NVIDIA DGX Spark: Zwei 64-GB-Systeme bündeln sich zu einem 128-GB-KI-Cluster
Veröffentlicht am: 03.10.2026 um 04:52 Uhr | Redaktion boerse-global.de
NVIDIA bereitet den Verkauf einer 64-GB-Version seiner DGX-Spark-Workstation vor, die über Partner wie ASUS, Dell und MSI vertrieben werden soll und die lokale Ausführung von KI-Modellen ermöglicht. Der Verkaufsstart ist für den 23. Oktober 2026 angesetzt, mit einem Einstiegspreis von 4.999 US-Dollar. Neben Acer, ASUS, Dell und MSI werden auch Gigabyte und HP das Gerät anbieten.
Technische Ausstattung bleibt weitgehend unverändert
Trotz der reduzierten Speicherkapazität behält die 64-GB-Variante zentrale Hardwarekomponenten des teureren Schwestermodells: den GB10-Grace-Blackwell-Superchip, eine 20-Kern-Arm-CPU sowie den ConnectX-7-RDMA-Netzwerkadapter.
Die Speicherbandbreite liegt bei 273 GB/s. Auch softwareseitig setzt NVIDIA auf Kontinuität – die 64-GB-Version läuft auf derselben Basis wie das 128-GB-Modell, bestehend aus DGX OS und dem vollständigen NVIDIA-AI-Stack.
Laut Angaben von IT Home stehen von den 64 GB rund 8 GB für das Betriebssystem zur Verfügung, während etwa 56 GB für Modellgewichte und den KV-Cache genutzt werden können. Das System unterstützt zudem die NVFP4-Quantisierung.
Zu den lauffähigen Modellen zählen demnach Gemma4 26B, Qwen3.8-27B, Meta Muse Glimmer und Nemotron3.5 Lightning. Die Einzel-Workstation kann laut NVIDIA Modelle mit bis zu 100 Milliarden Parametern direkt auf dem Gerät ausführen.
Cluster-Funktion verdoppelt Kapazität
Wer mehr Leistung benötigt, kann zwei 64-GB-Einheiten per QSFP-Kabel über eine 200-GbE-Fabric zu einem Verbund mit effektiv 128 GB koppeln. Ein solcher Cluster unterstützt laut NVIDIA Modelle mit bis zu 200 Milliarden Parametern, bietet die doppelte Speicherbandbreite und erreicht in internen Tests mit Qwen 3.8 27B bis zu das 1,7-Fache der Performance eines Einzelsystems.
Zur Vereinfachung der Einrichtung hat NVIDIA den sogenannten Sync Cluster Assistant entwickelt, der die Netzwerk- und Clustering-Konfiguration automatisiert. Direkt lassen sich bis zu drei Systeme verbinden, mit einem zusätzlichen Switch bis zu vier.
Wer lokale KI-Modelle bis 100 Milliarden Parameter auf dem eigenen Schreibtisch ausführen will, steht vor einer konkreten Rechenaufgabe: Wie viel Speicher braucht mein Modell wirklich? Dieser kostenlose Guide führt in drei Schritten durch die Entscheidung zwischen 64 GB, 128 GB und dem Zwei-Knoten-Cluster — inklusive der Frage, was von den 64 GB tatsächlich für Modellgewichte und KV-Cache übrig bleibt. Kostenlosen Workstation-Guide anfordern
Ende Oktober 2026 soll zudem der Sync Model Launcher erscheinen, der laut NVIDIA den Betrieb von Qwen3.8 27B sowohl auf Einzel- als auch auf Cluster-Systemen ermöglicht, inklusive Zugriff vom Laptop aus und In-Browser-Entwicklung über OpenCode. Ein Blender-Installer als erste Creator-App mit vorgefertigtem Setup ist angekündigt, steht jedoch ebenso wie der Sync Model Launcher zum Marktstart noch nicht zur Verfügung.
Vorinstalliert sind unter anderem DGX OS, CUDA-X AI, das NVIDIA Agent Toolkit, Nemotron-Modelle sowie die Entwicklerwerkzeuge Ollama, vLLM und PyTorch. Zusätzlich stellt NVIDIA über die Plattform build.nvidia.com sogenannte Agentic Playbooks für NemoClaw, OpenClaw, Hermes Agent und OpenShell bereit.
Teureres 128-GB-Modell bleibt im Programm
Für Nutzer mit höherem Leistungsbedarf bietet NVIDIA weiterhin die 128-GB-Version an, die für größere Modelle und Fine-Tuning-Aufgaben ausgelegt ist und laut Hersteller mit einer 4-TB-SSD bis zu 200 Milliarden Parameter unterstützt.
Die Founders Edition dieses Modells kostet 4.699 US-Dollar, nachdem der Preis im Februar von ursprünglich 3.999 US-Dollar angehoben wurde. Partner-Systeme mit 128 GB werden derzeit für rund 7.000 bis 9.000 US-Dollar gehandelt. Laut einem Bericht lassen sich bis zu vier dieser Systeme koppeln, was Modelle mit bis zu 700 Milliarden Parametern ermöglichen soll.
Ein Launchtermin und ein Preis in der Landeswährung AED für die Vereinigten Arabischen Emirate sind bislang nicht bestätigt.
Allen Bourgoyne von NVIDIA erklärte zur Entwicklung, lokale KI werde mit jedem Token nützlicher.
Datenschutz verbietet die Cloud-Inferenz, aber die Hardware-Wahl ist unklar? Der Guide zeigt, wie zwei per QSFP-Kabel gekoppelte 64-GB-Einheiten über eine 200-GbE-Fabric zu effektiv 128 GB werden — und für welche Modellgrößen sich dieser Weg gegenüber einem einzelnen 128-GB-System rechnet. Cluster-Setup-Guide jetzt sichern
Parallel: Windows-PCs mit RTX Spark
Im gleichen Zeitraum bringen Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft und MSI neue Windows-PCs mit NVIDIA RTX Spark auf den Markt. Weitere Details dazu sollen auf der GTC Berlin vorgestellt werden, die vom 20. bis 22. Oktober 2026 stattfindet.
