LLM courantes avec les formes statiques, les agencements de cache KV et les transformations de graphes requis par l'AIC100. Qualcomm AI Hub est un catalogue de modèles distinct et un service de compilation à la demande, davantage destiné aux appareils de type Snapdragon qu'à l'AIC100, bien qu'il partage la même marque.
Le processus de compilation est rigide. Vous prenez un modèle PyTorch, l'exportez via torch.export ou ONNX, puis le fournissez à qaic-exec avec des options telles que -convert-to-fp16, -mxfp6-matmul, la taille du lot, la longueur du contexte et le nombre de SoC cibles. Le compilateur effectue l'ordonnancement et le placement mémoire anticipés, puis génère un QPC (Qualcomm Program Container), un binaire scellé qui fixe la disposition de la mémoire, la forme du cache KV, la taille du lot, la longueur de la séquence de préremplissage et la longueur du contexte. Il n'y a pas de compilation JIT. D'après la documentation LLM de Qualcomm, le compilateur AI 100, qui effectue un ordonnancement anticipé, pré-alloue les ressources du périphérique en fonction de la longueur de l'invite, de la longueur de la génération, du cache KV et de la taille du lot. De plus, le Cloud AI 100 ne prend en charge que les formats d'entrée statiques. Toute modification de ces paramètres de compilation déclenche une nouvelle compilation complète, qui peut prendre plusieurs minutes pour les petits modèles et plusieurs heures pour les grands.
La liste des architectures prises en charge est très courte. La bibliothèque QEfficient et le catalogue QPC préconfiguré hébergé sur Zentree, vers lesquels Dell oriente ses clients, couvrent principalement les anciens modèles, et seules quelques-unes restent pertinentes en 2026.
Les points de contrôle natifs FP8 les plus récents nécessitent une requantification. Si un modèle est distribué nativement en MXFP4, comme c'est le cas pour les modèles GPT-OSS populaires, il faudra procéder à une conversion et une recompilation plutôt que d'intégrer directement les poids. Il est possible de contourner ces problèmes si l'on est prêt à y consacrer du temps, mais cela représente une contrainte constante.
Vient ensuite le problème de la concurrence, qui constitue le point faible de cet ordinateur portable, même pour les développeurs soucieux de performances immédiates. Les images de conteneurs fournies par Dell, que Dell recommande aux utilisateurs de télécharger et d'exécuter avec vLLM, sont basées sur des QPC précompilées par Zentree avec des configurations spécifiques, et les conteneurs livrés ne fonctionnent qu'à une concurrence de 1. Quelle que soit la configuration des séquences d'entrée ou de sortie, le débit reste fixe pour un modèle donné. Les requêtes parallèles multiples ne s'exécutent pas simultanément ; elles sont mises en file d'attente et traitées séquentiellement par vLLM. Le traitement par lots dynamique est impossible. Il est impossible d'utiliser le traitement par lots continu proposé gratuitement par vLLM ou SGLang sur les GPU Team Red ou Green. Pour obtenir une concurrence supérieure à 1, il est nécessaire de recompiler le QPC avec une taille de lot plus importante.
Les exemples de Dell présentent cet ordinateur portable aux développeurs, et le cas d'utilisation de l'IA le plus courant aujourd'hui est la programmation intuitive avec des outils comme Claude Code, OpenCode, etc. Une simple requête à ces outils peut se diviser en plusieurs appels LLM parallèles ; par défaut, ces NPU mettront ces requêtes en file d'attente et les traiteront séquentiellement plutôt qu'en parallèle. Ainsi, une opération qui prendrait quelques secondes sur un NVIDIA Spark prendra plusieurs minutes avec cette configuration.
Le système fourni par Dell pour les tests présente la configuration suivante :
Avant de présenter les résultats, une précision méthodologique s'impose. Comme indiqué précédemment, l'AIC100 exécute des QPC précompilés avec une taille de lot, une longueur de séquence et une structure de cache KV fixes. Dell livre cet ordinateur portable avec un ensemble de QPC précompilés hébergés sur Zentree et une image de conteneur vLLM qui les télécharge au premier lancement. Cet ensemble de QPC préconfigurés, servis par le conteneur de référence de Dell avec une concurrence de 1, correspond à la configuration que l'utilisateur final reçoit lorsqu'il déballe la machine et suit la documentation Dell ; c'est cette configuration que nous avons testée.
