{"title":"NVIDIA DGX Spark","description":"\u003cp\u003eDer NVIDIA DGX Spark ist ein kompakter KI-Supercomputer, verfügbar von mehreren OEM-Herstellern, sowie in einer Founders Edition direkt von NVIDIA.  Eine großzügige 128GB RAM-Ausstattung ermöglicht die Arbeit mit großen LLMs mit bis zu 200B Parametern.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eKern des NVIDIA DGX Spark ist der NVIDIA® GB10 Grace Blackwell Superchip, mit einer Leistung von 1 Petaflop für KI-Rechnungen (in FP4-Precision).\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eDie NVIDIA DGX Spark Plattform ist besonders für AI-Entwickler und KI-Forschung geeignet. Dank des kompakten Formfaktors findet der NVIDIA DGX Spark auf jedem Schreibtisch Platz.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eWesentlicher 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. H200 \/ B200) können die entwickelten LLM-Lösungen und Anwendungen (bspw. agentic AI) direkt und problemlos skaliert werden. \u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eDank 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. \u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eFür höhere Anforderungen im Office-Umfeld stellt \u003ca href=\"https:\/\/buyzero.de\/collections\/nvidia-dgx-station-gb300\"\u003eNVIDIA die DGX Station GB300\u003c\/a\u003e bereit.\u003c\/p\u003e","products":[{"product_id":"asus-ascent-gx10-nvidia-dgx-spark","title":"ASUS Ascent GX10 - NVIDIA DGX Spark 1\/4TB","description":"\u003ch1 dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eASUS Ascent GX10: KI-Supercomputer auf Basis der NVIDIA DGX Spark Plattform 1TB\u003c\/span\u003e\u003c\/h1\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eDer ASUS Ascent GX10 ist ein kompakter KI-Supercomputer.  Eine großzügige 128GB RAM-Ausstattung ermöglicht die Arbeit mit großen LLMs mit bis zu 200B Parametern. \u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eKern des ASUS Ascent GX10 ist der \u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eNVIDIA® GB10 Grace Blackwell Superchip, mit einer Leistung von 1 Petaflop für KI-Rechnungen (in FP4-Precision).\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eDie NVIDIA DGX Spark Plattform ist besonders für AI-Entwickler und KI-Forschung geeignet. Dank des kompakten Formfaktors findet der ASUS Ascent GX10 auf jedem Schreibtisch Platz.\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eWesentlicher 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. H200 \/ B200) können die entwickelten LLM-Lösungen und Anwendungen (bspw. agentic AI) direkt und problemlos skaliert werden. \u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eDank 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. \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(0, 0, 0); background-color: rgb(255, 255, 0);\"\u003e\u003cstrong\u003eLieferzeit\u003c\/strong\u003e\u003c\/span\u003e\u003cbr data-end=\"124\" data-start=\"121\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(0, 0, 0); background-color: rgb(255, 255, 0);\"\u003eKleine Mengen \u003cstrong\u003edirekt \u003c\/strong\u003eab Lager in Leipzig, Deutschland. Die Lieferzeit für größere ASUS Ascent GX10 – NVIDIA DGX Spark 1 TB Mengen beträgt in der Regel \u003cstrong\u003e4–6 Wochen ab Bestelleingang.\u003c\/strong\u003e Bitte berücksichtigen Sie dies in Ihrer Projektplanung.\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eTechnische Daten\u003c\/span\u003e\u003c\/h2\u003e\n\u003cdiv align=\"left\" dir=\"ltr\"\u003e\n\u003ctable style=\"width: 100%; height: 498.313px;\"\u003e\n\u003ccolgroup\u003e \u003ccol style=\"width: 28.9991%;\" width=\"139\"\u003e \u003ccol style=\"width: 70.6385%;\" width=\"421\"\u003e \u003c\/colgroup\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cstrong\u003eMerkmal\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cstrong\u003eSpezifikation\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eKI-Rechenleistung\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e1 Petaflops (FP4, sparse) (NVIDIA Grace Blackwell)\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eRAM\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e128GB RAM LPDDR5x (Unified memory)\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eRAM-Bandbreite\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e\u003cspan dir=\"ltr\" role=\"presentation\"\u003e273 GB\/s (256-bit Speicherinterface)\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eGPU\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e\u003cspan dir=\"ltr\" role=\"presentation\"\u003eNVIDIA Blackwell Architecture\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eCPU\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e\u003cspan dir=\"ltr\" role=\"presentation\"\u003e20 core ARM: 10 Cortex-X925 \u003c\/span\u003e\u003cspan dir=\"ltr\" role=\"presentation\"\u003e+ 10 Cortex-A725 