{"id":32200,"date":"2026-09-05T21:10:02","date_gmt":"2026-09-05T19:10:02","guid":{"rendered":"https:\/\/pi3g.com\/?p=32200"},"modified":"2026-09-05T21:28:10","modified_gmt":"2026-09-05T19:28:10","slug":"nvidia-dgx-spark-gb10-price-and-feature-comparison-with-nvidia-dgx-station-gb300","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pi3g.com\/de\/nvidia-dgx-spark-gb10-price-and-feature-comparison-with-nvidia-dgx-station-gb300\/","title":{"rendered":"Preis- und Leistungsvergleich zwischen NVIDIA DGX Spark \/ GB10 und NVIDIA DGX Station GB300"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"649\" src=\"https:\/\/pi3g.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/NVIDIA-DGX-Spark-GB10-vs-NVIDIA-DGX-Station-GB300-System-1024x649.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-32207\" srcset=\"https:\/\/pi3g.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/NVIDIA-DGX-Spark-GB10-vs-NVIDIA-DGX-Station-GB300-System-1024x649.jpg 1024w, https:\/\/pi3g.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/NVIDIA-DGX-Spark-GB10-vs-NVIDIA-DGX-Station-GB300-System-300x190.jpg 300w, https:\/\/pi3g.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/NVIDIA-DGX-Spark-GB10-vs-NVIDIA-DGX-Station-GB300-System-767x486.jpg 767w, https:\/\/pi3g.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/NVIDIA-DGX-Spark-GB10-vs-NVIDIA-DGX-Station-GB300-System-1536x973.jpg 1536w, https:\/\/pi3g.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/NVIDIA-DGX-Spark-GB10-vs-NVIDIA-DGX-Station-GB300-System-18x11.jpg 18w, https:\/\/pi3g.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/NVIDIA-DGX-Spark-GB10-vs-NVIDIA-DGX-Station-GB300-System.jpg 1556w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In diesem Blogbeitrag vergleichen wir den DGX Spark hinsichtlich Preis, Ausstattung und Leistung mit der DGX Station GB300. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Unser Bild zeigt zehn NVIDIA DGX Sparks, die gestapelt eine vergleichbare H\u00f6he wie eines der NVIDIA DGX Station GB300-Systeme erreichen. <\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-fe48e5de wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"\/de\/kontakt\/\">Besprechen Sie die Auswahl zwischen DGX Spark und DGX Station mit pi3g.<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">The NVIDIA DGX Spark<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das NVIDIA DGX Spark oder dessen OEM-Versionen \u2013 die GB10-Systeme \u2013 sind kompakte Desktop-Supercomputer mit folgenden Merkmalen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>NVIDIA GB10-Superchip (Grace-Blackwell-Architektur)<\/li>\n\n\n\n<li>20-Core-ARM-CPU (10 x Cortex-C925 + 10 x Cortex-A725)<\/li>\n\n\n\n<li>128 GB LPDDR5x RAM <\/li>\n\n\n\n<li>273 GB\/s Speicherbandbreite<\/li>\n\n\n\n<li>bis zu 1 PetaFLOP (sparse) Leistung bei FP4-Pr\u00e4zision f\u00fcr LLM-Inferenz<\/li>\n\n\n\n<li>NVIDIA ConnectX-7-Port \u2013 bis zu 200 GBit\/s Bandbreite zur Verbindung von zwei oder mehr NVIDIA DGX Sparks<\/li>\n\n\n\n<li>1 x 10-GbE-Netzwerkanschluss<\/li>\n\n\n\n<li>WLAN 7 &amp; Bluetooth 5.4 mit Bluetooth LE<\/li>\n\n\n\n<li>1 \/ 2 \/ 4 TB NVME.M2-Laufwerke (je nach OEM)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Derzeit