Kleinster "KI-Supercomputer":
Verkauf des Nvidia DGX Spark startet

Nvidia bringt mit dem DGX Spark den kleinsten "KI-Supercomputer" der Welt auf den Markt. Das Desktop-System, das bei 3999 Dollar startet, kann KI-Modelle mit bis zu 200 Milliarden Parametern lokal verarbeiten und richtet sich an Entwickler und Forscher.

Nvidia startet Verkauf des DGX Spark

Nvidia hat den Verkauf seines DGX Spark für 3999 Dollar (umgerechnet etwa 3440 Euro) gestartet. Das System ist ab dem 15. Oktober über die Nvidia-Seite und ausgewählte Händler erhältlich und wird als "kleinster KI-Supercomputer der Welt" beworben. Der nur 1,2 Kilogramm schwere Desktop-Computer richtet sich allerdings nicht an Endverbraucher, sondern an Entwickler, Forscher und Studenten, die im Bereich lokaler KI-Entwicklung tätig sind.

Mit dem System will Nvidia KI-Computing vom Rechenzentrum auf den Desktop bringen. Während bisherige DGX-Systeme mehrere zehntausend Dollar kosteten und ganze Serverräume füllten, soll der DGX Spark KI-Entwicklung "demokratisieren" und kleineren Teams zugänglich machen.

Laut einer Pressemitteilung von Nvidia kann das System bis zu einem Petaflop KI-Leistung bei FP4-Präzision erreichen. Entwickler können Modelle mit bis zu 200 Milliarden Parametern für Inferenz und bis zu 70 Milliarden Parametern für Fine-Tuning lokal ausführen. Durch die Verbindung zweier DGX Spark-Systeme lassen sich sogar Modelle mit bis zu 405 Milliarden Parametern verarbeiten.

Leistungsstarke Hardware im kompakten Format

Das Herzstück bildet Nvidias neuer GB10 Grace Blackwell Superchip, der eine 20-Kern-ARM-CPU mit einer Blackwell-GPU kombiniert. Die GPU besitzt dieselben CUDA-Kerne wie eine RTX 5070, jedoch mit deutlich mehr Speicher für KI-Workloads. Das System verfügt über 128 GB LPDDR5x-Speicher, der zwischen CPU und GPU geteilt wird, sowie vier TB NVMe-Speicher.

Die Speicheranbindung erfolgt über eine 256-Bit-Busbreite mit einer Bandbreite von 273 GB/s. Während das für Consumer-Anwendungen ausreichend ist, gilt diese Bandbreite für anspruchsvolle KI-Anwendungen als limitierend. Zum Vergleich: Apples M4 Max erreicht bereits heute doppelt so schnelle Speicheranbindungen, und AMD könnte mit Strix Halo ähnliche Spezifikationen deutlich günstiger anbieten.

Das System läuft mit Nvidias DGX OS, einer angepassten Ubuntu Linux-Version mit vorinstallierten KI-Tools wie PyTorch, TensorFlow und Nvidias eigenen Entwicklungsumgebungen. Zur Ausstattung gehören vier USB-C-Anschlüsse, Wi-Fi 7 und ein HDMI-Ausgang für die Anbindung externer Displays.

Nvidia-CEO Jensen Huang übergab eines der ersten Systeme persönlich an Elon Musk - eine Geste, die an die Übergabe des ersten DGX-1-Systems im Jahr 2016 erinnert. Damals kostete das erste DGX-System noch 129.000 Dollar und war deutlich größer. Der DGX Spark zeigt, wie stark sich die KI-Hardware in weniger als einem Jahrzehnt entwickelt hat.

´ Aus Kostensicht kann das 3999-Dollar-System hunderte Stunden GPU-Miete in der Cloud ersetzen, wobei Daten lokal bleiben und keine Übertragungskosten anfallen. Für Unternehmen, die sensible Daten verarbeiten oder häufig KI-Modelle trainieren, könnte sich die Investition schnell rechnen. Allerdings bleibt abzuwarten, ob die Leistung für professionelle Anwendungen ausreicht oder ob Teams doch weiterhin auf teurere Systeme angewiesen sind.


Neben dem DGX Spark plant Nvidia auch die DGX Station mit dem leistungsstärkeren GB300 Grace Blackwell Ultra-Chip in Zusammenarbeit mit Asus, Boxx, Dell, HP und Supermicro. Diese Systeme sollen deutlich mehr Leistung bieten, werden aber auch entsprechend teurer werden.

Was haltet ihr von Nvidias neuem Desktop-KI-System - lohnt sich der Preis für die gebotene Leistung? Teilt eure Einschätzung in den Kommentaren!


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