ARM\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eSpeicher\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x M.2 2242\/2230  PCIe Gen5x4  \u003cstrong\u003e1 TB\u003c\/strong\u003e (2TB\/4TB Value \u0026amp; Performance Varianten auf Anfrage), PCIe Gen4 compatible\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eWLAN \u0026amp; Bluetooth\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eAW-EM637 Wi-Fi 7 (Gig+) 2x2 + Bluetooth® 5.3 mit Bluetooth LE\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eNetzwerk\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x 10 GBit LAN\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x ConnectX CX-7 Smart NIC (200 Gbps, 2 x QSFP)\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eUSB Ports\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e3 x USB 3.2 Gen 2x2 Type-C, 20Gbps, alternate mode (DisplayPort 2.1) \u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x USB 3.2 Gen 2x2 Type-C, 20 Gbps, with PD in(180W EPR PD3.1 SPEC)\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eWeitere Ports \u0026amp; Features\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x HDMI 2.1\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x Kensington Lock\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x An\/Aus-Taster\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eBetriebssystem\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eNVIDIA DGX™ OS (Ubuntu Linux)\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eAbmessungen\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e150 x 150 x 51 mm\u003c\/span\u003e \u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eGewicht\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e1,48 kg\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eLieferumfang\u003c\/span\u003e\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli aria-level=\"1\" dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cp role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e1 × ASUS Ascent GX 10, 1 TB SSD (auf Basis von NVIDIA DGX Spark)\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli aria-level=\"1\" dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cp role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003eNetzteil\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli aria-level=\"1\" dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cp role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003eNetzkabel (EU) \u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli aria-level=\"1\" dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cspan\u003eHinweis: 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. \u003c\/span\u003e\u003cspan\u003ePassende Kabel sind:\u003c\/span\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli class=\"\"\u003e\u003cspan aria-expanded=\"true\"\u003eDGX Spark Connect Cable: NJAAK-N911\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli class=\"\"\u003e\u003cspan aria-expanded=\"false\"\u003eDGX Spark Connect Cable: NJAAK-0006\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan\u003e\u003cstrong\u003eHinweis\u003c\/strong\u003e: bei Bestellung von \u003cstrong\u003ezwei \u003c\/strong\u003eASUS Ascent GX10 1 TB fügen wir im Aktionszeitraum ein kostenfreies QSFP Kabel bei.\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 dir=\"ltr\"\u003eEinsatzbereiche\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli aria-level=\"1\" dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cp role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eIndustrie \u0026amp; Forschung\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003e: Entwicklung und Finetuning von AI LLM-Modellen mit bis zu 200B Parametern (bzw. 405B bei Einsatz von zwei ASUS Ascent GX10 \/ DGX Sparks)\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli aria-level=\"1\" dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cp role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003eUniversitäten \u0026amp; Hochschulen: Experimente und Hands-On-Erfahrung für Studenten an großen LLM Modellen \u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli aria-level=\"1\" dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cp role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003eBüros, Geschäftliches Umfeld: Ausführen von Agentic AI, insbesondere für Datenschutz - bspw. für Bearbeiten von Kundenanfragen, offline e-Mailbearbeitung, RAGs mit sensitiven Firmendaten. \u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2 dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eNVIDIA DGX Spark Produktvarianten\u003c\/span\u003e\u003c\/h2\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003eDie 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. \u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003eDas Betriebssystem (NVIDIA DGX OS, auf Ubuntu Basis), sowie der NVIDIA AI-Softwarestack ist in jedem Fall der Gleiche.