NVIDIA DGX Spark
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Der NVIDIA DGX Spark ist ein kompakter KI Supercomputer mit 128 GB Unified Memory und dem NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip. Damit können LLMs mit bis zu 200 Milliarden Parametern lokal ausgeführt werden.
Mit Abmessungen von nur 150 × 150 mm passt das System problemlos auf den Schreibtisch und wird über eine normale Steckdose betrieben. Der DGX Spark eignet sich damit für lokale LLM Anwendungen, Softwareentwicklung und agentische KI direkt am Arbeitsplatz.
Bei BuyZero erhalten Sie den DGX Spark ab 3.949 € netto zzgl. MwSt.
NVIDIA DGX Spark Preise
| Modell | Preis netto | Preis inkl. MwSt. |
|---|---|---|
| ASUS Ascent GX10 (1 TB) | ab 3.949 € | ab 4.699,99 € |
| NVIDIA DGX Spark Founders Edition (4 TB) | 5.411 € | 6.438,99 € |
| Dell Pro Max mit GB10 | Auf Anfrage | Auf Anfrage |
| HP ZGX Nano AI Station G1n | Auf Anfrage | Auf Anfrage |
Alle NVIDIA DGX Spark Modelle verwenden denselben GB10 Superchip und verfügen über 128 GB Unified Memory. Auch die Rechenleistung ist identisch. Unterschiede gibt es bei SSD Größe, Gehäuse, Preis und Service.
NVIDIA DGX Spark Technische Daten
| Komponente | Spezifikation |
|---|---|
| Superchip | 1× NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip |
| KI Rechenleistung | 1 Petaflop (FP4, Sparse) |
| GPU | NVIDIA Blackwell mit Tensor Cores der 5. Generation |
| CPU | 20 Core Arm, 10× Cortex X925 und 10× Cortex A725 |
| Arbeitsspeicher | 128 GB LPDDR5X Unified Memory |
| Speicherbandbreite | 273 GB/s (256 Bit Interface) |
| Maximale Modellgröße, Inferenz | Bis zu 200 Milliarden Parameter, 405 Milliarden mit zwei verbundenen Systemen |
| Maximale Modellgröße, Fine Tuning | Bis zu 70 Milliarden Parameter |
| SSD | 1× M.2 2242/2230 PCIe Gen5 x4, 1 TB oder 4 TB |
| Netzwerk | 1× 10 GbE, 1× ConnectX 7 SmartNIC (200 Gb/s, 2× QSFP) |
| Wireless | Wi Fi 7 (2×2), Bluetooth 5.3 mit LE |
| USB | 3× USB 3.2 Gen 2x2 Type C (20 Gb/s, DisplayPort 2.1 Alternate Mode), 1× USB C mit 180 W Power Delivery |
| Video | 1× HDMI 2.1 |
| Betriebssystem | NVIDIA DGX OS (Ubuntu Linux) |
| Stromversorgung | 240 W, normale Steckdose |
| Abmessungen | 150 × 150 × 51 mm |
| Gewicht | 1,2 kg |
DGX Spark von NVIDIA und OEM Partnern
NVIDIA stellt OEM Partnern das DGX Spark Referenzdesign zur Verfügung. Die Hersteller können die Plattform dadurch unter eigenen Produktnamen anbieten. Superchip, Arbeitsspeicher und Rechenleistung bleiben gleich. Unterschiede bestehen bei SSD Größe, Gehäuse, Preis und Service.
NVIDIA DGX Spark Founders Edition: Der goldene Cube direkt von NVIDIA. Das System wurde auf der CES ursprünglich unter dem Codenamen Project DIGITS angekündigt.
ASUS Ascent GX10: Die günstigere Variante, die wir ebenfalls ab Lager versenden.
Dell Pro Max mit GB10: Auf Anfrage erhältlich.
HP ZGX Nano AI Station G1n: Auf Anfrage erhältlich.
