NVIDIA DGX Station GB300 kaufen | 9 Modelle | BuyZero

Die NVIDIA DGX Station GB300 ist ein Desktop-AI-Supercomputer, auf dem Modelle mit bis zu 1 Billion Parametern (1 Trillion im englischen) lokal ausgeführt werden können. Dafür stehen 748 GB kohärenter Speicher sowie der GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip zur Verfügung.

Wir verkaufen neun DGX Station GB300 Modelle von sieben Herstellern mit transparenter Preisgestaltung ab 93.277 € netto.

NVIDIA DGX Station – Technische Daten

Wir verkaufen das gesamte Sortiment an GB300-basierten Systemen

NVIDIA verkauft die DGX Station GB300 nicht direkt. Sie wird von OEM-Partnern unter deren eigenen Produktnamen angeboten, wobei alle Systeme auf demselben GB300-Referenzdesign basieren. Superchip, Speicherarchitektur und theoretische Spitzenleistung sind bei allen Modellen identisch. Unterschiede gibt es vor allem bei Gehäusegröße, Geräuschentwicklung, Speicherkonfiguration, Netzwerkanschlüssen, Rack-Montage, der Möglichkeit zum Einbau einer zusätzlichen Display-GPU, beim Preis sowie beim Service nach dem Kauf.

BuyZero bietet das gesamte Sortiment an GB300-basierten Systemen an:

• ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3

• Dell Pro Max mit GB300

• Exxact Valence VWS-158270643, Valence VWS-117032084 und TensorEX TWS-188490844

• Gigabyte W775-V10-L01

• HP ZGX Fury G1n AI Station

• MSI XpertStation WS300 (WS300T60L)

• Supermicro Super AI Station ARS-511GD-NB-LCC

Große AI-Modelle mit einer zweistufigen Unified-Memory-Architektur ausführen

Die DGX Station ist das erste Desktop-System, das HBM3e-Speicher auf Rechenzentrumsniveau in einen Arbeitsplatzrechner bringt. Dadurch können Unternehmen, Forschungseinrichtungen und einzelne Anwender große Sprachmodelle und andere AI-Workloads lokal ausführen.

Spitzenleistung bei 1.600 W

Die DGX Station GB300 verwendet HBM3e – dieselbe Speichergeneration wie Blackwell Ultra im Rechenzentrum. High Bandwidth Memory kann Daten 10- bis 20-mal schneller übertragen als DDR5-Speicher in einem Laptop. Diese Geschwindigkeit entsteht vor allem durch die deutlich höhere Anzahl paralleler Datenleitungen und nicht durch eine höhere Taktfrequenz: HBM3e arbeitet mit 1.024 Datenleitungen, DDR5 dagegen mit 64.

Das System kombiniert 252 GB HBM3e mit 7,1 TB/s und 496 GB LPDDR5X mit 396 GB/s. Beide Speicherbereiche sind über eine kohärente NVLink-C2C-Verbindung mit 900 GB/s miteinander verbunden.

Diese Architektur ermöglicht es Software, einen gemeinsamen Adressraum von 748 GB zu verwenden. Dadurch können sehr große Modelle ohne Sharding oder umfangreiche Codeänderungen ausgeführt werden. Bereits die schnelle primäre Speicherebene bietet mit 7,1 TB/s eine höhere Bandbreite als eine H200 mit 4,8 TB/s – und das in einem System, das in praktisch jedem Büro oder Gebäude an einer normalen Steckdose betrieben werden kann.

Ein Modell mit 100 Milliarden Parametern, das auf FP4 oder FP8 quantisiert wurde, passt vollständig in die schnelle HBM3e-Speicherebene und kann dort mit voller Geschwindigkeit ausgeführt werden. Größere Modelle nutzen zusätzlich den LPDDR5X-Speicher. Der Teil des Modells, der dort liegt, wird langsamer verarbeitet – das Modell läuft jedoch weiterhin. Genau das ist auf einer Consumer-GPU mit beispielsweise 32 GB Speicher unabhängig von der Geschwindigkeit nicht möglich.