Nous disposons des outils nécessaires pour procéder autrement. Nous pourrions extraire qaic-exec, créer un point de contrôle, l'exporter avec torch.export, le requantifier, recompiler un QPC avec une taille de lot plus importante et le réinjecter dans vLLM. Nous pourrions également écrire des noyaux personnalisés pour le pilote d'accélération QAIC si nous le souhaitions. Nous avons choisi de ne pas le faire, car la grande majorité des acheteurs du marché cible de cet ordinateur portable (développeurs, ingénieurs curieux de l'IA et équipes pilotes d'entreprise) ne réaliseront pas ce travail. Ils extrairont le conteneur, l'exécuteront et jugeront le produit en fonction du résultat. C'est donc ce que nous avons mesuré.
Chaque barre représente un processeur QPC compilé par Qualcomm, utilisant des poids MXFP6 et un cache KV MXINT8, la précision standard des produits Dell. Le Llama 3.2 1B est le seul modèle du graphique à dépasser les 100 TPS, atteignant 128 TPS. Viennent ensuite le Llama 3.2 3B à 56 TPS, le Qwen3 4B à 45 TPS, le Qwen3-Coder 30B-A3B à 35 TPS, le Mistral 7B à 33 TPS et le Llama 3.1 8B à 30 TPS. Le GPT-OSS 20B atteint respectivement 28.9, 28.5 et 28.4 TPS pour les profils 256/256, 1k/4k et 4k/1k, confirmant ainsi les promesses de la documentation Qualcomm concernant le compilateur AOT : une fois un QPC créé pour une forme donnée, le débit de décodage est fixe et la longueur de l'invite n'influe pas sur le coût par jeton. Le Phi-4 ferme la marche avec 14 TPS.
Bien que cette carte puisse accueillir des modèles plus volumineux que ceux mentionnés précédemment, nous ne les avons pas testés. Par exemple, avec le modèle Llama 4 Scout présenté publiquement par Dell, cela nécessiterait de réduire la précision à INT4. Or, en pratique, un modèle moins quantifié et plus petit sera plus performant qu'un modèle plus volumineux et fortement quantifié pour de nombreuses charges de travail.
Le conteneur vLLM fourni exécute également chaque QPC avec une taille de lot de 1, et nous avons confirmé en pratique que l'émission de deux requêtes simultanées ne double pas le débit. La seconde requête reste simplement en attente dans la file d'attente logicielle jusqu'à la fin de la première. La pile fournie ne propose ni traitement par lots continu, ni traitement par lots en cours, ni décodage spéculatif. Pour les agents de codage comme Claude Code ou OpenCode qui répartissent plusieurs appels LLM parallèles à partir d'une seule session utilisateur, cette limitation à un seul flux transforme un temps de réponse de quelques secondes en une attente de plusieurs minutes. Augmenter la taille des lots nécessite de recompiler le QPC sur l'hôte, ce qui nous ramène à la case départ.
Comparons cela au NVIDIA Spark. Avec une longueur de séquence d'entrée/sortie de 256/256, le Spark exécute le modèle 120 octets plus rapidement que le Qualcomm AIC 100 de Dell n'exécute le modèle 20 octets. Et ce ne sont même pas les meilleures performances que le Spark puisse offrir, car ces résultats ont été obtenus avec le noyau Marlin sur les versions logicielles de lancement.
En résumé, l'intérêt est limité. Pour un utilisateur unique, une seule utilisation et un modèle suffisamment compact pour que la limite de 136 Go/s de LPDDR4X par SoC ne soit pas un facteur contraignant (Llama 3.2 1B et, potentiellement, Llama 3.2 3B), l'AIC100 de cet ordinateur portable est utilisable. En revanche, pour des configurations plus importantes, comme celle réellement reçue par le client, le décodage mono-flux et la compilation statique, qui pénalisent toute forme d'image non précalculée par Qualcomm, placent cet accélérateur en deçà des performances du NPU et du GPU intégrés du même processeur Intel Core Ultra HX, sans parler des cartes graphiques NVIDIA dédiées disponibles sur le même châssis.
