Lors de notre test du NVIDIA DGX Spark , le stockage s'est révélé être le principal défaut de conception de la plateforme, un problème avant tout lié à son format. Les emplacements internes du Spark acceptent des SSD M.2 courts (2230 et 2242), où la compacité prime sur la capacité. Le segment haut de gamme du marché des SSD pour clients se compose de disques 2280 de taille standard, disponibles aujourd'hui avec des modèles de 8 To, et le Spark ne dispose tout simplement pas d'emplacement pour en accueillir un. On se retrouve ainsi avec une machine conçue pour les applications d'IA exigeantes, mais dont la capacité de stockage est plus adaptée à un ordinateur portable fin et léger, sans aucune solution interne pour y remédier. Le Luisuantech GP Spark apporte une solution à ce problème : un boîtier de 0.58 litre à quatre baies pour SSD M.2 de taille standard, qui se connecte au port 100 GbE du Spark, est reconnu comme un périphérique NVMe natif sans pilote ni formatage, et gère le trafic GPU Direct Storage à un débit proche du débit maximal.
L'argument principal est la simplicité et l'économie des disques clients. Les quatre baies du GP Spark acceptent les SSD NVMe M.2 2280 ou 22110 standard (formats incompatibles avec le Spark lui-même) et les présentent via NVMe-oF RDMA grâce à un moteur de déchargement matériel sur une puce dédiée. La fiche technique de Luisuantech valide des disques jusqu'à 4 To (16 To par boîtier), mais ces emplacements sont déjà utilisés par des disques clients de 8 To. La limite pratique relève donc davantage de la validation que de la mécanique. Pas de baie de stockage d'entreprise, pas de licence, pas de système d'exploitation de stockage à maîtriser. Branchez un câble DAC ou AOC entre le GP Spark et le DGX Spark, exécutez la commande `modprobe nvme-rdma` sur la base Ubuntu du Spark, et les disques apparaissent comme des périphériques `/dev/nvme` prêts à être utilisés avec GDS.
Concevoir et construire
Le GP Spark est un boîtier de 150 mm x 150 mm x 26 mm, plus compact que le Spark lui-même. Son châssis métallique perforé est doté d'un unique bouton d'alimentation faisant également office de voyant d'état : vert en fonctionnement normal, rouge en cas de panne. L'alimentation est fournie par USB-C PD via un adaptateur externe 20 V/5.4 A. L'ensemble du boîtier, disques inclus, consomme moins de 100 W. Le panneau arrière comporte trois connecteurs : l'entrée d'alimentation USB-C, un port de débogage d'usine USB-C et le port de données QSFP28 100 GbE, compatible avec les convertisseurs numérique-analogique (DAC) cuivre ou les modules optiques. À l'intérieur, un processeur et un coprocesseur dédiés gèrent le déchargement NVMe-oF, tandis que les quatre emplacements M.2 se trouvent sous le capot supérieur.
Le panneau arrière est entièrement fonctionnel : ports d’alimentation et de débogage USB-C à gauche, cage QSFP28 à droite et une rangée d’ailettes de cuivre visibles à travers les ouvertures d’aération. Le refroidissement est entièrement passif.
Ouvrez le capot supérieur et vous découvrirez les quatre baies M.2 alignées, ici occupées par nos disques de test KIOXIA XG8. Le couvercle lui-même sert de dissipateur thermique : des pads thermiques bleus situés sur sa face inférieure relient chaque SSD au dissipateur à ailettes qui forme la partie supérieure du châssis. Il s’agit d’une solution passive et efficace pour les disques destinés aux clients qui ne sont jamais soumis à une utilisation intensive en entreprise.