Außergewöhnliche AI-Leistung

Die Station bietet 748 GB kohärenten Speicher, 7,1 TB/s HBM3e-Speicherbandbreite, MIG-Partitionierung für bis zu sieben Nutzer sowie Remote-Management auf Serverniveau. Damit kann sie als gemeinsam genutztes System für große Frontier-Modelle eingesetzt werden.

Besonders entscheidend ist die im Vergleich zu Consumer-Systemen außergewöhnlich hohe Speicherbandbreite des GB300. Ein Mac Studio erreicht beispielsweise rund 819 GB/s, während die DGX Station 7,1 TB/s bietet – also mehr als das Achtfache.

GB300-Benchmarks mit großen LLMs

Mixture-of-Experts-Modelle (MoE) profitieren besonders von dieser Architektur. Aktive Experten können im schnellen HBM3e-Speicher gehalten werden, während inaktive Experten im LPDDR5X-Speicher liegen. Mit unterschiedlichen Quantisierungsstufen je Speicherebene lassen sich dadurch Modelle auf einem einzigen System mit nahezu voller Geschwindigkeit ausführen, für die ansonsten ein Cluster erforderlich wäre – und das an einer normalen Steckdose. Die DGX Station ist technologisch ein außergewöhnliches System.

Ein AI-Rechenzentrum, das unter den Schreibtisch passt

Multi-Instance GPU (MIG) unterteilt die Blackwell-Ultra-GPU in bis zu 7 hardwareseitig isolierte Instanzen mit jeweils eigenen Speicher- und Compute-Ressourcen. Dadurch können bis zu sieben Nutzer gleichzeitig mit dem System arbeiten, ohne dass ein Workload die anderen beeinträchtigt.

Containerisierte Workloads werden über das NVIDIA Container Toolkit ausgeführt, das sich in Docker und Kubernetes integriert. Das Remote-Management funktioniert ähnlich wie bei einem Rack-Server: Ein dedizierter BMC arbeitet unabhängig vom Host-Betriebssystem, IPMI 2.0 und Redfish ermöglichen automatisierte Sensorabfragen und Neustarts, DCGM übernimmt Health Checks und Telemetrie beispielsweise für Prometheus, und mit NVIDIA Fleet Command lassen sich mehrere Stations an verschiedenen Standorten zentral verwalten.

Enthaltene Software

Jede DGX Station wird mit DGX OS ausgeliefert – einer Enterprise-Ubuntu-Distribution mit vorinstallierten Treibern und speziell für Grace Blackwell optimierten Kernel-Parametern.

Zum DGX-Ökosystem gehören außerdem NVIDIA AI Blueprints. Dabei handelt es sich um GPU-optimierte Referenzarchitekturen für typische Enterprise-Anwendungen. Ein Blueprint-Paket kann Modelle, containerisierte NIM-Microservices, Datenpipelines, Beispielcode für Frontends und Helm Charts enthalten. Dadurch lassen sich komplette Workflows von Anfang an reproduzierbar aufsetzen.

Zusätzlich bieten wir NVIDIA AI Enterprise Subscriptions an.

Rabatte verfügbar

Wenn Sie eine Station für Bildungs- oder Forschungszwecke kaufen, kommen Sie möglicherweise für einen NVIDIA Education (EDU) Rabatt infrage. Startups können gegebenenfalls vom NVIDIA Inception Programm profitieren, über das ebenfalls Rabatte verfügbar sein können. Kontaktieren Sie uns für weitere Informationen.

Häufig gestellte Fragen

Welches DGX Station Modell sollte ich wählen?

Alle neun Modelle bieten die gleiche AI-Rechenleistung. Sie verwenden dasselbe NVIDIA DGX Station Mainboard, eine von NVIDIA freigegebene Kühllösung und ein 1.600-W-Netzteil. NVIDIA gibt diese Plattform sehr genau vor. Unterschiede zwischen den Modellen bestehen vor allem bei Gehäusegröße, Geräuschentwicklung, Rack-Montageoptionen (Supermicro, HP), Speicherkonfiguration, Netzwerkanschlüssen, Preis und dem Service nach dem Kauf.