Si l'on compare un instant les spécifications brutes, la NVIDIA Spark offre 273 Go/s et nous avons testé le nombre maximal d'opérations en virgule flottante réalisables (MAMF) en FP8 (E4M3) à 200 TFLOPS sur une seule puce. Le QAIC est présenté comme offrant 272 Go/s répartis sur 2 puces et 435 TFLOPS d'INT8. En théorie, leurs performances devraient donc être similaires, mais la puce Qualcomm est à la traîne à cause du logiciel.
Pour quiconque souhaite se consacrer sérieusement à l'IA aujourd'hui, la réponse est non. N'achetez pas cette configuration.
La boutique américaine de Dell affiche les références AIC100 du Pro Max 16 Plus à 14 871,56 $ pour la configuration haut de gamme (Core Ultra 9 285HX, 128 Go de RAM, SSD de 4 To), à 9 661,56 $ pour une configuration intermédiaire (Core Ultra 7 265HX, 64 Go de RAM, SSD de 1 To) et à 8 831,56 $ pour la référence AIC100 d'entrée de gamme. Toutes les configurations sont livrées avec Ubuntu Linux uniquement ; la compatibilité avec Windows sera bientôt disponible. Lors de nos tests, le prix de la machine se situe entre 14 000 $ et 15 000 $.
À titre de comparaison, la carte graphique NVIDIA DGX Spark est actuellement vendue à 4 699 $. Pour ce prix, vous obtenez : Superpuce GB10 Grace Blackwell128 Go de mémoire LPDDR5X unifiée, un SSD NVMe de 4 To, un GPU Blackwell et une puissance de calcul IA FP4 d'environ 1 pétaflops, le tout pris en charge par la suite logicielle CUDA complète, TensorRT-LLM, NIM et l'écosystème NVIDIA dans son intégralité. Un seul DGX Spark surpasse l'AIC100 de cet ordinateur portable pour la quasi-totalité des charges de travail IA réalistes, et ce, avec des logiciels que tout ingénieur IA embauché cette année sait déjà utiliser. Pour le prix de notre modèle de test, vous pourriez acheter trois DGX Spark, les équiper chacun d'un écran, de périphériques et d'un bureau, et il vous resterait encore de l'argent. Si l'IA à petite échelle ne vous intéresse pas, un Station de travail Dell Pro Max Tower T2 Avec un processeur Intel 285K, 128 Go de RAM DDR5 et une carte graphique NVIDIA RTX Pro 6000, le prix avoisine également les 15 000 $, en fonction de la capacité du SSD auquel vous l'associez.
Difficile d'échapper à l'impression que Dell a intégré des composants de piètre qualité dans un châssis par ailleurs excellent. Le Pro Max 16 Plus équipé d'une RTX PRO 5000 est une station de travail mobile fantastique. La même machine, avec un AIC100, se transforme en un véritable fiasco, malgré la garantie Dell.
Si, dans quelques années, vous êtes un bricoleur et que vous tombez sur un de ces ordinateurs portables en solde pour deux ou trois cents dollars, n'hésitez pas, achetez-le ! Le système est réparable et évolutif, le clavier est bon, et s'amuser un peu avec les modules AIC100 pour un projet intéressant le week-end, c'est exactement le genre de loisir sans prise de tête que mérite ce matériel.
Si vous souhaitez réaliser des applications d'IA sérieuses aujourd'hui, configurez votre Pro Max 16 Plus avec n'importe quel autre accélérateur. Un GPU mobile NVIDIA RTX PRO, même le modèle d'entrée de gamme RTX PRO 1000, sera plus performant que les modules AIC100. Le NPU intégré du processeur Intel Core Ultra HX sera plus adapté dans de nombreux cas pratiques, car il est compatible avec Windows ML, OpenVINO et la pile logicielle d'IA existante pour PC.
Une suggestion à soumettre à Dell : le châssis du Pro Max 16 Plus est excellent, et la gamme Pro Max est l'une des plateformes de stations de travail mobiles les plus performantes du marché. Le produit AIC100, tel que livré, est loin d'être à la hauteur. Une gamme de produits expérimentaux ou en avant-première pour développeurs, clairement identifiée comme telle, permettrait à Dell de proposer des accélérateurs innovants aux clients souhaitant les tester, sans associer l'appellation Pro Max à une solution non finalisée. La marque Pro Max mérite d'être protégée, et il existe une solution simple pour y parvenir tout en intégrant des solutions pour le matériel expérimental.
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