Précision importante avant les chiffres : notre appareil est un prototype. L’étiquette inférieure porte la mention GP-Spark-1000, indique qu’il s’agit d’un prototype non destiné à la revente et mentionne une date de fabrication de février 2026 sous la marque Swingsoon utilisée par Luisuantech pour ses produits. Les appareils de production peuvent présenter des différences de finition, mais le comportement de la plateforme que nous avons testée correspond à celui que Luisuantech livre actuellement aux testeurs. Deux remarques supplémentaires concernant la première utilisation : notre appareil était livré avec deux manuels imprimés entièrement en chinois, et la configuration initiale semble se faire via une connexion Wi-Fi. Ces points ne constituent pas un obstacle pour le public cible de ce produit, mais une documentation en anglais sera nécessaire pour un lancement en Occident.
Configuration et architecture
Il n'y a pas de contrôleur RAID ni d'abstraction de stockage intégrée : le GP Spark est un JBOF au sens strict, exposant chaque SSD installé comme son propre espace de noms NVMe-oF. Dans notre configuration, les quatre disques apparaissaient comme quatre périphériques /dev/nvme sur l'hôte. La redondance ou le striping est géré par l'hôte. La fiche technique du fabricant mentionne un port 100 GbE unique à 10 Go/s et 2.7 millions d'IOPS ; le rapport produit fait référence séparément à des configurations 2 x 100 GbE et jusqu'à 24 Go/s, une valeur que Luisuantech a confirmée comme étant la somme des débits de lecture et d'écriture. Notre unité et nos tests ont utilisé la configuration à port unique.
Spécifications de Luisuantech GP Spark
| Spécifications | Luisuantech GP Spark |
|---|---|
| En savoir plus sur la plateforme | |
| Baies de disques | 4 x M.2 NVMe (2280 / 22110) Capacités mixtes prises en charge, jusqu'à 4 To par disque |
| Réseau | QSFP28 100GbE (DAC ou optique) RDMA requis |
| Protocoles | NVMe-oF RDMA Stockage direct GPU (GDS) |
| Performances (déclarées par le fournisseur) | |
| Cadence de production | 10 Go/s par port 100 GbE Vitesse de lecture et d'écriture cumulée jusqu'à 24 Go/s |
| IOPS | 2.7M |
| Latence d'accès | Moins de 20 microsecondes |
| Puissance et physique | |
| Tuning Moteur | Puissance totale inférieure à 100 W Adaptateur externe USB-C PD 20 V/5.4 A |
| Dimensions | 150 mm x 150 mm x 26 mm (0.58 L) |
| Température de fonctionnement | 0 à 40C |
| Compatibilité | NVIDIA DGX Spark Station DGX Postes de travail et serveurs avec cartes réseau compatibles RDMA |
Performances
Notre configuration de test associait le GP Spark à un GIGABYTE DGX Spark via une connexion directe 100 GbE, avec quatre SSD NVMe clients KIOXIA XG8 de 1 To installés dans les baies. Il est important de noter que le choix des disques influence fortement les performances mesurées. Nous avons utilisé des SSD clients de 5e génération ; certains modèles, notamment les SSD d'entreprise, peuvent offrir des performances d'écriture soutenues supérieures. Nous avons effectué des tests FIO sur des charges de travail aléatoires de 4 000 et 64 000 octets et séquentielles de 1 million d'octets, en lecture et en écriture, en faisant varier la profondeur d'E/S et le nombre de tâches pour couvrir l'ensemble des performances. Les résultats présentés correspondent au test final après application des recommandations de Luisuantech concernant la MTU, ce qui a amélioré les performances de transfert par rapport à nos tests initiaux.
Performances aléatoires 4K
C’est lors des lectures de petits blocs que le moteur de déchargement révèle tout son potentiel. Les lectures aléatoires 4K ont atteint un pic de 2.43 millions d’IOPS à 9 475 Mio/s, en fonction de la profondeur de la file d’attente, un chiffre proche des 2.7 millions annoncés par le fournisseur et saturant ainsi la liaison 100 GbE avec des transferts 4K. Pour un boîtier à quatre baies alimenté passivement et alimentant un système d’IA de bureau, il s’agit d’une performance remarquable.
Les écritures suivent la même courbe, à environ la moitié de leur hauteur, avec un pic à 1.19 million d'IOPS. L'écart entre les plafonds de lecture et d'écriture est constant pour toutes les charges de travail testées. Les performances étant directement liées aux disques sous-jacents, les résultats varient selon la configuration.
