{"product_id":"hp-zgx-nano-g1n-ai-station-nvidia-dgx-spark","title":"HP ZGX Nano G1n AI Station - NVIDIA DGX Spark","description":"\u003ch1 dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eHP ZGX Nano G1n AI Station: KI-Supercomputer auf Basis der NVIDIA DGX Spark Plattform\u003c\/span\u003e\u003c\/h1\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eDie 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. \u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eKern der HP ZGX Nano G1n AI Station ist der \u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eNVIDIA® GB10 Grace Blackwell Superchip, mit einer Leistung von 1 Petaflop für KI-Rechnungen (in FP4-Precision, sparse).\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eEine 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.\u003c\/span\u003e\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eDie NVIDIA DGX Spark Plattform ist besonders für AI-Entwickler und KI-Forschung geeignet. \u003c\/span\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. \u003cmeta charset=\"utf-8\"\u003ebspw. \u003ca href=\"https:\/\/buyzero.de\/collections\/nvidia-dgx-station-gb300\"\u003eDGX Station\u003c\/a\u003e, H200 \/ B300) 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\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 HP ZGX Nano G1n AI Station – NVIDIA DGX Spark 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\"\u003eSSD-Speicher\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 HP 2TB PCIe-4x4 2242 NVMe SED OPAL Value TLC M.2 SSD \u003cstrong\u003eoder\u003c\/strong\u003e\u003cbr\u003e1 x HP 4TB PCIe-4x4 2242 NVMe SED OPAL Value TLC M.2 SSD\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\"\u003eWi-Fi 7 ( AzureWave AW-EM637-NV ) + Bluetooth 5.4\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 (Realtek RTL8127)\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x NVIDIA Mellanox 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 2.1a\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\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x integriertes TPM Modul\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e2 x integrierte aktive Lüfter\u003c\/span\u003e\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\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 (L) x 150 (B) x 51 mm (H)\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eHöhe mit Füßen: 54,5 mm (H)\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\u003eGewicht\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e1,25 kg\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\u003eLeistungsaufnahme\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e240 W (externes USB-C Netzteil, bis zu 89 % effizient, im Lieferumfang)\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\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\n\u003c\/h2\u003e\n\u003ch2\u003e\u003cspan\u003eUmweltbedingungen und Energieverbrauch\u003c\/span\u003e\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable style=\"width: 100%;\"\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eBetriebsspannungsbereich\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003e90–264 VAC\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eNennspannungsbereich\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003e100–120 VAC\u003cbr\u003e200–240 VAC\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eNennnetzfrequenz\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003e50–60 Hz\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eBetriebsnetzfrequenzbereich\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003e47–63 Hz\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eNenneingangsstrom\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003e100–120 VAC; 3,1 A\u003cbr\u003e200–240 VAC; 1,56 A\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd rowspan=\"2\"\u003e\u003cstrong\u003eUmgebungsanforderungen\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eTemperatur\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eBetrieb: 5 °C bis 30 °C (40 °F bis 86 °F)\u003cbr\u003eOberhalb 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\u003cbr\u003eNicht in Betrieb: -30 °C bis 60 °C (-22 °F bis 140 °F)\u003cbr\u003eMaximale Änderungsrate: 10 °C\/h\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eLuftfeuchtigkeit\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eBetrieb: 8 % bis 85 % rel. Luftfeuchtigkeit, nicht kondensierend, max. 35 °C Feuchtkugeltemperatur\u003cbr\u003eNicht in Betrieb: 8 % bis 90 % rel. Luftfeuchtigkeit, nicht kondensierend, max. 35 °C Feuchtkugeltemperatur\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ctable style=\"width: 100%;\"\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth style=\"text-align: left;\"\u003eEnergieverbrauch (in Watt)\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"text-align: left;\"\u003e115 V AC, 60 Hz\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"text-align: left;\"\u003e230 V AC, 50 Hz\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"text-align: left;\"\u003e100 V AC, 50 Hz\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eNormalbetrieb (kurzer Leerlauf)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e37,810\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e36,740\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e37,890\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eNormalbetrieb (langer Leerlauf)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e36,630\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e35,510\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e36,830\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eNormalbetrieb (Volllast)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e226,270\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e223,810\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e228,580\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eStandby (Sleep)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e36,630\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e35,510\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e36,830\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eAus\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1,340\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1,280\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1,350\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan\u003e\u003cimg\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\n\u003c\/h2\u003e\n\u003ch2 dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eLieferumfang\u003c\/span\u003e\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cp role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e1 × HP ZGX Nano G1n AI Station, 2TB\/4TB SSD je nach Auswahl (auf Basis von NVIDIA DGX Spark \/ GB10)\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cp role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003eNetzteil\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cp role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003eNetzkabel (EU)\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli 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\u003eDGX Spark Connect Cable: NJAAK-N911\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli class=\"\"\u003e\u003cspan\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\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2 dir=\"ltr\"\u003eEinsatzbereiche\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli 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 HP ZGX Nano G1n AI Station Systemen \/ DGX Sparks)\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli 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 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\u003cp\u003eDank 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. \u003c\/p\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\u003cp dir=\"ltr\"\u003eHP's DGX Spark \/ GB10 Produkt heißt HP ZGX Nano G1n AI Station.\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\u003c\/ul\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\u003ch3\u003eZusätzliche Software von HP: ZGX Toolkit\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eDas 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.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eAktuell unterstützte Funktionen des ZGX Toolkit:\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eModell-Download\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eInferenz\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRAG-Systeme\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eMachine Learning\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2\u003eWeitere Produktbezeichnungen\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eD4DB3ET \/ D4DR6ET \/ D4CY2ET \/ DA5D6ET \/ D9ZL6ET (2TB Variante)\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eD9ZL7ET \/ D4CY3ET \/ CZ9K4ET \/ D4CZ8ET \/ DA5D7ET (4TB Variante)\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eCM5A0AA zugehöriges Netzteil als Einzelteil\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e","brand":"HP","offers":[{"title":"2TB","offer_id":53385008251147,"sku":"HP-ZGX-Nano-2TB","price":6550.0,"currency_code":"EUR","in_stock":false},{"title":"4TB","offer_id":53385008283915,"sku":"HP-ZGX-Nano-4TB","price":8000.0,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1560\/1473\/files\/HPZGXNanoG1nNVIDIADGXSparkfront-tilt.webp?v=1790217495","url":"https:\/\/buyzero.de\/products\/hp-zgx-nano-g1n-ai-station-nvidia-dgx-spark","provider":"buyzero.de","version":"1.0","type":"link"}