knowledge-base/wiki/tools/nvidia-dgx-spark.md

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created: 2026-08-27
updated: 2026-09-17
sources: [other/2026-08-26_perplexity-portable-computer-local-agent.md, youtube/2026-08-26_devsplainers-china-local-ai-box.md, youtube/2026-06-28_nvidia-748gb-ram-desktop-local-ai.md]
tags: [hardware, dgx-spark, nvidia, gb10, local-inference, edge-inference, benchmarks]
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# NVIDIA DGX Spark

NVIDIAs Desktop-AI-Supercomputer (Projekt „DIGITS", Launch Oktober 2025): ein vollständiges GB10-Grace-Blackwell-System im Desktop-Format, ausgerichtet auf lokale Inferenz und Fine-Tuning kleinerer bis mittlerer Modelle. Erste Zielplattform für Perplexitys vollständig lokalen Agent-Stack („Portable Computer", 2026-08-25).

## Spezifikationen (Stand 08/2026)

| Komponente | Wert |
|------------|------|
| Chip | NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip |
| CPU | 20 Arm-Core (10× Cortex-X925 + 10× Cortex-A725, LMSYS-Teardown) |
| GPU | Blackwell-GPU mit 5. Gen Tensor-Cores, ~1 PFLOP FP4 (Herstellerangabe) |
| Memory | 128 GB LPDDR5x **unified** (CPU+GPU geteilt) |
| Bandbreite | ~273 GB/s (LPDDR5x — zentraler Bottleneck, LMSYS) |
| Storage | 1–4 TB NVMe (je nach SKU) |
| Netzwerk | 2× QSFP ConnectX-7 (200 Gb/s), 10 GbE RJ-45, WLAN |
| Anschlüsse | 4× USB-C, HDMI, 240-W-USB-C-Netzteil |
| OS | DGX OS (Ubuntu-basiert); DGX-OS-Update 2026: bis zu 1,9× Inference-Speedups (Herstellerangabe) |
| Verbindbarkeit | Bis zu 4 Systeme clusterbar (NVIDIA-Claim: bis zu 700B-Parameter-Modelle, ursprünglich 2× für ~405B FP4) |

## Preis (US + EU, Stand 08/2026)

| Markt | Preis | Notiz |
|-------|-------|-------|
| US (Launch, Okt 2025) | $3.999 | Ursprünglicher Listenpreis |
| US (Feb 2026) | $4.699 | Preiserhöhung (intuitionlabs.ai-Review) |
| US (Amazon) | $4.899,99 | Effektiver Straßenpreis |
| EU | ~€4.800 (~$5.656) | NVIDIA-Forum, Feb 2026; Verkauf in Europa u. a. über buyzero.de (pi3g) |

## Single-Stream-Benchmarks (reale Messungen)

### Ollama-Benchmark-Suite (Ollama v0.12.6, FW 580.95.05, 10 Runs, temp 0, 500 Token — ollama.com/blog/nvidia-spark-performance)

| Modell | Quant | Prefill (tok/s) | Decode (tok/s) |
|--------|-------|-----------------|----------------|
| gpt-oss 20B | MXFP4 | 3.224 | 58,27 |
| llama3.1 8B | q4 | 1.905 | 38,02 |
| gpt-oss 120B | MXFP4 (MoE) | 1.169 | **41,14** |
| deepseek-r1 14B | q4 | 1.438 | 19,99 |
| gemma3 12B | q4 | 1.323 | 24,25 |
| gemma3 27B | q4 | 766 | 10,83 |
| qwen3 32B | q4 | 598 | 9,41 |
| llama3.1 70B | q4 | 276 | 4,42 |

### LMSYS In-Depth Review (13.10.2025, SGLang/Ollama)

- **Llama 3.1 8B FP8 (SGLang, batch 1):** 7.991 prefill / 20,5 decode — batch 32: 7.949 / 368
- **GPT-OSS 20B MXFP4 (Ollama):** 2.053 prefill / 49,7 decode
- **Llama 3.1 70B FP8 (SGLang):** 803 prefill / **2,7 decode** — dichte 70B-Modelle sind auf der Box praktisch unbrauchbar (<3 tok/s)
- **EAGLE3 speculative decoding:** bis ~2× Speedup; kein Thermal-Throttling über längere Läufe