sind mehrere Versionen von NVIDIA und OEM-Herstellern verf\u00fcgbar:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"https:\/\/buyzero.de\/products\/nvidia-dgx-spark-4tb\">NVIDIA DGX Spark (4 TB)<\/a> auch bekannt als die DGX Spark Founders Edition<\/li>\n\n\n\n<li>Acer Veriton GN100 KI-Mini-Workstation (bis zu 4 TB)<\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/buyzero.de\/products\/asus-ascent-gx10-nvidia-dgx-spark\">ASUS Ascent GX10 (1 \/ 2 \/ 4 TB)<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Dell Pro Max mit GB10 (1 \/ 2 \/ 4 TB)<\/li>\n\n\n\n<li>Gigabyte AI TOP ATOM ( 1 \/ 2 \/ 4 TB )<\/li>\n\n\n\n<li>HP ZGX Nano AI Station ( 2 \/ 4 TB )<\/li>\n\n\n\n<li>Lenovo ThinkStation PGX Small Form Factor Workstation (1 \/ 2 \/ 4 TB)<\/li>\n\n\n\n<li>MSI EdgeXpert (1 \/ 4 TB)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wie vergleicht sich der NVIDIA DGX Spark mit der NVIDIA DGX Station GB300?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Kurzfassung: Typischerweise wird die DGX Station in der Lage sein, deutlich gr\u00f6\u00dfere Modelle mit h\u00f6herer Leistung (Token\/s-Durchsatzgeschwindigkeiten) auszuf\u00fchren. F\u00fcr Kunden, die die DGX Station in Betracht ziehen, k\u00f6nnte die DGX Spark einen ersten Vorgeschmack auf die M\u00f6glichkeiten der lokalen LLM-Inferenz geben und zudem Prototyping in kleinerem Ma\u00dfstab erm\u00f6glichen.   <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die NVIDIA DGX Station ist im Vergleich zur DGX Spark ein wesentlich leistungsst\u00e4rkeres und zudem teureres System. In den nachstehenden Tabellen haben wir technische Merkmale sowie einige Leistungsdaten zusammengestellt, um Ihnen den Vergleich der beiden Systeme zu erleichtern. N\u00e4here Informationen finden Sie in unserem Blogbeitrag zu einem<a href=\"https:\/\/pi3g.com\/de\/nvidia-dgx-station-available-now-for-purchase-from-us\/\"> Lieferanten\u00fcbersicht und weitere Details zu den DGX Station-Systemen<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Hier ist eine Vergleichstabelle der technischen Merkmale f\u00fcr DGX Spark im Vergleich zu DGX Station:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td><strong>System<\/strong><\/td><td><strong>NVIDIA DGX Spark GB10<\/strong><\/td><td><strong>NVIDIA DGX Station GB300<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Systemarchitektur<\/td><td>GB10 (Grace Blackwell)<\/td><td>GB300 (Grace Blackwell)<\/td><\/tr><tr><td>CPU<\/td><td><strong>20-Core-ARM<br><\/strong>10 Cortex-X925 (ARM)<br>10 Cortex-A725 (ARM)<\/td><td>NVIDIA Grace\u2122 72-Core Neoverse V2 (ARM)<\/td><\/tr><tr><td>GPU<\/td><td>NVIDIA Blackwell<\/td><td>NVIDIA Blackwell Ultra<\/td><\/tr><tr><td>MiG<\/td><td>keine<\/td><td>Multi-Instance-GPU f\u00fcr bis zu 7 MIGs<\/td><\/tr><tr><td>zus\u00e4tzliche GPU<\/td><td>keine<\/td><td><strong>optional, eines von:<br><\/strong>NVIDIA RTX PRO 6000 Workstation Edition<br><br>RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition<br><br>RTX PRO 4000 Blackwell SFF-Edition<br><br>RTX PRO 2000 Blackwell<\/td><\/tr><tr><td>RAM<\/td><td>128 GB LPDDR5x Unified RAM<\/td><td><strong>748 GB koh\u00e4renter Arbeitsspeicher, bestehend