\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003eVerschiedene Anbieter bauen ein Gehäuse drumherum, und vertreiben das Gerät unter ihrem eigenen Markennamen: \u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003eNVIDIA direkt unter \"NVIDIA DGX Spark\" (ehemals Project Digits)\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003eASUS als \"ASUS Ascent GX10\"\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003eHP als \"HP ZGX Nano AI Station G1n\"\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003eDell als \"Dell Pro Max With GB10\"\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003eLenovo als \"Lenovo ThinkStation PGX\"\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003eAus unserer Sicht sind diese Geräte weitgehend vergleichbar was die AI Leistung betrifft. Wir empfehlen Kunden, die Marke ihrer Wahl zu kaufen, und vor allem auf weitere Faktoren wie Service durch die jeweilige Marke zu achten. \u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eAls ASUS IoT Partner bieten wir in unserem Shop die ASUS Ascent GX10 Variante des NVIDIA DGX Spark an. ASUS Stärke is besonders optimierte Kühlkonzepte aufzubauen, was sie auch bei dem DGX Spark in Form des ASUS Ascent GX10 umgesetzt haben. \u003c\/p\u003e\n\u003ch2\u003eSoftware-Stack \/ unterstützte Software\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA DGX OS\u003c\/strong\u003e (Betriebssystem, auf Basis von Ubuntu)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA NIM\u003c\/strong\u003e (Microservices als Bausteine für AI Lösungen)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA AI Blueprints\u003c\/strong\u003e (Beispielanwendungen, bspw. RAG Workflows)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cspan\u003e\u003cstrong\u003ePyTorch \u003c\/strong\u003e(Framework für Machine Learning und Deep Neural Networks)\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTensorFlow \u003c\/strong\u003e(\u003cspan\u003eFramework für Machine Learning und Deep Neural Networks\u003c\/span\u003e)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA Riva\u003c\/strong\u003e (Spracherkennung, Übersetzung und Sprachausgabe)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA Holoscan\u003c\/strong\u003e (Plattform für Sensor-Daten-Verarbeitung)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA Metropolis \u003c\/strong\u003e(Vision-KI Anwendungsplattform)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA Isaac \u003c\/strong\u003e(Plattform für Entwicklung von Robotern, bspw. autonomen Fahrzeugen)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eCUDA \u003c\/strong\u003e(Toolkit zur Beschleunigung und Parallesierung von Berechnungen auf GPUs)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003ecuDNN \u003c\/strong\u003e(Beschleunigung von Deep Neural Networks auf GPUs)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003ecuBLAS \u003c\/strong\u003e(Lineare Algebra Frameworks zur Beschleunigung von KI und High performance computing (HPC) Anwendungen)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTensorRT \u003c\/strong\u003e(SDK für high-performance deep learning inferencing)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNCCL \u003c\/strong\u003e(NVIDIA Collective Communications library, zur Verteilung der Rechenleistung über mehrere Nodes hinweg)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003evLLM + ollama + llama.cpp\u003c\/strong\u003e - Large Language Model Inferencing Frameworks\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2\u003eWeitere Produktbezeichnungen\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e9L90MS0371M00030\u003c\/span\u003e \u003cbr\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eASUS Ascent GX10\/GX10-GG0003BN\/NVIDIA GB10\/RAM \u003c\/span\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e128GB\/1TB SSD\/ Wi-Fi 7\/EU \u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e","brand":"ASUS","offers":[{"title":"1TB","offer_id":53110647849227,"sku":"nvidia-dgx-spark-1","price":4699.99,"currency_code":"EUR","in_stock":true},{"title":"4TB","offer_id":53110647881995,"sku":"nvidia-dgx-spark-2","price":6349.99,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1560\/1473\/files\/ASUS_Ascent_GX10_with_NVIDIA-Logo.png?v=1758102014"},{"product_id":"nvidia-dgx-spark-4tb","title":"NVIDIA DGX Spark 4TB","description":"\u003ch1 dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eNVIDIA DGX Spark 4 TB: KI-Supercomputer\u003c\/span\u003e\u003c\/h1\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eDer NVIDIA DGX Spark ist ein kompakter KI-Supercomputer.  Eine großzügige 128GB RAM-Ausstattung ermöglicht die Arbeit mit großen LLMs mit bis zu 200B Parametern. \u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eKern des NVIDIA DGX Spark ist der \u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e\u003cstrong\u003eNVIDIA® GB10 Grace Blackwell Superchip\u003c\/strong\u003e, mit einer Leistung von 1 Petaflop für KI-Rechnungen (in FP4-Precision).