HP ZGX Nano G1n AI Station: KI-Supercomputer auf Basis der NVIDIA DGX Spark Plattform

Die HP ZGX Nano G1n AI Station ist ein kompakter KI-Supercomputer. Eine großzügige 128GB RAM-Ausstattung ermöglicht die Arbeit mit großen LLMs mit bis zu 200B Parametern.

Kern der HP ZGX Nano G1n AI Station ist der NVIDIA® GB10 Grace Blackwell Superchip, mit einer Leistung von 1 Petaflop für KI-Rechnungen (in FP4-Precision, sparse).

Eine wichtige Besonderheit der HP ZGX Nano G1n AI Station im Vergleich zu anderen NVIDIA GB10 basierten Geräten (bzw. dem NVIDIA DGX Spark) ist die eingebaute aktive Kühllösung durch zwei Lüfter. Dadurch kann das Gerät dauerhaft unter voller Last betrieben werden, ohne Drosselung durch Überhitzung.

Die NVIDIA DGX Spark Plattform ist besonders für AI-Entwickler und KI-Forschung geeignet. Wesentlicher Teil der Plattform ist der NVIDIA AI Software Stack, der einen schnellen Einstieg mit der am besten unterstützten Plattform in der LLM-Industrie ermöglicht. Dank der Software-Kompatibilität mit NVIDIA's größeren Plattformen (bspw. bspw. DGX Station, H200 / B300) können die entwickelten LLM-Lösungen und Anwendungen (bspw. agentic AI) direkt und problemlos skaliert werden.

Dank des eingebauten NVIDIA® ConnectX-7 Netzwerklinks können zwei NVIDIA DGX Spark Systeme miteinander verbunden werden, um noch größere Modelle bis zu 405B Parametern zu unterstützen.

Lieferzeit
Kleine Mengen direkt ab Lager in Leipzig, Deutschland. Die Lieferzeit für größere HP ZGX Nano G1n AI Station – NVIDIA DGX Spark Mengen beträgt in der Regel 4–6 Wochen ab Bestelleingang. Bitte berücksichtigen Sie dies in Ihrer Projektplanung.

Technische Daten

Merkmal	Spezifikation
KI-Rechenleistung	1 Petaflops (FP4, sparse) (NVIDIA Grace Blackwell)
RAM	128GB RAM LPDDR5x (Unified memory)
RAM-Bandbreite	273 GB/s (256-bit Speicherinterface)
GPU	NVIDIA Blackwell Architecture
CPU	20 core ARM: 10 Cortex-X925 + 10 Cortex-A725 ARM
SSD-Speicher	1 x HP 2TB PCIe-4x4 2242 NVMe SED OPAL Value TLC M.2 SSD oder 1 x HP 4TB PCIe-4x4 2242 NVMe SED OPAL Value TLC M.2 SSD
WLAN & Bluetooth	Wi-Fi 7 ( AzureWave AW-EM637-NV ) + Bluetooth 5.4
Netzwerk	1 x 10 GBit LAN (Realtek RTL8127) 1 x NVIDIA Mellanox ConnectX CX-7 Smart NIC (200 Gbps, 2 x QSFP)
USB Ports	3 x USB 3.2 Gen 2x2 Type-C, 20Gbps, alternate mode (DisplayPort 2.1) 1 x USB 3.2 Gen 2x2 Type-C, 20 Gbps, with PD in (180W EPR PD3.1 SPEC)
Weitere Ports & Features	1 x HDMI 2.1a 1 x An/Aus-Taster 1 x integriertes TPM Modul 2 x integrierte aktive Lüfter
Betriebssystem	NVIDIA DGX™ OS (Ubuntu Linux)
Abmessungen	150 (L) x 150 (B) x 51 mm (H) Höhe mit Füßen: 54,5 mm (H)
Gewicht	1,25 kg
Leistungsaufnahme	240 W (externes USB-C Netzteil, bis zu 89 % effizient, im Lieferumfang)

Umweltbedingungen und Energieverbrauch

Betriebsspannungsbereich	90–264 VAC
Nennspannungsbereich	100–120 VAC 200–240 VAC
Nennnetzfrequenz	50–60 Hz
Betriebsnetzfrequenzbereich	47–63 Hz
Nenneingangsstrom	100–120 VAC; 3,1 A 200–240 VAC; 1,56 A
Umgebungsanforderungen	Temperatur	Betrieb: 5 °C bis 30 °C (40 °F bis 86 °F) Oberhalb von 1524 m (5.000 Fuß) Höhe reduziert sich die maximale Betriebstemperatur um 1 °C (1,8 °F) je 305 m (1.000 Fuß) zusätzlicher Höhe Nicht in Betrieb: -30 °C bis 60 °C (-22 °F bis 140 °F) Maximale Änderungsrate: 10 °C/h
	Luftfeuchtigkeit	Betrieb: 8 % bis 85 % rel. Luftfeuchtigkeit, nicht kondensierend, max. 35 °C Feuchtkugeltemperatur Nicht in Betrieb: 8 % bis 90 % rel. Luftfeuchtigkeit, nicht kondensierend, max. 35 °C Feuchtkugeltemperatur