aus:<br><\/strong><br>496 GB LPDDR5x<br><br>252 GB HBM3e<\/td><\/tr><tr><td>Speicherbandbreite<\/td><td>273 GB\/s f\u00fcr 128 GB LPDDR5x<\/td><td>396 GB\/s f\u00fcr 496 GB LPDDR5x<br><br>7,1 TB\/s f\u00fcr 252 GB HBM3e<\/td><\/tr><tr><td>koh\u00e4rente Speicherverkn\u00fcpfung<\/td><td>N\/V (einheitlicher Arbeitsspeicher)<\/td><td>NVLink-C2C, 900 GB\/s Verbindungsbandbreite<\/td><\/tr><tr><td>Speicher<\/td><td>einzelne Speicherschnittstelle<br><br>1TB \/ 2TB \/ 4TB NVMe.M2 Optionen (*)<\/td><td>2x M.2 PCIe 5.0 x4 NVMe (M-Key 2280), \u00fcber CPU, mit Unterst\u00fctzung f\u00fcr Software-RAID 1<br><br>2x M.2 PCIe 6.0 x4 NVMe (M-Key 2280), von ConnectX-8<br><br>typischerweise best\u00fcckt mit 4x 2-TB-SSDs \u2013 konfigurierbar (4 TB \u2013 32 TB)<br><br>zus\u00e4tzliche Speichererweiterung \u00fcber PCIe-Steckpl\u00e4tze m\u00f6glich<\/td><\/tr><tr><td>PCIe-Steckpl\u00e4tze<\/td><td>keine<\/td><td>1x PCIe Gen 5 x16 FHFL mit doppelter Breite, f\u00fcr GPUs<br><br>2x PCIe Gen 5 x8 (in x16) FHHL<br><br>1x M.2 PCIe 2.0 x1 Steckplatz (E-Key 2230) f\u00fcr WLAN, von ConnectX-8<\/td><\/tr><tr><td>Ein-\/Ausgabe-Anschl\u00fcsse und Steckverbindungen<\/td><td>4x USB-Typ-C<br>1x HDMI 2.1a<br><br>Bis zu 3x DisplayPort \u00fcber USB-C (DP Alt Mode)<\/td><td>je nach OEM, zum Beispiel:<br>Vorderseite<br>1x USB-3.2-Gen2-Anschluss (Typ-C) (5V-Ausgang)<br>2x USB 3.2 Gen1 Anschl\u00fcsse (Typ-A)<br>2x Audio-Anschl\u00fcsse (Audio-Ausgang\/Mikrofon)<br><br>R\u00fcckseite<br>4x USB 3.2 Gen2 Anschl\u00fcsse (Typ-A, 10 Gbit\/s)<br>1x Mikro-USB-Anschluss (USB-zu-UART)<br>1x Mini-DP (Video-Anschluss, 1920 x 1080 bei 60 Hz)<br>2x WLAN-Antennenanschl\u00fcsse<br>3x Audioanschl\u00fcsse (Audio-Eingang\/Audio-Ausgang\/Mikrofon)<br><br>zus\u00e4tzliche Video-Schnittstellen abh\u00e4ngig von der optionalen GPU (z. B. 4x miniDP) <\/td><\/tr><tr><td>WLAN \/ Bluetooth<\/td><td>WLAN 7<br>Bluetooth 5.4 mit LE<br>nicht aufr\u00fcstbar<\/td><td>OEM-abh\u00e4ngig<br>auf einigen Maschinen nicht vorhanden<br>aufr\u00fcstbar \/ konfigurierbar<\/td><\/tr><tr><td>Netzwerken<\/td><td>ConnectX-7 Smart-NIC mit 200 Gb\/s: <br>2x QSFP56-Anschl\u00fcsse zur Verbindung von zwei oder mehr DGX Sparks<br><br>1x RJ-45 10-GbE-LAN-Anschluss<\/td><td>ConnectX-8 Smart NIC mit 800 Gbit\/s: <br>2x QSFP112-Anschl\u00fcsse zur Verbindung von zwei oder mehr DGX-Stationen (400 Gb\/s pro Anschluss)<br><br>1x RJ-45 10-GbE-LAN-Anschluss<br><br>1x RJ45 1GbE dedizierter BMC-LAN-Anschluss<\/td><\/tr><tr><td>Unternehmensfunktionen<\/td><td>TBD<\/td><td>Out-of-Band-Telemetrie \u00fcber BMC<br>Unterst\u00fctzung der Redfish-API<br>NVIDIA Data Center GPU Manager<br>Transparenz, \u00dcberwachung, Fernverwaltungsfunktionen<br>Hardware-Vertrauensbasis<br>Secure Boot f\u00fcr Unternehmen<\/td><\/tr><tr><td>Systemk\u00fchlung<\/td><td>OEM-abh\u00e4ngig.