\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eDie NVIDIA DGX Spark Plattform ist besonders für AI-Entwickler und KI-Forschung geeignet. Dank des kompakten Formfaktors findet der NVIDIA DGX Spark auf jedem Schreibtisch Platz.\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eWesentlicher 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. H200 \/ B200) können die entwickelten LLM-Lösungen und Anwendungen (bspw. agentic AI) direkt und problemlos skaliert werden. \u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eDank 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. \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(0, 0, 0); background-color: rgb(255, 255, 0);\"\u003e\u003cstrong\u003eLieferzeit\u003c\/strong\u003e\u003c\/span\u003e\u003cbr data-start=\"121\" data-end=\"124\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(0, 0, 0); background-color: rgb(255, 255, 0);\"\u003eKleine Mengen \u003cstrong\u003edirekt ab Lager in Leipzig\u003c\/strong\u003e, Deutschland. Die Lieferzeit für größere Mengen des NVIDIA DGX Spark 4 TB beträgt in der Regel \u003cstrong\u003e4–6 Wochen ab Bestelleingang.\u003c\/strong\u003e Bitte berücksichtigen Sie dies in Ihrer Projektplanung.\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eTechnische Daten\u003c\/span\u003e\u003c\/h2\u003e\n\u003cdiv dir=\"ltr\" align=\"left\"\u003e\n\u003ctable style=\"width: 100%; height: 790.334px;\"\u003e\n\u003ccolgroup\u003e \u003ccol width=\"139\" style=\"width: 29.061%;\"\u003e \u003ccol width=\"421\" style=\"width: 70.6022%;\"\u003e \u003c\/colgroup\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cstrong\u003eMerkmal\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cstrong\u003eSpezifikation\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 55.1944px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 55.1944px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eKI-Rechenleistung (Tensor Performance)\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 55.1944px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e1 Petaflops (FP4, sparse) (NVIDIA Grace Blackwell)\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eRAM\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e128GB RAM LPDDR5x (Unified memory)\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eRAM-Bandbreite\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e\u003cspan role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003e273 GB\/s (256-bit Speicherinterface)\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 106.792px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 106.792px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eGPU\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 106.792px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e\u003cspan role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003eNVIDIA Blackwell Architecture\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e\u003cspan role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003e5th Generation Tensor Cores\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e\u003cspan role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003e4th Generation RT Cores\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eCPU\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e\u003cspan role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003e20 core ARM: 10 Cortex-X925 \u003c\/span\u003e\u003cspan role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003e+ 10 Cortex-A725 ARM\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eSpeicher\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x 4 TB NVME.M2 mit self encryption, Enterprise Grade Storage\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 55.1944px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 55.1944px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eWLAN \u0026amp; Bluetooth\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 55.1944px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eWi-Fi 7 + Bluetooth® 5.3 mit Bluetooth LE\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 71.1944px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 71.1944px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eNetzwerk\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 71.1944px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x 10 GBit LAN RJ45\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x ConnectX CX-7 Smart NIC (200 Gbps, 2 x QSFP)\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 110.389px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 110.389px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eUSB