### Community / weitere Messungen

- llama.cpp-Diskussion (#16578): gpt-oss-120B ~35 tok/s — nahe am Ollama-Wert; Community-Kritik am Preis-Leistungs-Verhältnis vs. RTX 6000 Pro oder Mac Studio
- Kern-Insight (auch Devsplainers, 26.08.): **Memory-Bandbreite statt Petaflops** entscheidet Box-Tauglichkeit — 1-PFLOP-Headline, aber 273 GB/s shared LPDDR5x limitieren dichte Modelle; MoE-Modelle (gpt-oss, DeepSeek) profitieren vom Aktivierungsverhältnis

### 2er-Kopplung

Zwei Sparks über ConnectX-7 (200 Gb/s RDMA) ergeben einen **256-GB-unified-Memory-Pool**; NVIDIA demonstrierte Llama 3.1 **405B (FP4)** lokal auf zwei Geräten. Die aktuelle Produktseite nennt „bis zu 4 Systeme → 700B Parameter" — reale Multi-Node-Benchmarks dazu sind (Stand 08/2026) nicht unabhängig verifiziert.

## Einordnung im Hardware-Stack

| Gerät | Memory | Bandbreite | Preis (ca.) | Position |
|--------|--------|------------|-------------|----------|
| DGX Spark | 128 GB | 273 GB/s | $4.699–4.900 / €4.800 | Prosumer-Einstieg, MoE-freundlich |
| Mac Studio M5 Ultra | 512 GB | 1,2 TB/s | ab 6.599 € | Mehr Memory + Bandbreite fürs Geld |
| DGX Station (GB300) | 748 GB | — | ~$85K–115K | Full-precision 70B+, Workstation |

- **Reale Stärke:** MoE-Modelle (gpt-oss-120B @ 41 t/s, DeepSeek-R1-14B), 8B–27B-Klasse für Agent-Workloads, Perplexity „Portable Computer" als erste vollständig lokale Agent-Plattform auf Spark — siehe [[perplexity-portable-computer.md]].
- **Reale Schwäche:** dichte 70B+ (2,7 t/s) und der Preis nach der Erhöhung — LMSYS und llama.cpp-Community kommen zu einem kritischen Fazit; DRAM-Teuerung 2026 verstärkt das Problem (siehe [[../concepts/hardware/china-local-ai-box.md]]).
- **Verwandte lokale Infrastruktur:** [[../concepts/hardware/edge-inference-als-cloud-alternative.md]] (AMD Strix Halo, 128 GB als x86-Alternative), [[../concepts/hardware/cloud-exit-and-local-superiority.md]], [[../concepts/hardware/nvidia-dgx-station-748gb.md]] (DGX-Ladder Spark → Station → Datacenter), [[../concepts/hardware/apple-m6-m5-ultra-mac-mini-studio-update.md]] (Apple-Gegenseite).
- **Software:** Ollama, llama.cpp, NIM, LM Studio, DGX OS; „NemoClaw"-Referenz für die OpenClaw-Community auf der NVIDIA-Produktseite — siehe [[openclaw.md]].

## Quellen

- NVIDIA Produktseite: https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/ (Specs, 4-Systeme/700B-Claim, DGX-OS-Update, NemoClaw)
- Ollama-Benchmark-Suite: https://ollama.com/blog/nvidia-spark-performance
- LMSYS In-Depth Review: https://lmsys.org/blog/2025-10-13-nvidia-dgx-spark/
- llama.cpp-Diskussion: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/16578
- Preis US: intuitionlabs.ai-Review (Feb 2026, $4.699), Amazon ($4.899,99); Preis EU: NVIDIA-Developer-Forum (€4.800, Feb 2026), buyzero.de/pi3g
- Kontext im Wiki: `concepts/hardware/nvidia-dgx-station-748gb.md` (Spark-Zeile), `concepts/hardware/china-local-ai-box.md` (DGX-Spark-Lektion: 1 PFLOP Headline, <3 tok/s dichter 70B), `tools/perplexity-portable-computer.md` (erste Spark-Agent-Plattform)

