DGX Spark einrichten: vom Karton zum ersten laufenden Modell
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- Die Einrichtung läuft entweder am Schreibtisch mit Bildschirm, Tastatur und Maus oder headless über einen WLAN-Hotspot, den der Spark beim ersten Einschalten öffnet; dessen Passwort steht auf einem Aufkleber am Quick Start Guide
- Schließen Sie alle Peripheriegeräte vor dem Netzteil an, denn der Spark startet, sobald das Netzteil eingesteckt ist; die Softwareinstallation während der Einrichtung darf nicht unterbrochen werden, und NVIDIA nennt dafür bis zu 10 Minuten
- NVIDIA Sync auf einem Laptop mit Windows, macOS oder Ubuntu richtet SSH-Schlüssel ein und öffnet einen Code-Editor wie Cursor und das DGX Dashboard; jedes Linux-Konto bekommt ein eigenes JupyterLab
- Der schnellste Weg zum ersten Modell ist NVIDIAs Playbook für Open WebUI mit Ollama: 15 bis 20 Minuten einschließlich Downloads, je nach Internetverbindung
- Die meisten Probleme des ersten Tages sind dokumentiert: weniger als 128 GB in der Anzeige bei einem System mit 128 GB, eine PyTorch-Warnung, die man laut NVIDIA ignorieren soll, ein Monitor, der nicht aufwacht, und ein Wiederherstellungsverfahren, das eine kabelgebundene Tastatur braucht
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Bevor Sie ihn einschalten
Zum Start schließen Sie zuerst die Peripheriegeräte oder das Ethernet-Kabel an und stecken das Netzteil mit 240 W zuletzt ein, denn der Spark startet, sobald Strom anliegt. Die Einrichtung läuft am Schreibtisch mit Bildschirm oder ohne Monitor über den WLAN-Hotspot des Spark, und ein Standardpasswort gibt es nicht: Der Assistent legt das erste Konto an. Im Karton liegen der Spark, ein Netzteil mit 240 W, ein Netzkabel und eine Quick-Start-Karte. Nicht dabei sind Bildschirm, Tastatur, Maus und das Kabel für die Verbindung mit einem zweiten Spark. Das System selbst misst 150 mal 150 Millimeter und wiegt 1,2 kg; als ideale Betriebstemperatur nennt NVIDIA 5 bis 30 °C, und die Sicherheitshinweise verlangen eine geerdete Steckdose, einen belüfteten Platz für das Netzteil und etwas Abstand zu Heizkörpern und anderen Wärmequellen.
Klären Sie vorab das Netzwerk und die Reihenfolge der Anschlüsse. Die Einrichtung braucht eine schnelle, zuverlässige Internetverbindung über WLAN oder Ethernet, und NVIDIA rät von Captive Portals ab, etwa im Hotel- oder Flughafen-WLAN, ebenso von Smartphone-Hotspots. NVIDIAs Anleitung sagt ausdrücklich, dass „das DGX-Spark-Gerät sofort startet, sobald Strom anliegt“, und verlangt, zuerst alle Peripheriegeräte anzuschließen; das Netzteil wird also zuletzt eingesteckt. Die Power-Taste sitzt auf der Rückseite, im Quick Start Guide von NVIDIA mit ON/OFF beschriftet; nach einem Herunterfahren schalten Sie den Spark mit ihr wieder ein. Eine Haltedauer für das erzwungene Ausschalten haben wir im User Guide von NVIDIA nicht gefunden; fahren Sie den Spark deshalb über DGX OS herunter.
Einrichtung mit Bildschirm oder headless über WLAN
NVIDIA bietet zwei Wege an, und die Wahl betrifft nur die Einrichtung selbst; danach lässt sich der Spark auf beide Arten nutzen.
Am Schreibtisch. Schließen Sie Bildschirm, Tastatur und Maus an, per Kabel oder über Bluetooth, und schalten Sie dann ein. Bleibt ein Bildschirm an USB-C dunkel, rät NVIDIA, es stattdessen mit HDMI zu versuchen.