<br><br>passiv<br>aktiv (mit L\u00fcfter \u2013 HP)<\/td><td>geschlossenes Fl\u00fcssigkeitsk\u00fchlsystem<br>mit L\u00fcftern (OEM-abh\u00e4ngig)<\/td><\/tr><tr><td>Fahrgestelltyp<\/td><td>Small-Form-Factor-Format<\/td><td>Tower-Arbeitsstation<br><br>OEM-abh\u00e4ngig: Rackmount-f\u00e4hig (5HE)<\/td><\/tr><tr><td>Abmessungen &amp; Gewicht<\/td><td>OEM-abh\u00e4ngig. <br><br>NVIDIA DGX Spark:<br>150 mm (L) x 150 mm (B) x 50,5 mm (H)<br><br>&nbsp;1,2 kg<\/td><td>OEM-abh\u00e4ngig. <br><br>z. B. Gigabyte W775-V10-L01:<br>531 mm (L) x 245 mm (B) x 500,4 mm (H)<br><br>34,4 kg (75,8 lbs)<\/td><\/tr><tr><td>Schallleistungspegel<\/td><td>OEM-abh\u00e4ngig. <br><br>NVIDIA DGX Spark: 35 dB mittlerer A-bewerteter Schallleistungspegel im Betriebsmodus<\/td><td>Noch festzulegen (lauter, aber noch auf B\u00fcroniveau \u2013 Unterhaltung bei Volllast m\u00f6glich)<\/td><\/tr><tr><td>Leistungsbedarf<\/td><td><strong>Externes 240-W-Netzteil (im Lieferumfang enthalten):<br><\/strong><br>140W TDP f\u00fcr den GB10-SoC<br>100 W f\u00fcr andere Systemkomponenten (ConnectX-7, Wi-Fi, SSD, USB-C usw.)<\/td><td>Integrierte 1600-W-Stromversorgung (geringer f\u00fcr Japan)<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Speicheroptionen von 1 TB und 2 TB sind nur bei den OEM-Versionen (GB10) verf\u00fcgbar.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Hier ist ein direkter Leistungs- und Preisvergleich der DGX Spark mit der DGX Station:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td><strong>System<\/strong><\/td><td><strong>NVIDIA DGX Spark GB10<\/strong><\/td><td><strong>NVIDIA DGX Station GB300<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>FP4-Tensor-Leistung<\/td><td>1 PFLOP (sparsedynamisch)<\/td><td>20 PFLOPS (spars besetzt)<br>15 PFLOPS (dicht)<\/td><\/tr><tr><td>FP8<\/td><td>TBD<\/td><td>10 PFLOPS (spars besetzt)<br>5 PFLOPS (dicht)<\/td><\/tr><tr><td>Tensor-Kerne<\/td><td>5. Generation<\/td><td>TBD<\/td><\/tr><tr><td>RT-Kerne<\/td><td>4. Generation<\/td><td>keine<\/td><\/tr><tr><td>KI-Modell-Unterst\u00fctzung<\/td><td>bis zu 200 Milliarden Parameter<br>bis zu 405 Milliarden Parameter f\u00fcr eine duale DGX-Spark-Konfiguration (**)<\/td><td>bis zu 1 Billion Parameter<br>bis zu 2 Billionen Parameter f\u00fcr eine duale DGX-Station-Konfiguration (**)<\/td><\/tr><tr><td>Preis exklusive Mehrwertsteuer (Stand: September 2026)<\/td><td>$4,800 <br>(f\u00fcr 4 TB DGX Spark)  <\/td><td>$101,000 <br>(OEM- und konfigurationsabh\u00e4ngig, als Beispiel MSI XpertStation WS300, 2x 2 TB, keine zus\u00e4tzliche GPU)<\/td><\/tr><tr><td>Preis \/ sparsames PFLOP <\/td><td>1 TP 4 T 4.800 \/ PFLOP<\/td><td>1 TP4T 5.050 \/ PFLOP<\/td><\/tr><tr><td>Preis \/ GB Arbeitsspeicher<\/td><td>1 TP4T37,5 \/ GB (insgesamt 128 GB)<\/td><td>$135,03 \/ GB (insgesamt 748 GB)<br><br>1 TP 4T 400,79 \/ GB (sofern ausschlie\u00dflich f\u00fcr die 252-GB-HBM3e-Variante)<\/td><\/tr><tr><td>W \/ sparse PFLOP (Gesamtsystemleistung) <\/td><td>240 W<\/td><td>80 W<\/td><\/tr><tr><td>System-Zielgruppe<\/td><td>Prosumer, SoHO-Unternehmen<\/td><td>Teams, Arbeitsgruppen, Unternehmensanwender<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">(**) h\u00e4ngt von der Quantisierung ab<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Warum die NVIDIA DGX Station GB300 im Vergleich zu den DGX Sparks die bessere Wahl f\u00fcr Teams ist:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Preislich entspricht die DGX Station der DGX Spark ungef\u00e4hr PFLOP f\u00fcr PFLOP. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dar\u00fcber hinaus bietet die DGX Station wesentlich schnelleren HBM3e-RAM, eine bessere Netzwerkverbindung, eine h\u00f6here Flexibilit\u00e4t und Erweitrbarkeit des Systems sowie Enterprise-Management-Funktionen. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Schlie\u00dflich ist sie pro PFLOP Rechenleistung wesentlich energieeffizienterer, was die Senkung der Energiekosten erm\u00f6glicht. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Weitere Leistungsvergleiche und Kennzahlen:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Siehe auch unseren Blogbeitrag zum Leistungsvergleich zwischen <a href=\"https:\/\/pi3g.com\/de\/nvidia-dgx-station-gb300-compared-with-4x-8x-rtx-pro-6000-server-edition-gpu-server\/\">DGX Station GB300 sowie ein Server mit 4x oder 8x RTX Pro 6000 GPUs<\/a> f\u00fcr zus\u00e4tzliche Leistungsdaten der DGX Station GB300 in verschiedenen Gleitkomma- und Ganzzahl-Rechengenauigkeiten.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was sind einige andere Anwendungsf\u00e4lle des DGX Spark im Vergleich zur DGX Station? <\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bei pi3g betrachten wir den DGX Spark prim\u00e4r als anwendungsorientierte Maschine, beispielsweise als lokalen Anwendungsserver zum Einspeisen <a href=\"https:\/\/pi3g.com\/de\/get-rid-of-ai-spam-with-our-upcoming-software\/\">E-Mail-Bewerbungen<\/a> mit KI-Funktionen. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es eignet sich zudem hervorragend f\u00fcr andere Aufgaben, die kleinere LLM-Modelle erfordern oder im Batch-Modus ausgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen. Beispielsweise ist es ideal f\u00fcr bestimmte agentische KI-Aufgaben und kleine RAG-Systeme. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Blackwell-Architektur des DGX Spark wird einige leichte wissenschaftliche Rechenaufgaben unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein weiterer interessanter Anwendungsfall f\u00fcr den DGX Spark ist die Nutzung der High-Speed-QSFP56-Ports, beispielsweise f\u00fcr die Verbindung mit 5G-Netzwerk-Funkger\u00e4ten.  <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der DGX Spark ist eine gute Wahl f\u00fcr anspruchsvolle Privatanwender und Kleinunternehmen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im Gegensatz dazu <a href=\"https:\/\/pi3g.com\/de\/nvidia-dgx-station-available-now-for-purchase-from-us\/\">DGX Station GB300<\/a> kann als leistungsstarker lokaler Inferenzserver f\u00fcr ein gesamtes Team, f\u00fcr Datenwissenschaftler beim Feinabstimmen von Modellen oder f\u00fcr anspruchsvollere wissenschaftliche Anwendungen dienen. Er ist die Wahl f\u00fcr Unternehmen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mit Stand September 2026 ist die DGX Station GB300 die leistungsst\u00e4rkste, speziell f\u00fcr KI-Inferenzaufgaben entwickelte Desktop-Maschine. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es l\u00e4sst sich an herk\u00f6mmliche B\u00fcrosteckdosen anschlie\u00dfen und arbeitet mit akzeptablem Ger\u00e4uschpegel. Sein riesiger, einheitlicher Arbeitsspeicher erm\u00f6glicht die Ausf\u00fchrung gr\u00f6\u00dferer Modelle, ohne dass man sich um deren ad\u00e4quate Aufteilung auf mehrere GPUs k\u00fcmmern muss. Es ist das erste System, das HBM3e \u2013 High Bandwidth Memory \u2013 auf den Desktop bringt. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Architektur des Grace-Blackwell-Ultra-Chips entspricht jener, die auch in leistungsst\u00e4rkeren Rechenzentrumsserver-Systemen der B300-Serie zum Einsatz kommt. Sie zeichnet sich insbesondere durch eine hohe Recheneffizienz pro Watt aus. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wir betrachten die DGX Station als eine ausgezeichnete Wahl f\u00fcr Family Offices, Risikokapitalgeber, Softwareentwicklungsteams und alle anderen Teams, die mit sensiblen Dokumenten arbeiten und eine vertrauliche lokale KI-Inferenz ben\u00f6tigen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wir unterst\u00fctzen Sie gerne bei der Beratung zu Ihrem speziellen Anwendungsfall und bei der Auswahl des passenden DGX Spark- bzw. DGX Station-Systems. <\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-fe48e5de wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"\/de\/kontakt\/\">Besprechen Sie die Auswahl zwischen DGX Spark und DGX Station mit pi3g.<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In diesem Blogbeitrag vergleichen wir den DGX Spark sowie dessen Preis, Funktionen und Leistung mit der DGX Station GB300. Unsere Abbildung zeigt zehn NVIDIA DGX Sparks, die gestapelt eine vergleichbare H\u00f6he wie eines der NVIDIA DGX Station GB300-Systeme aufweisen. Der NVIDIA DGX Spark Der NVIDIA DGX Spark oder dessen OEM\u2026<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[1067,1113,1087],"tags":[1117,1075,1074,1120,1095,1122,1123,1124,1125,1118,1115,1121,1116,1081,1119],"class_list":["post-32200","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-nvidia-ai-hardware","category-nvidia-dgx-spark-gb10","category-nvidia-dgx-station","tag-ai-performance-comparison","tag-asus-ascent-gx10","tag-dgx-spark","tag-gb10","tag-gb300","tag-gigabyte-ai-top-atom","tag-hp-zgx-nano-ai-station","tag-lenovo","tag-lenovo-thinkstation-pgx","tag-llm-inference","tag-msi","tag-msi-edgexpert","tag-nvidia-dgx-spark","tag-nvidia-dgx-station","tag-price-comparison"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/pi3g.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32200","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/pi3g.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/pi3g.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pi3g.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pi3g.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=32200"}],"version-history":[{"count":8,"href":"https:\/\/pi3g.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32200\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":32211,"href":"https:\/\/pi3g.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32200\/revisions\/32211"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/pi3g.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=32200"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/pi3g.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=32200"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/pi3g.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=32200"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}