DGX Spark technische Daten: VRAM, Speicherbandbreite, TDP, Stromverbrauch und CUDA-Kerne

DGX Spark VRAM, Speicherbandbreite, TDP und CUDA-Kerne

Einen separaten VRAM hat der DGX Spark nicht, denn seine Blackwell-GPU und seine Arm-CPU mit 20 Kernen teilen sich einen Pool von 128 GB LPDDR5x Unified Memory mit einer Speicherbandbreite von 273 GB/s. Mit den Speichereinstellungen aus NVIDIAs vLLM-Playbooks kann ein Modell rund 90 bis 115 GB dieses Pools für Gewichte und KV-Cache nutzen. Der GB10-Chip hat eine TDP von 140 W, das System läuft an einem externen Netzteil mit 240 W, und NVIDIA deklariert als maximalen Stromverbrauch 233,2 W an der Steckdose. Die GPU hat 6.144 CUDA-Kerne mit Tensor-Kernen der fünften Generation, angegeben mit bis zu 1 PFLOP bei FP4 mit Sparsity.

Diese technischen Daten gelten für das System mit 128 GB, das auch die einzige Speichergröße der Founders Edition von NVIDIA ist. NVIDIA führt außerdem eine Konfiguration mit 64 GB, die seine Produktseite als „Coming Soon“ kennzeichnet und OEM-Partnern vorbehält (laut NVIDIAs Blog ab dem 23. Oktober 2026), mit demselben Chip und denselben 273 GB/s; unser Vergleich DGX Spark 64 GB oder 128 GB behandelt, was sich mit dem halben Speicher ändert.

DGX Spark technische Daten: die vollständige Spezifikation

NVIDIA veröffentlicht die Spezifikationen auf der Produktseite, im Datenblatt und in der Hardwareübersicht des User Guide, und diese Quellen unterscheiden sich im Detail; die Tabelle nennt die Quelle jedes Werts.

NVIDIA-Produktseite zum DGX Spark (aktualisiert am 7. Oktober 2026), Datenblatt 5651650 (September 2026) und Hardwareübersicht im User Guide (aktualisiert am 10. September 2026), alle gelesen am 16. Oktober 2026.

Drei Unterschiede zwischen den Quellen sind von Bedeutung. Produktseite und Datenblatt nennen die CUDA-Kerne nur als „Blackwell Generation“; die Zahl 6.144 stammt aus dem User Guide. Das Datenblatt beschriftet die Zeile mit 240 W als „Power Consumption“, während die Produktseite denselben Wert „Power Supply“ nennt, die treffendere Bezeichnung, wie der Abschnitt zur Leistungsaufnahme unten zeigt. Beim Massenspeicher nennt der User Guide „1 TB or 4 TB“, die Produktseite „Up to 4 TB“ und das Datenblatt 4 TB, das Laufwerk der Founders Edition.

Warum es keine VRAM-Angabe gibt und was ein Modell von 128 GB nutzt

NVIDIAs Ankündigung vom 18. März 2025 beschreibt die Bauweise: Der GB10-Superchip nutzt NVLink-C2C, „um ein CPU+GPU-kohärentes Speichermodell bereitzustellen“. DGX OS, die Desktop-Sitzung, die Prozesse auf den Arm-Kernen und das Modell schöpfen alle aus denselben 128 GB; die Größe eines Modells begrenzt also dieser Pool, abzüglich dessen, was der Rest des Systems belegt.

Zwei Werkzeuge, die die VRAM-Frage sonst beantworten, liefern auf diesem System keine verlässliche Antwort. NVIDIAs Seite mit den bekannten Problemen (aktualisiert am 10. September 2026) schreibt, nvidia-smi werde „‚Memory-Usage: Not Supported‘ anzeigen, obwohl der GPU-Speicher je Prozess aufgeführt wird“, und erklärt, integrierte GPUs hätten „keinen dedizierten Framebuffer-Speicher“. Dieselbe Seite merkt an, dass der von cudaMemGetInfo gemeldete Speicher „kleiner sein kann als der tatsächlich belegbare Speicher“. Auf dem System mit 128 GB sieht das Betriebssystem laut Testern etwa 119 bis 122 GiB.