Energieverbrauch (in Watt)	115 V AC, 60 Hz	230 V AC, 50 Hz	100 V AC, 50 Hz
Normalbetrieb (kurzer Leerlauf)	37,810	36,740	37,890
Normalbetrieb (langer Leerlauf)	36,630	35,510	36,830
Normalbetrieb (Volllast)	226,270	223,810	228,580
Standby (Sleep)	36,630	35,510	36,830
Aus	1,340	1,280	1,350

Lieferumfang

1 × HP ZGX Nano G1n AI Station, 2TB/4TB SSD je nach Auswahl (auf Basis von NVIDIA DGX Spark / GB10)
Netzteil
Netzkabel (EU)
Hinweis: QSFP Kabel für die ConnectX CX-7 Netzwerkschnittstelle, zum Verbinden von zwei NVIDIA DGX Spark Systemen, ist nicht im Lieferumfang enthalten - es ist separat erhältlich. Passende Kabel sind:
- DGX Spark Connect Cable: NJAAK-N911
- DGX Spark Connect Cable: NJAAK-0006

Einsatzbereiche

Industrie & Forschung: Entwicklung und Finetuning von AI LLM-Modellen mit bis zu 200B Parametern (bzw. 405B bei Einsatz von zwei HP ZGX Nano G1n AI Station Systemen / DGX Sparks)
Universitäten & Hochschulen: Experimente und Hands-On-Erfahrung für Studenten an großen LLM Modellen
Büros, Geschäftliches Umfeld: Ausführen von Agentic AI, insbesondere für Datenschutz - bspw. für Bearbeiten von Kundenanfragen, offline e-Mailbearbeitung, RAGs mit sensitiven Firmendaten.

Dank der eingebauten Lüfter eignet sich die HP ZGX Nano G1n AI Station besonders für den Dauereinsatz unter Last. Zum Beispiel empfehlenswert, falls Sie Produkte auf Basis des DGX Spark herstellen möchten.

NVIDIA DGX Spark Produktvarianten

Die NVIDIA DGX Spark Plattform baut im Kern auf NVIDIA Komponenten auf. In jeder Variante ist der Grace Blackwell Superchip GB10, sowie 128 GB RAM mit 273 GB/s Speicherbandreite verbaut. Die Speicherbandbreite hat dabei den größten Effekt auf Token/s Durchsatzraten.

Das Betriebssystem (NVIDIA DGX OS, auf Ubuntu Basis), sowie der NVIDIA AI-Softwarestack ist in jedem Fall der Gleiche.

Verschiedene Anbieter bauen ein Gehäuse drumherum, und vertreiben das Gerät unter ihrem eigenen Markennamen.

HP's DGX Spark / GB10 Produkt heißt HP ZGX Nano G1n AI Station.

Software-Stack / unterstützte Software

NVIDIA DGX OS (Betriebssystem, auf Basis von Ubuntu)
NVIDIA NIM (Microservices als Bausteine für AI Lösungen)
NVIDIA AI Blueprints (Beispielanwendungen, bspw. RAG Workflows)
PyTorch (Framework für Machine Learning und Deep Neural Networks)
TensorFlow (Framework für Machine Learning und Deep Neural Networks)
NVIDIA Riva (Spracherkennung, Übersetzung und Sprachausgabe)
NVIDIA Holoscan (Plattform für Sensor-Daten-Verarbeitung)
NVIDIA Metropolis (Vision-KI Anwendungsplattform)
NVIDIA Isaac (Plattform für Entwicklung von Robotern, bspw. autonomen Fahrzeugen)
CUDA (Toolkit zur Beschleunigung und Parallesierung von Berechnungen auf GPUs)
cuDNN (Beschleunigung von Deep Neural Networks auf GPUs)
cuBLAS (Lineare Algebra Frameworks zur Beschleunigung von KI und High performance computing (HPC) Anwendungen)
TensorRT (SDK für high-performance deep learning inferencing)
NCCL (NVIDIA Collective Communications library, zur Verteilung der Rechenleistung über mehrere Nodes hinweg)
vLLM + ollama + llama.cpp - Large Language Model Inferencing Frameworks

Zusätzliche Software von HP: ZGX Toolkit

Das HP ZGX Toolkit - als Teil des HP Software Supportpackages für die ZGX Nano G1n AI Station - ermöglicht einen besonders leichten Einstieg mit lokalen KI-Modellen.

Aktuell unterstützte Funktionen des ZGX Toolkit:

Modell-Download
Inferenz
RAG-Systeme
Machine Learning

Weitere Produktbezeichnungen

D4DB3ET / D4DR6ET / D4CY2ET / DA5D6ET / D9ZL6ET (2TB Variante)
D9ZL7ET / D4CY3ET / CZ9K4ET / D4CZ8ET / DA5D7ET (4TB Variante)
CM5A0AA zugehöriges Netzteil als Einzelteil