Große Sprachmodelle lokal ausführen
Der DGX Spark verfügt über 128 GB kohärenten Unified Memory, den sich CPU und GPU teilen. Ein auf 4 Bit quantisiertes Modell mit 70 Milliarden Parametern passt damit vollständig in den Speicher. Sharding oder Änderungen am Code sind nicht erforderlich.
Bei einer Consumer GPU mit 32 GB VRAM ist das nicht möglich, wenn das Modell mehr als 32 GB Speicher benötigt. Der DGX Spark kann deshalb auch größere Modelle wie Qwen 3.6 35B A3B lokal ausführen.
Über die QSFP112 Ports der ConnectX 7 Netzwerkschnittstelle lassen sich mehrere DGX Spark Systeme miteinander verbinden. Damit können noch größere Modelle wie DeepSeek v4.1 Flash ausgeführt werden.
Wofür wird der DGX Spark eingesetzt?
Unsere Kunden nutzen den DGX Spark für unterschiedliche KI Workloads, darunter auch agentische KI auf der eigenen Hardware.
Industrie und Forschung: Entwicklung und Fine Tuning von LLMs mit bis zu 200 Milliarden Parametern oder bis zu 405 Milliarden Parametern mit zwei DGX Spark Systemen.
Universitäten und Hochschulen: Experimente und praktische Arbeit mit großen LLMs für Studierende.
Unternehmen und Büroumgebungen: Lokale agentische KI für Anwendungen, bei denen Datenschutz eine wichtige Rolle spielt. Beispiele sind die Bearbeitung von Kundenanfragen, lokale E Mail Verarbeitung oder RAG mit sensiblen Unternehmensdaten.
Lesen Sie auch, wie unser Software Development Lead Michael Wolf den Spark für lokale Softwareentwicklung nutzt.
DGX Spark im Vergleich zu Alternativen
DGX Spark vs. RTX 5090
| DGX Spark | RTX 5090 | |
|---|---|---|
| Speicher | 128 GB Unified Memory | 32 GB GDDR7 |
| Größtes Modell, das in den Speicher passt | 200B bei 4 Bit | ca. 50B bei 4 Bit |
| Fine Tuning | Bis zu 70B lokal | Oberhalb von ca. 13B nicht möglich |
| Skalierung mit einem zweiten System | 256 GB gepoolt über ConnectX 7 | Kein Memory Pooling, kein NVLink |
| Bandbreite | 273 GB/s | 1.792 GB/s |
| Leistungsaufnahme | 240 W für das gesamte System | 575 W allein für die GPU |
| System | Komplettsystem, 1,2 kg | Grafikkarte, zusätzliche Workstation erforderlich |
Die RTX 5090 bietet eine höhere Speicherbandbreite und generiert Tokens schneller. Ein 70B Modell passt allerdings nicht in die 32 GB Grafikspeicher. Größere Modelle können deshalb nicht vollständig im VRAM ausgeführt werden.
Der DGX Spark verfügt über 128 GB Unified Memory. Zwei Systeme können miteinander verbunden werden und stellen zusammen 256 GB Speicher zur Verfügung. Damit können Modelle mit bis zu 405 Milliarden Parametern ausgeführt werden.
DGX Spark vs. Mac Studio
Ein Mac Studio M3 Ultra bietet mit 819 GB/s eine höhere Speicherbandbreite und generiert bei Modellen, die in den Speicher passen, Tokens schneller. Bei langen Prompts, zum Beispiel bei agentischer KI und RAG Workloads, ist der DGX Spark schneller. Außerdem unterstützt der Spark CUDA nativ.
RTX 4090 vs. DGX Spark
Die RTX 4090 verfügt über 24 GB GDDR6X und eignet sich für Modelle mit weniger als etwa 13 Milliarden Parametern. Bei größeren Modellen reicht der verfügbare Grafikspeicher nicht aus.
Zwei oder mehr DGX Spark Systeme verbinden
Jeder DGX Spark verfügt über eine ConnectX 7 SmartNIC mit 200 Gb/s. Zwei Systeme können direkt miteinander verbunden und mit insgesamt 256 GB Unified Memory genutzt werden. Das reicht für Modelle mit bis zu 405 Milliarden Parametern. Weitere DGX Spark Systeme können ebenfalls ergänzt werden.
