Die NVIDIA DGX Spark verspricht, Petaflop-KI-Leistung auf den Schreibtisch zu bringen. Wir analysieren, was der winzige Kasten (Preis ca. 4.000 $) technisch leistet.
Im Fokus steht der GB10 Grace Blackwell Superchip und der 128 GB kohärente, vereinheitlichte Speicher (Unified Memory).
Diese Kapazität ermöglicht es Entwicklern, Modelle mit bis zu 70 Milliarden Parametern lokal zu verfeinern oder mit sensiblen Daten zu arbeiten.Der zentrale Kompromiss: Die Speicherbandbreite ist mit 273 GB/s im Verhältnis gering. Dies macht die Spark super für Prototyping und Entwicklung, aber langsamer bei der sequenziellen Inferenz (Decode-Phase) im Vergleich zu High-End-GPUs.
Die Spark demokratisiert die Arbeit an großen LLMs und ist als hochspezialisiertes Tool für KI/ML-Entwickler und Forscher konzipiert. Sie ist die optimierte Entwicklungsplattform, nicht der Produktionsserver.