## Verwandte Wiki-Seiten

- **[NVIDIA-Agenten-Workflow für SimReady-Szenen](../concepts/agents/nvidia-agenten-3d-scene-prep.md)** (17.09.2026): Der DGX Spark wird dort explizit als Prototyping-System für NemoClaw-Subagents, Blender-MCP-Anbindung, USD-Authoring und ovrtx-/ovphysx-Loops empfohlen — die Kategorie „Agenten-Harness auf dem Desktop" neben „lokale Inferenz".
- [[../concepts/hardware/nvidia-dgx-station-748gb.md]] — DGX-Station-Oberklasse (748 GB)
- [[perplexity-portable-computer.md]] — erster vollständig lokaler Agent-Stack auf Spark
- [[../concepts/hardware/china-local-ai-box.md]] — chinesische Konkurrenz-Boxen, Memory-Bandbreite-These
- [[../concepts/hardware/edge-inference-als-cloud-alternative.md]] — Strix-Halo-Alternative
- [[../concepts/hardware/apple-m6-m5-ultra-mac-mini-studio-update.md]] — Apple-TB5/RDMA-Cluster-Gegenposition
- [[../concepts/hardware/cloud-exit-and-local-superiority.md]] — Cloud-Exit-Kontext
-												ingest(wiki): AI-Safety-Findings 2026 (Video-Claims vs. Primärquellen) + NVIDIA DGX Spark Tool-Seite

- raw/youtube/2026-08-27_ai-frontier-not-watched.md (neu, Metadata-only, oEmbed-verifiziert)
- wiki/concepts/agi/ai-safety-findings-2026.md (neu): 5 Video-Claims zugeordnet — OpenAI Preparedness Framework v2 (Critical >1000 Tote/$100B, CEO-Override, arXiv:2509.24394), DeepMind Harmful Manipulation (2603.25326), OpenClaw-Phishing-Evals, Anthropic Agentic Misalignment; Editorialisierung markiert
- wiki/tools/nvidia-dgx-spark.md (neu): GB10/128GB/273GB/s, Preis $3.999→$4.699 US/€4.800 EU, Ollama-/LMSYS-Benchmarks, 2er-Kopplung 405B FP4
- index.md (156. Update) + log.md

											
										
										
											2026-08-27 18:12:42 +02:00
+								---
 								created: 2026-08-27
-												ingest(blog): NVIDIA — Agenten bereiten 3D-Szenen für die Simulation vor

- raw/blog/2026-09-17_nvidia-ai-agents-3d-scenes-simulation.md (neu)
- wiki/concepts/agents/nvidia-agenten-3d-scene-prep.md (neu)
- wiki/institutions/nvidia.md (neu)
- Cross-Refs: harness-loop-graph-engineering, hermes-bot-mode,
  harness-vs-standalone-chat-llm, robotics-model-benchmark,
  tools/openclaw, tools/nvidia-dgx-spark
- index.md (205. Update), log.md

											
										
										
											2026-09-17 09:27:21 +02:00
+								updated: 2026-09-17
-												ingest(wiki): AI-Safety-Findings 2026 (Video-Claims vs. Primärquellen) + NVIDIA DGX Spark Tool-Seite

- raw/youtube/2026-08-27_ai-frontier-not-watched.md (neu, Metadata-only, oEmbed-verifiziert)
- wiki/concepts/agi/ai-safety-findings-2026.md (neu): 5 Video-Claims zugeordnet — OpenAI Preparedness Framework v2 (Critical >1000 Tote/$100B, CEO-Override, arXiv:2509.24394), DeepMind Harmful Manipulation (2603.25326), OpenClaw-Phishing-Evals, Anthropic Agentic Misalignment; Editorialisierung markiert
- wiki/tools/nvidia-dgx-spark.md (neu): GB10/128GB/273GB/s, Preis $3.999→$4.699 US/€4.800 EU, Ollama-/LMSYS-Benchmarks, 2er-Kopplung 405B FP4
- index.md (156. Update) + log.md