Läuft mein Modell auf der DGX Station mit voller Geschwindigkeit?

Das hängt davon ab, ob das Modell vollständig in die 252 GB große HBM3e-Speicherebene passt. Modelle, die dort vollständig Platz finden, profitieren von 7,1 TB/s Speicherbandbreite. Wenn Teile eines Modells in den LPDDR5X-Speicher ausgelagert werden, werden diese Gewichte über die kohärente Verbindung mit bis zu 900 GB/s bereitgestellt, wodurch die Generierung für diesen Teil langsamer wird. Durch Quantisierung kann sich das Ergebnis jedoch erheblich verändern, sodass auch wesentlich größere Modelle auf der DGX Station ausgeführt werden können. Wenn Sie dazu mehr erfahren möchten, kontaktieren Sie uns.

Können mehrere Personen gleichzeitig eine Station verwenden?

Ja. MIG unterteilt die GPU in bis zu 7 hardwareseitig isolierte Instanzen mit jeweils eigenen Speicher- und Compute-Ressourcen. Dadurch können mehrere Workloads parallel ausgeführt werden, ohne sich gegenseitig wesentlich zu beeinträchtigen.

Wie lange dauert die Lieferung einer DGX Station?

Die Lieferzeit hängt vom jeweiligen Modell ab. Einige Modelle können wir mit einer Lieferzeit von nur vier Wochen anbieten.

Kann die DGX Station in einem normalen Büro betrieben werden?

Ja. Das 1.600-W-System kann an einer normalen Bürosteckdose betrieben werden und verwendet einen geschlossenen Flüssigkeitskühlkreislauf. Ein Serverraum, eine spezielle Stromversorgung oder eine externe Kühlung sind nicht erforderlich.

Kann ich zwei DGX Stations miteinander verbinden?

Ja. Jede Station verfügt über eine ConnectX-8 SuperNIC mit zwei 400-Gb/s-Ports und RDMA-Unterstützung. Zwei Stations können direkt und ohne zusätzlichen Switch miteinander verbunden werden und so gemeinsam ein System mit rund 1,5 TB kohärentem Speicher und 40 PFLOPS FP4-Rechenleistung bilden.

Wie unterscheidet sich die DGX Station vom DGX Spark?

Der DGX Spark ist ein kompaktes System für einzelne Nutzer mit 128 GB Unified Memory und eignet sich insbesondere für Entwickler und Prototyping. Die DGX Station GB300 verfügt dagegen über 748 GB kohärenten Speicher und unterstützt über MIG bis zu sieben Nutzer gleichzeitig.

Wie funktioniert die Garantie?

Jede DGX Station GB300 ist ein OEM-Produkt. Die Hardwaregarantie wird daher über den Hersteller des von Ihnen gewählten Modells abgewickelt.

Bieten Sie kostenlosen Versand an?

Die Lieferung der DGX AI Station ist innerhalb Europas einschließlich der Schweiz und des Vereinigten Königreichs kostenlos.

Ab einer Bestellmenge von 10 Geräten bieten wir kostenlosen weltweiten Versand an.

Wo sollte ich die DGX Station kaufen?

pi3g (BuyZero) gehörte zu den ersten Resellern, die die DGX Station in Europa angeboten haben. Zu unseren Kunden an verschiedenen Standorten in Europa gehören Startups, etablierte Unternehmen mit Bedarf an leistungsfähiger lokaler AI-Infrastruktur sowie Forschungsinstitute und Hochschulen.

Unten sehen Sie ein Foto einer DGX Station, die wir an einen Kunden ausgeliefert haben.

Gibt es eine kleinere Alternative zur DGX Station?

Für kleinere Anforderungen im Büro bietet NVIDIA den DGX Spark an.