La latence de lecture minimale est de 65.3 microsecondes en moyenne pour une faible profondeur de file d'attente. Ce résultat est supérieur aux 20 microsecondes annoncées par le fournisseur, mais il peut varier selon le disque utilisé et la configuration réseau. Le temps d'aller-retour réseau influe également sur cette latence ; celle-ci reste stable et prévisible jusqu'à saturation de la liaison.
La latence d'écriture est le seul point sur lequel la fiche technique se vérifie : 20.4 microsecondes en moyenne à profondeur minimale, soit exactement le chiffre inférieur à 20 microsecondes annoncé par le fournisseur, et suffisamment bas pour que le réseau soit pratiquement invisible pour l'application.
Performances aléatoires 64K
À 64 Ko, tout repose sur la bande passante. Les lectures aléatoires atteignent un débit maximal de 9 503 Mio/s, statistiquement identique aux limites de 4 Ko et 1 Mo. Quelle que soit la taille des blocs utilisés par la charge de travail, le GP Spark offre la même performance : le débit maximal de son port 100 GbE.
Les écritures aléatoires de 64K atteignent un plateau de 4 742 Mio/s, le même plafond que nous avons mesuré à chaque autre taille de bloc.
Performances séquentielles sur 1 million
Les lectures séquentielles de gros blocs, caractéristiques du chargement de modèles et du traitement en continu des données, atteignent 9 496 Mio/s et se maintiennent à ce niveau pour des profondeurs de file d'attente modérées. C'est la charge de travail pour laquelle GP Spark a été conçu, et il s'exécute en direct sur le réseau.
Les écritures séquentielles plafonnent à 4 742 Mio/s, soit environ la moitié du débit de lecture, et ce plafond reste identique quelle que soit la taille de bloc testée. Nous avons signalé cette asymétrie à Luisuantech lors des tests et avons procédé avec l'entreprise à une série d'optimisations, notamment au niveau de l'unité de transmission maximale (MTU). Les chiffres présentés ici correspondent aux performances optimales de la plateforme dans sa configuration actuelle à port unique, et Luisuantech a confirmé leur conformité avec ses spécifications pour le chemin d'écriture. Pour les charges de travail principalement axées sur la lecture que ce boîtier cible (chargement de modèles, streaming de jeux de données et récupération de RAG), ce constat est négligeable ; pour une ingestion intensive, les performances attendues doivent être adaptées en conséquence.
Conclusion
Le GP Spark remplit une fonction unique et efficace : il fournit à un ou plusieurs DGX Spark le stockage nécessaire aux tâches les plus exigeantes. Branchez-le, chargez le module noyau, et vous bénéficiez de près de 10 Go/s de mémoire flash accessible via GDS, sans installation de pilote, de système d'exploitation dédié ni de facture professionnelle. L'intérêt réside dans son utilisation avec des disques M.2 clients ; la capacité devient relativement abordable puisque le boîtier accepte tous les SSD 2280 ou 22110, et que le moteur de déchargement gère les opérations protocolaires que les disques n'effectuent jamais.
Notre avis est qu'il s'agit d'un complément élégant et bien conçu, plutôt que d'une révolution. Les lectures sont limitées au débit de la liaison unique ; les écritures, à environ la moitié. Le prix reste une inconnue : le GP Spark n'est pas encore commercialisé aux États-Unis ni en Chine, notre unité de test est un prototype et Luisuantech n'a pas communiqué de prix. Son principal atout réside dans son prix nettement inférieur aux alternatives NVMe-oF d'entreprise, ce que sa conception à disque client devrait permettre. Pour les utilisateurs de Spark qui atteignent les limites de leur stockage interne (et notre test initial suggère que beaucoup d'entre eux seront confrontés à ce problème), c'est une solution simple pour y remédier sans avoir à allouer du stockage supplémentaire à une infrastructure d'entreprise existante.
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