											
										
										
											2026-08-27 18:12:42 +02:00
+								sources: [other/2026-08-26_perplexity-portable-computer-local-agent.md, youtube/2026-08-26_devsplainers-china-local-ai-box.md, youtube/2026-06-28_nvidia-748gb-ram-desktop-local-ai.md]
 								tags: [hardware, dgx-spark, nvidia, gb10, local-inference, edge-inference, benchmarks]
 								---
 								# NVIDIA DGX Spark
 								NVIDIAs Desktop-AI-Supercomputer (Projekt „DIGITS", Launch Oktober 2025): ein vollständiges GB10-Grace-Blackwell-System im Desktop-Format, ausgerichtet auf lokale Inferenz und Fine-Tuning kleinerer bis mittlerer Modelle. Erste Zielplattform für Perplexitys vollständig lokalen Agent-Stack („Portable Computer", 2026-08-25).
 								## Spezifikationen (Stand 08/2026)
 								| Komponente | Wert |
 								|------------|------|
 								| Chip | NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip |
 								| CPU | 20 Arm-Core (10× Cortex-X925 + 10× Cortex-A725, LMSYS-Teardown) |
 								| GPU | Blackwell-GPU mit 5. Gen Tensor-Cores, ~1 PFLOP FP4 (Herstellerangabe) |
 								| Memory | 128 GB LPDDR5x **unified** (CPU+GPU geteilt) |
 								| Bandbreite | ~273 GB/s (LPDDR5x — zentraler Bottleneck, LMSYS) |
 								| Storage | 1–4 TB NVMe (je nach SKU) |
 								| Netzwerk | 2× QSFP ConnectX-7 (200 Gb/s), 10 GbE RJ-45, WLAN |
 								| Anschlüsse | 4× USB-C, HDMI, 240-W-USB-C-Netzteil |
 								| OS | DGX OS (Ubuntu-basiert); DGX-OS-Update 2026: bis zu 1,9× Inference-Speedups (Herstellerangabe) |
 								| Verbindbarkeit | Bis zu 4 Systeme clusterbar (NVIDIA-Claim: bis zu 700B-Parameter-Modelle, ursprünglich 2× für ~405B FP4) |
 								## Preis (US + EU, Stand 08/2026)
 								| Markt | Preis | Notiz |
 								|-------|-------|-------|
 								| US (Launch, Okt 2025) | $3.999 | Ursprünglicher Listenpreis |
 								| US (Feb 2026) | $4.699 | Preiserhöhung (intuitionlabs.ai-Review) |
 								| US (Amazon) | $4.899,99 | Effektiver Straßenpreis |
 								| EU | ~€4.800 (~$5.656) | NVIDIA-Forum, Feb 2026; Verkauf in Europa u. a. über buyzero.de (pi3g) |
 								## Single-Stream-Benchmarks (reale Messungen)
 								### Ollama-Benchmark-Suite (Ollama v0.12.6, FW 580.95.05, 10 Runs, temp 0, 500 Token — ollama.com/blog/nvidia-spark-performance)
 								| Modell | Quant | Prefill (tok/s) | Decode (tok/s) |
 								|--------|-------|-----------------|----------------|
 								| gpt-oss 20B | MXFP4 | 3.224 | 58,27 |
 								| llama3.1 8B | q4 | 1.905 | 38,02 |
 								| gpt-oss 120B | MXFP4 (MoE) | 1.169 | **41,14** |
 								| deepseek-r1 14B | q4 | 1.438 | 19,99 |
 								| gemma3 12B | q4 | 1.323 | 24,25 |
 								| gemma3 27B | q4 | 766 | 10,83 |
 								| qwen3 32B | q4 | 598 | 9,41 |
 								| llama3.1 70B | q4 | 276 | 4,42 |
 								### LMSYS In-Depth Review (13.10.2025, SGLang/Ollama)
 								- **Llama 3.1 8B FP8 (SGLang, batch 1):** 7.991 prefill / 20,5 decode — batch 32: 7.949 / 368
 								- **GPT-OSS 20B MXFP4 (Ollama):** 2.053 prefill / 49,7 decode
 								- **Llama 3.1 70B FP8 (SGLang):** 803 prefill / **2,7 decode** — dichte 70B-Modelle sind auf der Box praktisch unbrauchbar (<3 tok/s)
 								- **EAGLE3 speculative decoding:** bis ~2× Speedup; kein Thermal-Throttling über längere Läufe
 								### Community / weitere Messungen
