Die besten DGX-Spark-Mini-PCs - Test 2026

Quelle: gigabyte.com

Mini PCs auf Nvidia-DGX-Spark-Basis - So findest du den richtigen!

Die Mini-PC-Familie erhält durch Nvidias DGX-Spark-Plattform ein neues Mitglied. Während herkömmliche kompakte Gehäuse meist auf klassische Desktop-Prozessoren setzen, arbeitet im Inneren der DGX-Spark-Systeme der NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip. Auf einer Grundfläche von nur 15 × 15 Zentimetern und rund 5 cm Höhe vereinen sie eine 20-Kern-ARM-CPU (10× Cortex-X925 und 10× Cortex-A725) mit einer Blackwell-GPU samt Tensor-Cores (Nvidia GB20B mit 6144 Cores / bis 128 GB UMA / bis 2,42 GHz).

Das wichtigste Argument für den lokalen KI-Einsatz ist der unified LPDDR5X-Arbeitsspeicher. Bis zu 128 GB RAM stehen CPU und GPU gemeinsam zur Verfügung. Damit lassen sich Modelle mit bis zu 200 Milliarden Parametern lokal ausführen, allerdings nur bei starker Quantisierung, z. B. FP4. Solche Modelle scheitern auf regulären Consumer-Grafikkarten an der VRAM-Grenze. Der Speicher ist jedoch nur mit 273 GB/s angebunden. Diese Bandbreite begrenzt, wie viele Token pro Sekunde ein Modell erzeugen kann. Ein DGX-Spark-Mini-PC eignet sich daher vor allem für große Modelle, die überhaupt in den Speicher passen. Auf maximale Geschwindigkeit ist er nicht ausgelegt. Hierfür sollte man auf ein Mac Studio oder ein KI-System mit mehreren Grafikkarten zurückgreifen, die eine deutlich höhere Speicherbandbreite bieten.

Beim Kauf zählen vor allem Einsatzzweck und Konfiguration. NVIDIA gibt mit der „Founders Edition" das Referenzdesign vor. Partner wie ASUS (Ascent GX10), Dell, Lenovo, Acer oder Gigabyte bieten eigene Varianten des GB10 an. Neben Gehäuse und Kühlung unterscheiden sie sich leicht bei der Ausstattung. Die 128-GB-Variante ist die flexibelste Wahl für LLM-Inferenz. Auch eine 64-GB-Variante ist angekündigt. Sie reicht für Modelle bis rund 100 Mrd. Parameter und kommt für kleinere Assistenten oder den Einstieg infrage. Bei der SSD nennt Nvidia selbst 1 TB oder 4 TB. Wer viele große Modelle lokal vorhalten möchte, sollte mehr Speicherplatz einplanen. Für andere Einsatzzwecke genügt oft schon 1 TB.

Auch die Einbindung in bestehende Infrastruktur spielt bei diesen Mini-Workstations eine wichtige Rolle. Das System bietet einen 10-Gigabit-Ethernet-Port (RJ-45), Wi-Fi 7 und Bluetooth 5.4. Hinzu kommen zwei QSFP-Ports mit ConnectX-7 (bis 200 Gb/s pro Port), über die sich zwei Geräte koppeln lassen. Gearbeitet wird entweder direkt per HDMI am Monitor bzw. DisplayPort via USB-C oder headless über das Netzwerk, z. B. mit NVIDIA Sync.

Die Rechenleistung beträgt bis zu 1 PetaFLOP bei FP4. Das ist ein theoretischer Spitzenwert mit Sparsity, der in der Praxis nicht dauerhaft erreicht wird. Der GB10-Chip hat eine TDP von 140 Watt. Das Gesamtsystem wird über ein externes 240-Watt-Netzteil versorgt und kann laut EU-Energielabel bis rund 233 Watt aufnehmen. NVIDIA gibt 19 dB im Leerlauf und 35 dB unter Last an. Es gibt allerdings Nutzerberichte über Thermikprobleme und Abstürze bei lange anhaltender Volllast. Deshalb sollte der Mini-PC an einer Stelle stehen, an der für eine gute Belüftung gesorgt ist.