Sie möchten ein Multi Spark System aufbauen? Wir bieten Mengenrabatte beim Kauf von 10 oder mehr DGX Sparks.
Wir bieten außerdem NVIDIA AI Enterprise Subscriptions an.
Software des NVIDIA DGX Spark
Der DGX Spark wird mit NVIDIA DGX OS ausgeliefert. DGX OS basiert auf Ubuntu und enthält bereits die benötigten Treiber sowie für Grace Blackwell angepasste Kernel Parameter.
Auch der NVIDIA AI Software Stack ist vorkonfiguriert. Dazu gehören CUDA, NIM Microservices und NVIDIA AI Blueprints mit Referenzarchitekturen für verschiedene KI Anwendungen.
Anwendungen, die auf dem DGX Spark entwickelt werden, können anschließend auf H200 oder B200 Systeme im Rechenzentrum übertragen werden.
Rabatte für NVIDIA DGX Spark
Rabatte sind für Bildungs und Forschungseinrichtungen sowie Start ups im NVIDIA Inception Program verfügbar.
Häufig gestellte Fragen
Wie viel kostet der NVIDIA DGX Spark?
Der ASUS Ascent GX10 ist ab 3.949 € netto (4.699,99 € inkl. MwSt.) erhältlich. Die NVIDIA DGX Spark Founders Edition mit 4 TB SSD kostet 5.411 € netto (6.438,99 € inkl. MwSt.). Modelle von Dell und HP bieten wir auf Anfrage an.
Welches DGX Spark Modell sollte ich wählen?
Alle Modelle bieten die gleiche KI Rechenleistung, da NVIDIA die Plattform genau spezifiziert. Die wichtigsten Unterschiede sind SSD Größe, Preis und Service. Der ASUS Ascent GX10 ist die günstigere Variante. Die Founders Edition verfügt über eine 4 TB SSD.
Wie schnell können Sie einen DGX Spark liefern?
Wir haben sowohl den NVIDIA DGX Spark als auch den ASUS Ascent GX10 auf Lager und können kurzfristig versenden.
Verkaufen Sie auch an Universitäten und Forschungseinrichtungen?
Ja. Wir benötigen eine offizielle Bestellung Ihrer Institution. Kontaktieren Sie uns gerne, dann erstellen wir Ihnen ein Angebot.
Läuft mein Modell auf dem DGX Spark?
Für Inferenz ist der DGX Spark für Modelle mit bis zu 200 Milliarden Parametern spezifiziert. Für Fine Tuning sind es bis zu 70 Milliarden Parameter. Ob ein bestimmtes Modell mit ausreichender Geschwindigkeit läuft, hängt unter anderem von Quantisierung und Kontextlänge ab.
Was ist der Unterschied zwischen DGX Spark und DGX Station?
Der DGX Spark verfügt über 128 GB Unified Memory mit 273 GB/s Speicherbandbreite und ist für einen einzelnen Entwickler ausgelegt.
Die DGX Station GB300 verfügt über 748 GB kohärenten Speicher und 7,1 TB/s HBM3e Speicherbandbreite. Über MIG können bis zu sieben Benutzer gleichzeitig mit dem System arbeiten. Die DGX Station GB300 ist ab 93.277 € netto erhältlich.
Wie funktioniert die Garantie?
Die NVIDIA DGX Spark Founders Edition wird durch NVIDIA abgedeckt. Bei OEM Modellen gilt die Garantie des jeweiligen Herstellers.
Bieten Sie kostenlosen Versand an?
Die Lieferung innerhalb Europas ist kostenlos. Das gilt auch für die Schweiz und das Vereinigte Königreich.
Wo kann ich den NVIDIA DGX Spark kaufen?
pi3g und BuyZero gehörten zu den ersten Resellern, die den DGX Spark in Europa angeboten haben. Zu unseren Kunden zählen Start ups, Unternehmen mit Bedarf an lokaler KI Infrastruktur, Forschungsinstitute und Universitäten.