 								- llama.cpp-Diskussion (#16578): gpt-oss-120B ~35 tok/s — nahe am Ollama-Wert; Community-Kritik am Preis-Leistungs-Verhältnis vs. RTX 6000 Pro oder Mac Studio
 								- Kern-Insight (auch Devsplainers, 26.08.): **Memory-Bandbreite statt Petaflops** entscheidet Box-Tauglichkeit — 1-PFLOP-Headline, aber 273 GB/s shared LPDDR5x limitieren dichte Modelle; MoE-Modelle (gpt-oss, DeepSeek) profitieren vom Aktivierungsverhältnis
 								### 2er-Kopplung
 								Zwei Sparks über ConnectX-7 (200 Gb/s RDMA) ergeben einen **256-GB-unified-Memory-Pool**; NVIDIA demonstrierte Llama 3.1 **405B (FP4)** lokal auf zwei Geräten. Die aktuelle Produktseite nennt „bis zu 4 Systeme → 700B Parameter" — reale Multi-Node-Benchmarks dazu sind (Stand 08/2026) nicht unabhängig verifiziert.
 								## Einordnung im Hardware-Stack
 								| Gerät | Memory | Bandbreite | Preis (ca.) | Position |
 								|--------|--------|------------|-------------|----------|
 								| DGX Spark | 128 GB | 273 GB/s | $4.699–4.900 / €4.800 | Prosumer-Einstieg, MoE-freundlich |
 								| Mac Studio M5 Ultra | 512 GB | 1,2 TB/s | ab 6.599 € | Mehr Memory + Bandbreite fürs Geld |
 								| DGX Station (GB300) | 748 GB | — | ~$85K–115K | Full-precision 70B+, Workstation |
 								- **Reale Stärke:** MoE-Modelle (gpt-oss-120B @ 41 t/s, DeepSeek-R1-14B), 8B–27B-Klasse für Agent-Workloads, Perplexity „Portable Computer" als erste vollständig lokale Agent-Plattform auf Spark — siehe [[perplexity-portable-computer.md]].
 								- **Reale Schwäche:** dichte 70B+ (2,7 t/s) und der Preis nach der Erhöhung — LMSYS und llama.cpp-Community kommen zu einem kritischen Fazit; DRAM-Teuerung 2026 verstärkt das Problem (siehe [[../concepts/hardware/china-local-ai-box.md]]).
 								- **Verwandte lokale Infrastruktur:** [[../concepts/hardware/edge-inference-als-cloud-alternative.md]] (AMD Strix Halo, 128 GB als x86-Alternative), [[../concepts/hardware/cloud-exit-and-local-superiority.md]], [[../concepts/hardware/nvidia-dgx-station-748gb.md]] (DGX-Ladder Spark → Station → Datacenter), [[../concepts/hardware/apple-m6-m5-ultra-mac-mini-studio-update.md]] (Apple-Gegenseite).
 								- **Software:** Ollama, llama.cpp, NIM, LM Studio, DGX OS; „NemoClaw"-Referenz für die OpenClaw-Community auf der NVIDIA-Produktseite — siehe [[openclaw.md]].
 								## Quellen
 								- NVIDIA Produktseite: https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/ (Specs, 4-Systeme/700B-Claim, DGX-OS-Update, NemoClaw)
 								- Ollama-Benchmark-Suite: https://ollama.com/blog/nvidia-spark-performance
 								- LMSYS In-Depth Review: https://lmsys.org/blog/2025-10-13-nvidia-dgx-spark/
 								- llama.cpp-Diskussion: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/16578
 								- Preis US: intuitionlabs.ai-Review (Feb 2026, $4.699), Amazon ($4.899,99); Preis EU: NVIDIA-Developer-Forum (€4.800, Feb 2026), buyzero.de/pi3g
 								- Kontext im Wiki: `concepts/hardware/nvidia-dgx-station-748gb.md` (Spark-Zeile), `concepts/hardware/china-local-ai-box.md` (DGX-Spark-Lektion: 1 PFLOP Headline, <3 tok/s dichter 70B), `tools/perplexity-portable-computer.md` (erste Spark-Agent-Plattform)
 								## Verwandte Wiki-Seiten
-												ingest(blog): NVIDIA — Agenten bereiten 3D-Szenen für die Simulation vor