Ports\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 110.389px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e \u003c\/p\u003e\n4x USB Type C, ein Port davon für Stromversorgung vorgesehen\u003cbr\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 106.792px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 106.792px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eWeitere Ports \u0026amp; Features\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 106.792px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x HDMI 2.1a, mit HDMI multichannel Audio Ausgang\u003cbr\u003e(unterstützt bis zu 8K Display mit 120 Hz und HDR)\u003cbr\u003e1 x NVENC, 1 x NVDEC\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x Power button\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eBetriebssystem\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eNVIDIA DGX™ OS (Ubuntu Linux)\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eAbmessungen\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e150 mm L x 150 mm W x 50.5 mm H\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eGewicht\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5972px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e1,2 kg\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eLieferumfang\u003c\/span\u003e\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\" role=\"presentation\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cstrong\u003e1\u003c\/strong\u003e × NVIDIA DGX Spark mit 4 TB enterprise grade SSD\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\" role=\"presentation\"\u003e\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003eNetzteil\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\" role=\"presentation\"\u003eNetzkabel (EU) \u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"\u003e\u003cspan\u003eHinweis: 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:\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli style=\"list-style-type: none;\"\u003e\n\u003cul class=\"productTools-features gray-bullets\"\u003e\n\u003cli class=\"\"\u003e\u003cspan aria-expanded=\"true\"\u003eDGX Spark Connect Cable: NJAAK-N911\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli class=\"\"\u003e\u003cspan aria-expanded=\"false\"\u003eDGX Spark Connect Cable: NJAAK-0006\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align: start;\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1560\/1473\/files\/NVIDIA-DGX-SPARK-DOUBLE-Back_240x240.png?v=1762974315\" alt=\"\" style=\"margin-bottom: 16px; float: none; display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;\"\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan\u003e\u003cstrong\u003eHinweis\u003c\/strong\u003e: bei Bestellung von \u003cstrong\u003ezwei \u003c\/strong\u003eNVIDIA DGX Spark 4 TB fügen wir im Aktionszeitraum ein kostenfreies QSFP Kabel bei.\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 dir=\"ltr\"\u003eEinsatzbereiche\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\" role=\"presentation\"\u003e\u003cspan\u003eIndustrie \u0026amp; Forschung\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003e: Entwicklung und Finetuning von AI LLM-Modellen mit bis zu 200B Parametern (bzw. 405B bei Einsatz von zwei NVIDIA DGX Sparks)\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\" role=\"presentation\"\u003eUniversitäten \u0026amp; Hochschulen: Experimente und Hands-On-Erfahrung für Studenten an großen LLM Modellen \u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\" role=\"presentation\"\u003eBüros, Geschäftliches Umfeld: Ausführen von Agentic AI, insbesondere für Datenschutz - bspw. für Bearbeiten von Kundenanfragen, offline e-Mailbearbeitung, RAGs mit sensitiven Firmendaten. \u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2 dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eNVIDIA DGX Spark Produktvarianten\u003c\/span\u003e\u003c\/h2\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003eDie 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. \u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003eDas Betriebssystem (NVIDIA DGX OS, auf Ubuntu Basis), sowie der NVIDIA AI-Softwarestack ist in jedem Fall der Gleiche.