Headless, über das Netzwerk. Schalten Sie den Spark ohne Bildschirm ein, und er „erstellt einen WLAN-Hotspot, über den Sie sich mit dem System verbinden“. Netzwerkname und Passwort stehen auf einem Aufkleber am Quick Start Guide, der auch die Adresse der Einrichtungsseite nennt, die Sie im Browser öffnen; auf der Karte steht sie als http://spark-xxxx.local, mit dem Namen des Spark anstelle von xxxx. Lässt sich der Spark nicht finden, nachdem er Ihrem Netzwerk beigetreten ist, was laut NVIDIA in komplexen Unternehmensnetzen vorkommen kann, bleiben als Ausweichlösung Bildschirm, Tastatur und Maus. Seit dem Release vom Oktober 2026 kann ein Spark ohne Bildschirm, Tastatur und Maus über den Wi-Fi Assistant im DGX Dashboard auch nach der Einrichtung einem neuen WLAN beitreten.
In beiden Fällen fragt der Assistent nach Sprache und Zeitzone, nach dem Tastaturlayout für die Einrichtung am Schreibtisch, nach der Annahme der Bedingungen, nach Analyse-Einstellungen (die sich überspringen lassen) und nach dem WLAN, einem Schritt, den er auslässt, wenn ein Ethernet-Kabel bereits Internet liefert. Außerdem fordert er Sie auf, das erste Benutzerkonto anzulegen, das Administratorrechte erhält. Dann lädt er das Software-Image herunter, installiert es und startet neu, möglicherweise mehr als einmal. NVIDIAs Anleitung sagt: „Fahren Sie das System während dieses Vorgangs nicht herunter und starten Sie es nicht neu“, und nennt für die Installation der Updates und den Beitritt zum Netzwerk bis zu 10 Minuten. Seit dem Release vom Juni 2026 werden weitere OTA-Updates während der Einrichtung standardmäßig nicht mehr installiert, der Spark ist also früher nutzbar, und die übrigen Updates kommen danach über das Dashboard.
Für Flotten gibt es einen dritten Weg. Seit April 2026 kann die IT den Einrichtungsassistenten ganz überspringen und die Systeme mit cloud-init installieren, und PXE-Boot wird unterstützt.
Für einen Rollout mehrerer Spark-Systeme, zum Beispiel zwei oder vier, können Sie die Systeme allein bestellen, ihre Einrichtung allein oder beides zusammen: die Spark-Systeme mit allem fertig installiert und eingerichtet; schreiben Sie uns, wie viele Sie brauchen, und Sie erhalten ein schriftliches Angebot.
Was nach der Einrichtung installiert ist
Auf dem Spark läuft DGX OS, NVIDIAs Betriebssystem auf Basis von Ubuntu 24.04. Stand 5. November 2026 ist NVIDIAs Release vom Oktober 2026 weiterhin die aktuelle Software der Founders Edition (Release Notes, aktualisiert am 4. November 2026): DGX OS 7.6.0 mit Linux-Kernel 7.0 (7.0.0-1019), GPU-Treiber 580.178.04, CUDA 13.0.3 und TensorRT 10.14.1. Laut NVIDIA erhalten GB10-Partnersysteme Updates möglicherweise nicht zur selben Zeit. Docker ist installiert, und das NVIDIA Container Toolkit ist nach NVIDIAs Worten „vorinstalliert und konfiguriert“; um Container ohne sudo auszuführen, geben Sie Ihrem Konto mit sudo usermod -aG docker $USER Zugriff auf Docker und führen danach newgrp docker aus oder melden sich neu an. Die GPU meldet die CUDA Compute Capability 12.1, aus dem Quellcode gebaute Software sollte also darauf ausgerichtet sein; NVIDIAs Playbooks nennen die Build-Einstellungen. Canonicals Sicherheitswartung für Ubuntu 24.04 läuft mit Ubuntu Pro bis 2034; pro status zeigt, ob auf dem System eine Ubuntu-Pro-Berechtigung hinterlegt ist.
NVIDIA Sync und das DGX Dashboard
Die meiste Arbeit an einem Spark geschieht von einem anderen Rechner aus. NVIDIA Sync ist eine Tray-Anwendung für Windows, macOS und Ubuntu, die den Spark im lokalen Netzwerk über seinen Hostnamen findet und schlüsselbasierten SSH-Zugang einrichtet; laut NVIDIA wird das Passwort, das sie dabei abfragt, „nur vorübergehend für die Einrichtung verwendet und weder protokolliert noch gespeichert“. Aus Sync heraus öffnen Sie ein Terminal, einen Code-Editor wie Cursor, NVIDIA AI Workbench oder das DGX Dashboard auf dem Spark, und Sie können eigene Anwendungen hinzufügen, deren Ports Sync an Ihren Laptop weiterleitet. Für den Zugriff von außerhalb des Büros hat Sync Tailscale eingebaut. NVIDIA veranschlagt für sein Playbook für den Fernzugriff 5 Minuten.