- raw/blog/2026-09-17_nvidia-ai-agents-3d-scenes-simulation.md (neu)
- wiki/concepts/agents/nvidia-agenten-3d-scene-prep.md (neu)
- wiki/institutions/nvidia.md (neu)
- Cross-Refs: harness-loop-graph-engineering, hermes-bot-mode,
  harness-vs-standalone-chat-llm, robotics-model-benchmark,
  tools/openclaw, tools/nvidia-dgx-spark
- index.md (205. Update), log.md

											
										
										
											2026-09-17 09:27:21 +02:00
+								- **[NVIDIA-Agenten-Workflow für SimReady-Szenen](../concepts/agents/nvidia-agenten-3d-scene-prep.md)** (17.09.2026): Der DGX Spark wird dort explizit als Prototyping-System für NemoClaw-Subagents, Blender-MCP-Anbindung, USD-Authoring und ovrtx-/ovphysx-Loops empfohlen — die Kategorie „Agenten-Harness auf dem Desktop" neben „lokale Inferenz".
-												ingest(wiki): AI-Safety-Findings 2026 (Video-Claims vs. Primärquellen) + NVIDIA DGX Spark Tool-Seite

- raw/youtube/2026-08-27_ai-frontier-not-watched.md (neu, Metadata-only, oEmbed-verifiziert)
- wiki/concepts/agi/ai-safety-findings-2026.md (neu): 5 Video-Claims zugeordnet — OpenAI Preparedness Framework v2 (Critical >1000 Tote/$100B, CEO-Override, arXiv:2509.24394), DeepMind Harmful Manipulation (2603.25326), OpenClaw-Phishing-Evals, Anthropic Agentic Misalignment; Editorialisierung markiert
- wiki/tools/nvidia-dgx-spark.md (neu): GB10/128GB/273GB/s, Preis $3.999→$4.699 US/€4.800 EU, Ollama-/LMSYS-Benchmarks, 2er-Kopplung 405B FP4
- index.md (156. Update) + log.md

											
										
										
											2026-08-27 18:12:42 +02:00
+								- [[../concepts/hardware/nvidia-dgx-station-748gb.md]] — DGX-Station-Oberklasse (748 GB)
 								- [[perplexity-portable-computer.md]] — erster vollständig lokaler Agent-Stack auf Spark
 								- [[../concepts/hardware/china-local-ai-box.md]] — chinesische Konkurrenz-Boxen, Memory-Bandbreite-These
 								- [[../concepts/hardware/edge-inference-als-cloud-alternative.md]] — Strix-Halo-Alternative
 								- [[../concepts/hardware/apple-m6-m5-ultra-mac-mini-studio-update.md]] — Apple-TB5/RDMA-Cluster-Gegenposition
 								- [[../concepts/hardware/cloud-exit-and-local-superiority.md]] — Cloud-Exit-Kontext