\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003eVerschiedene Anbieter bauen ein Gehäuse drumherum, und vertreiben das Gerät unter ihrem eigenen Markennamen: \u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003eNVIDIA direkt unter \"NVIDIA DGX Spark\" (ehemals Project Digits) \/ DGX Spark Founders Edition\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003eNVIDIA DGX Spark Founder's Edition\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003ePNY ist in diesem Fall ein Wiederverkäufer von NVIDIA, d.h. ein PNY DGX Spark ist ein original NVIDIA DGX Spark\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003e\u003ca href=\"https:\/\/buyzero.de\/products\/asus-ascent-gx10-nvidia-dgx-spark\"\u003eASUS als \"ASUS Ascent GX10\"\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003eHP als \"HP ZGX Nano AI Station G1n\"\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003eDell als \"Dell Pro Max With GB10\"\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003eLenovo als \"Lenovo ThinkStation PGX\"\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003eAus unserer Sicht sind diese Geräte weitgehend vergleichbar was die AI Leistung betrifft. Wir empfehlen Kunden, die Marke ihrer Wahl zu kaufen, und vor allem auf weitere Faktoren wie Service durch die jeweilige Marke zu achten. \u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eAls ASUS IoT Partner bieten wir in unserem Shop ebenso die \u003ca href=\"https:\/\/buyzero.de\/products\/asus-ascent-gx10-nvidia-dgx-spark\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003eASUS Ascent GX 10 Variante des NVIDIA DGX Spark an\u003c\/a\u003e. ASUS Stärke is besonders optimierte Kühlkonzepte aufzubauen, was sie auch bei dem DGX Spark in Form des \u003ca href=\"https:\/\/buyzero.de\/products\/asus-ascent-gx10-nvidia-dgx-spark\"\u003eASUS Ascent GX 10\u003c\/a\u003e umgesetzt haben. Ein weiterer Vorteil des ASUS Ascent GX10 ist der niedrigere Preis (4 TB Variante des ASUS Ascent GX 10 auf Anfrage, ebenso preisgünstiger).\u003c\/p\u003e\n\u003ch2\u003eSoftware-Stack \/ unterstützte Software\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA DGX OS\u003c\/strong\u003e (Betriebssystem, auf Basis von Ubuntu)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA NIM\u003c\/strong\u003e (Microservices als Bausteine für AI Lösungen)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA AI Blueprints\u003c\/strong\u003e (Beispielanwendungen, bspw. RAG Workflows)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cspan\u003e\u003cstrong\u003ePyTorch \u003c\/strong\u003e(Framework für Machine Learning und Deep Neural Networks)\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTensorFlow \u003c\/strong\u003e(\u003cspan\u003eFramework für Machine Learning und Deep Neural Networks\u003c\/span\u003e)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA Riva\u003c\/strong\u003e (Spracherkennung, Übersetzung und Sprachausgabe)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA Holoscan\u003c\/strong\u003e (Plattform für Sensor-Daten-Verarbeitung)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA Metropolis \u003c\/strong\u003e(Vision-KI Anwendungsplattform)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA Isaac \u003c\/strong\u003e(Plattform für Entwicklung von Robotern, bspw. autonomen Fahrzeugen)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eCUDA \u003c\/strong\u003e(Toolkit zur Beschleunigung und Parallesierung von Berechnungen auf GPUs)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003ecuDNN \u003c\/strong\u003e(Beschleunigung von Deep Neural Networks auf GPUs)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003ecuBLAS \u003c\/strong\u003e(Lineare Algebra Frameworks zur Beschleunigung von KI und High performance computing (HPC) Anwendungen)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTensorRT \u003c\/strong\u003e(SDK für high-performance deep learning inferencing)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNCCL \u003c\/strong\u003e(NVIDIA Collective Communications library, zur Verteilung der Rechenleistung über mehrere Nodes hinweg)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003evLLM + ollama + llama.cpp\u003c\/strong\u003e - Large Language Model Inferencing Frameworks\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2\u003eWeitere Produktbezeichnungen\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eDGXSPARK-FOUNEDIT-EU\u003c\/span\u003e \u003cbr\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePNY Part Number: NVDGXSPARK-PB \u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003ePNY NVIDIA DGX Spark GB10 128GB 1 Petaflop FP4 AI Compute \u003c\/span\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e128 Gb memory 4TB enterprise grade storage CX7 networking EU \u003c\/span\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003ecable\u003c\/span\u003e \u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eNVIDIA DGX Spark Founder's Edition\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e940-54242-0000\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e","brand":"NVIDIA","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":52681688678667,"sku":"nvidia-dgx-spark","price":6438.99,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1560\/1473\/files\/NVIDIA-DGX-SPARK.png?v=1762974223"}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1560\/1473\/collections\/NVIDIA-DGX-SPARK.png?v=1785513052","url":"https:\/\/buyzero.de\/collections\/nvidia-dgx-spark.oembed","provider":"buyzero.de","version":"1.0","type":"link"}