Das DGX Dashboard ist die eigene Weboberfläche des DGX Spark, erreichbar über Sync oder über einen SSH-Tunnel auf Port 11000. Es zeigt den Zustand des Systems, führt Updates aus und startet JupyterLab. Sie melden sich mit Ihrem Linux-Konto an; Updates brauchen Administratorrechte. Jedes Konto bekommt ein eigenes JupyterLab auf einem eigenen Port, mit einem Arbeitsverzeichnis unter seinem Home-Verzeichnis und einer Python-Umgebung, die beim ersten Start angelegt und mit empfohlenen Paketen befüllt wird. NVIDIA nennt das Dashboard „den primären und empfohlenen Weg, System-Updates durchzuführen“; über die Kommandozeile lassen sich mit apt für Pakete und fwupdmgr für Firmware dieselben Updates installieren. Anmeldung, JupyterLab-Ports und Fernzugriff beschreibt unser Leitfaden zum DGX Dashboard Schritt für Schritt.
Der schnellste Weg zum ersten Modell
NVIDIAs Playbooks unter build.nvidia.com/spark sind Schritt-für-Schritt-Anleitungen, und seit dem Release vom Juni 2026 öffnet sich die Playbook-Seite nach dem ersten Start. Der schnellste Weg zu einem Chatmodell ist der erste in dieser Tabelle.
| PLAYBOOK | NVIDIAS ZEITANGABE | WAS SIE BEKOMMEN |
|---|---|---|
| Open WebUI mit Ollama | 15 bis 20 Minuten einschließlich Downloads, je nach Internetverbindung | eine Chatoberfläche im Browser; das erste Konto, das Sie anlegen, wird ihr Administrator |
| Fernzugriff mit NVIDIA Sync | 5 Minuten | SSH, Editoren und das Dashboard vom Laptop aus |
| LLM-Serving mit vLLM | 30 Minuten | eine OpenAI-kompatible API für Anwendungen und Teams |
| NVIDIA NIM bereitstellen | 30 Minuten, beim ersten Lauf länger, solange das Modell heruntergeladen wird | NVIDIAs paketierte Inferenz-Container; braucht einen NGC-API-Schlüssel |
| Bild und Video mit ComfyUI | 2 Stunden, beim ersten Lauf länger, solange große Modelle heruntergeladen werden | Workflows zur Bild- und Videogenerierung |
| Fine-Tuning mit Unsloth | etwa 1 Stunde | ein erster Fine-Tuning-Testlauf mit Beispieldaten, bereit für Ihren eigenen Datensatz |
build.nvidia.com/spark und NVIDIAs Repository dgx-spark-playbooks, Stand Oktober 2026. Das Playbook für Open WebUI braucht etwa 7 GB für den Container und etwa 15 GB für gpt-oss-20b.
Beginnen Sie mit Open WebUI und gpt-oss-20b, um zu prüfen, ob die Maschine durchgängig funktioniert, und wechseln Sie dann zu vLLM, wenn andere Personen oder Anwendungen Zugriff brauchen. Bevor andere im Netz den Chat nutzen, prüfen Sie die Versionen im Container: Ollama ab 0.35.0 behebt eine Lücke in der Download-API für Modelle (CVE-2026-103663, 8. Oktober 2026; kritisch mit CVSS 9,4, wo der Ollama-Dienst in /usr/lib/ollama schreiben kann, sonst 6,9), Open WebUI ab 0.12.2 die Lücken aus den im September und Oktober 2026 veröffentlichten Sicherheitshinweisen, und der Ollama-Port 11434 sollte aus dem Netz nicht erreichbar sein. Wie viele Personen ein Spark bedienen kann, zeigt unser Artikel zur gemeinsamen Nutzung eines DGX Spark; welche Modelle passen, steht im Beitrag dazu, was in 128 GB passt.
Soll der Spark ein Team bedienen, richten wir die Serving-Engine mit Zugriffskontrolle darauf ein; nennen Sie uns die Zahl der Nutzer und die Modelle.
