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DGX Spark: Nvidia verkauft Mini-KI-Computer mit 128 GByte Videospeicher

Auf dem DGX Spark sollen Modelle mit 200 Milliarden Parametern ausgeführt werden können. Möglich macht das eine spezielle Nvidia -APU.
/ Oliver Nickel
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Der DGX Spark ist Nvidias neue KI-Workstation. (Bild: Nvidia)
Der DGX Spark ist Nvidias neue KI-Workstation. Bild: Nvidia

Nvidia will ab dem 15. Oktober 2025 erste Modelle des DGX Spark verkaufen(öffnet im neuen Fenster) . Dabei handelt es sich um eine Workstation im Mini-PC-Format, die sich vor allem für das Berechnen von KI-Modellen eignen soll. Die Geräte werden deshalb auch nicht an Endkunden vermarktet, sondern richten sich eher an Data Scientists, KI-Forscher und Softwareentwickler.

Jeder DGX Spark hat eine Custom-APU, die von Nvidia auch GB10 Superchip genannt wird. GPU und CPU befinden sich auf demselben SoC. Der CPU-Teil basiert auf ARM-Kernen von Mediatek und umfasst 20 ARMv9.2-Cores. Diese teilen sich auf zehn Performance- und zehn Efficiency-Cores auf.

Der GPU-Teil basiert auf der Grace-Blackwell-Architektur und soll bis zu einem Petaflop in FP4-Präzision berechnen können. Wichtig ist für KI-Renderings auch ein ausreichend großer Videospeicher. Den bietet der DGX Spark in Form von 128 GByte LPDDR5x-RAM. Es handelt sich um Shared Memory, der sowohl als Arbeits- als auch als Videospeicher genutzt wird. Das erinnert an AMDs Strix Halo oder Apple Silicon.

Zusammenarbeit mit Asus, Dell, Lenovo und Co.

Die DGX Spark verwenden einen speziellen Software-Stack, der von Nvidia auf die Entwicklung von KI-Modellen optimiert wurde. Der Hersteller hat sich zudem für ein angepasstes Ubuntu-Betriebssystem entschieden.

Mit diesen Systemen sollen KI-Modelle mit bis zu 200 Milliarden Parametern ausgeführt werden können. Eine integrierte Connect7-Xnetzwerkkarte ermöglicht zudem das Zusammenschalten mehrerer DGX Spark zu einem KI-Cluster.

Nvidia will die Systeme in Zusammenarbeit mit Boardpartnern wie Dell, Asus, Acer, HPE und Lenovo anbieten. Der Preis von mindestens 3.000 US-Dollar dürfte dabei nicht allen Kunden passen, obwohl eine so spezialisierte Hardware oft eben auch einen höheren Preis verlangt.


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