Die HardwareSchotte-Redaktion hat die besten Mini-PCs auf NVIDIA-DGX-Spark-Basis zusammengestellt. Durch unseren Preisvergleich werden die besten Preise direkt angezeigt.

Die besten Nvidia-DGX-Spark-Mini-PCs - Test 2026

1. GIGABYTE AI TOP ATOM DGX Spark
2. Nvidia DGX Spark Founders Edition 128GB/4TB
3. Lenovo ThinkStation PGX
4. Acer Veriton GN100 AI DGX Spark
5. ASUS Ascent GX10 DGX Spark GG0026BN Stellar Grey
6. ASUS Ascent GX10 DGX Spark GG0003BN Stellar Grey

Was unterscheidet einen DGX-Spark-Mini-PC von einem normalen Office- oder Gaming-Mini-PC?

Der DGX Spark nutzt NVIDIAs GB10-Superchip auf ARM-Basis mit Blackwell-GPU statt eines x86-Prozessors von Intel oder AMD. Entscheidend ist der kohärente Unified Memory von bis zu 128 GB. Normale Grafikkarten sind durch ihren VRAM begrenzt (meist 12 bis 32 GB). Beim DGX Spark greift die GPU auf den gemeinsamen Speicher zu, von dem allerdings ein Teil vom System belegt wird.

Welche KI-Modelle können lokal auf dem DGX Spark ausgeführt werden?

Mit 128 GB lassen sich laut NVIDIA Sprachmodelle (LLMs) mit bis zu 200 Mrd. Parametern für Inferenz ausführen. Das gelingt in der Regel nur in stark quantisierter Form (z. B. FP4). Fine-Tuning ist laut NVIDIA bis etwa 70 Mrd. Parameter vorgesehen. Die 64-GB-Variante reicht für Modelle bis rund 100 Mrd. Parameter. Zwei per QSFP gekoppelte 128-GB-Geräte verdoppeln den verfügbaren Speicher und ermöglichen Modelle bis rund 400 Mrd. Parameter. Wie schnell ein Modell läuft, hängt stark von der Speicherbandbreite von 273 GB/s ab.

Eignet sich ein DGX-Spark-Mini-PC auch zum normalen Gaming oder für Windows-Anwendungen?

Nein. Der DGX Spark ist kein Gaming-Rechner. Er basiert auf ARM64 und wird mit NVIDIAs Ubuntu-basiertem DGX OS ausgeliefert. Das ist das einzige offiziell unterstützte Betriebssystem. Andere Systeme sind möglich, der Support dafür ist laut NVIDIA aber sehr eingeschränkt. Windows wird auf dem DGX Spark nicht unterstützt. Der Fokus liegt auf Inferenz, Fine-Tuning, Programmierung und Datenverarbeitung.

Wie hoch ist der Stromverbrauch des ultrakompakten KI-Supercomputers?

Der GB10-Chip hat eine TDP von rund 140 Watt. Das Gesamtsystem kann laut EU-Energielabel bis etwa 233 Watt aufnehmen. Die Stromversorgung läuft über das mitgelieferte 240-Watt-Netzteil. Im Leerlauf verbraucht das Gerät deutlich weniger. Die Angaben dazu schwanken je nach Quelle zwischen etwa 10 und knapp 40 Watt.

Ist der Arbeitsspeicher oder die SSD bei DGX-Spark-Systemen aufrüstbar?

Der LPDDR5X-Speicher sitzt fest am Chip und lässt sich nicht erweitern oder tauschen. Die Entscheidung zwischen 64 GB und 128 GB muss deshalb vor dem Kauf fallen. Die Daten liegen auf einer M.2-NVMe-SSD. Ob und wie sie sich austauschen lässt, hängt vom Modell ab, und NVIDIA dokumentiert den Tausch nicht offiziell. Vor einem Wechsel sollten die Garantiefolgen mit dem Hersteller oder Händler geklärt werden.

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