Häufige Probleme am ersten Tag und was sie bedeuten
| WAS SIE SEHEN | WAS ES BEDEUTET |
|---|---|
| Das System zeigt weniger als 128 GB | NVIDIA nennt 128 GB für die Founders Edition und führt außerdem eine Konfiguration mit 64 GB, die seit dem 23. Oktober 2026 nur über OEM-Partner verkauft und seit dem Release vom Oktober 2026 von der Systemsoftware unterstützt wird. Bei einem System mit 128 GB sehen Betriebssystem und CUDA weniger als die vollen 128 GB (einen Wert dafür veröffentlicht NVIDIA nicht), und Firmware und Treiber halten einen Teil zurück, darunter eine Reserve für die Anzeige, standardmäßig 2 GB, seit Juli 2026 auf 4 GB einstellbar und seit dem Release vom Oktober 2026 über eine UEFI-Option automatisch anpassbar, bei einem Spark ohne Bildschirm bis auf 512 MB. NVIDIA dokumentiert außerdem, dass cudaMemGetInfo weniger melden kann, als verfügbar ist, und nennt als Abhilfe einen Befehl zum Leeren des Caches |
| nvidia-smi zeigt „Memory-Usage: Not Supported“ | Eine dokumentierte Eigenschaft einer integrierten GPU: Es gibt keinen separaten Grafikspeicher, den man zählen könnte. Die Nutzung je Prozess wird trotzdem aufgeführt |
| PyTorch warnt, Compute Capability 12.1 werde nicht unterstützt | NVIDIA-Mitarbeiter: „Das können Sie gefahrlos ignorieren.“ Die Warnung stammt aus PyTorch-Builds, die älter sind als der Chip |
| Ein HDMI-Monitor bleibt nach langem Leerlauf schwarz | Ein bekanntes Problem: Drücken Sie eine physische Taste am Monitor, um ihn aufzuwecken |
| Die Einrichtung findet das Netzwerk nicht | NVIDIA empfiehlt für die Einrichtung weder Captive Portals noch Smartphone-Hotspots; nutzen Sie Ethernet oder ein normales WLAN |
| Abschaltung oder kein Start mit anderem USB-C-Ladegerät | NVIDIA warnt, dass ein anderes Netzteil „die Leistung verringern, den Start verhindern oder unerwartete Abschaltungen verursachen kann“; verwenden Sie das mitgelieferte |
User Guide, bekannte Probleme und Release Notes des NVIDIA DGX Spark; Antwort eines NVIDIA-Mitarbeiters im Entwicklerforum von NVIDIA (November 2025).
Zurücksetzen auf den Werkszustand per USB-Stick
Die Founders Edition lässt sich von einem USB-Stick aus in den Werkszustand zurückversetzen. NVIDIAs Wiederherstellungsverfahren braucht einen USB-Stick mit mindestens 16 GB, eine kabelgebundene USB-Tastatur und einen Bildschirm am Spark sowie das Recovery-Archiv von NVIDIAs Website, das ein Skript mitbringt, um den Stick unter Windows, Linux oder macOS zu erstellen. Im UEFI stellen Sie die Standardwerte wieder her, schalten Secure Boot aus, booten vom Stick und starten die Wiederherstellung, die das interne Laufwerk vollständig löscht; Secure Boot wird am Ende automatisch wieder eingeschaltet. Legen Sie die Daten, die Ihnen wichtig sind, vorher an anderer Stelle ab. GB10-Partnersysteme nutzen die eigenen Recovery-Images ihrer Hersteller, wie unser Leitfaden zum Kauf in der EU erklärt.
Was wir liefern
Wir liefern den NVIDIA DGX Spark als Founders Edition (128 GB, 4 TB) EU-weit unter einem Vertrag und auf einer Rechnung, mit Herstellergarantie.
FAQ
Brauche ich einen Monitor, um einen DGX Spark einzurichten?
Wie schalte ich den DGX Spark ein, und wo ist die Power-Taste?
Gibt es ein Standardpasswort für den DGX Spark?
Wie lange dauert die erste Einrichtung?
Warum zeigt der DGX Spark weniger als 128 GB Speicher?
Wie öffne ich das DGX Dashboard, und welchen Port nutzt es?
Was ist der schnellste Weg zu einem ersten Chatmodell?
Wie setze ich einen DGX Spark auf den Werkszustand zurück?
Wir liefern den DGX Spark als Founders Edition, richten DGX OS, Konten und Modell-Serving auf vorhandenen Spark-Systemen ein oder liefern beides zusammen. Schicken Sie uns die Zahl der Systeme, Nutzer und Modelle; wir antworten innerhalb eines Werktages.
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