Eine Angabe von NVIDIA zum Speicher, den ein Modell nutzen kann, haben wir nicht gefunden, und NVIDIAs eigene vLLM-Einstellungen unterscheiden sich je nach Quelle. Das Startskript für einen Spark, auf das das vLLM-Playbook auf build.nvidia.com verweist (Playbook aktualisiert am 14. September 2026), setzt --gpu-memory-utilization 0.7. Das vLLM-Playbook auf GitHub (aktualisiert am 12. Juni 2026) nutzt 0,8 auf einem Spark, 0,4 in einem Agenten-Rezept und 0,8 oder 0,9 auf zwei Spark-Systemen; das TensorRT-LLM-Playbook gibt dem KV-Cache 0,80 bis 0,9 des Speichers, der nach dem Laden der Gewichte frei bleibt. Auf den ganzen Pool angewandt ergeben 0,7 etwa 90 GB, 0,8 ergeben 102,4 GB und 0,9 ergeben 115,2 GB. Planen Sie mit rund 102 bis 115 GB für Gewichte und KV-Cache zusammen und mit etwa 90 GB unter NVIDIAs Skript für einen Spark. Diese Werte sind unsere Rechnung und ändern sich, wenn NVIDIA eine Voreinstellung ändert. Welche Modelle in welcher Genauigkeit hineinpassen, behandelt unser Artikel dazu, was in 128 GB auf einem DGX Spark passt.

Speicherbandbreite: woher 273 GB/s kommen und was sie begrenzen

Der User Guide gibt den Speicher als „16 channels (256 bit) LPDDR5X 8533“ an, zusammen mit einem Takt von 4.266 MHz. LPDDR5X überträgt Daten an beiden Taktflanken, die Schnittstelle arbeitet also mit 8.533 Millionen Transfers pro Sekunde. Multipliziert mit 256 Bit, also 32 Byte je Transfer, ergibt das 273 GB/s, den Wert, den NVIDIA auf der Produktseite angibt.

Für einen Käufer beantworten Bandbreite und Kapazität verschiedene Fragen. Die 128 GB entscheiden, welches Modell lädt, und die 273 GB/s, wie schnell es Text erzeugt, denn für jedes neue Token eines Nutzers müssen die aktiven Gewichte einmal gelesen werden. Bei einem dichten Modell ist die Obergrenze in Token pro Sekunde die Bandbreite geteilt durch die Größe der Gewichte. Ein dichtes 70B-Modell in FP8 hat etwa 70 GB Gewichte, ein Nutzer kommt also nicht über etwa 3,9 Token pro Sekunde. LMSYS hat im Oktober 2025 Llama 3.1 70B in FP8 mit SGLang bei 2,7 Token pro Sekunde gemessen. Unsere Benchmarks zum DGX Spark sammeln die gemessenen Token-Raten von NVIDIA und unabhängigen Testern.

DGX Spark VRAM im Vergleich mit RTX PRO und H200 NVL

Kapazität und Bandbreite sind die beiden Werte des DGX Spark, die sich direkt mit einer Grafikkarte vergleichen lassen.

NVIDIA-Produktseiten zu DGX Spark, RTX PRO 5000, RTX PRO 6000 Blackwell, RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition und H200 (Werte der H200 NVL von NVIDIA als vorläufig gekennzeichnet), gelesen am 16. Oktober 2026; die Seite zur RTX PRO 5000 lässt das Feld für die Bandbreite der Version mit 72 GB leer, und 1.344 GB/s für beide Größen stammen aus dem NVIDIA-Datenblatt, das unser Bandbreitenvergleich zitiert; die Max-Q Edition hat denselben Speicher und dieselbe Bandbreite wie die Workstation Edition; die Verhältnisse sind unsere Rechnung, jede Bandbreite geteilt durch 273 GB/s.

Ein Spark fasst mehr als jede RTX-PRO-Karte der Tabelle, und jede dieser Karten hat das Fünf- bis Siebenfache seiner Bandbreite, was die Obergrenze der Token-Generierung um denselben Faktor anhebt, sofern das Modell in den Speicher der Karte passt. Der Speicher der Karte gehört ihr allein, während die 128 GB des Spark auch das Betriebssystem aufnehmen. Die H200 NVL hat etwas mehr Kapazität als der Spark und die 17,6-fache Bandbreite und ist dafür gebaut, in einem Server viele gleichzeitige Nutzer zu bedienen. Unser Vergleich der GPU-Speicherbandbreite behandelt jede Karte, die wir liefern, mit Busbreiten und Datenraten je Pin.

Wir liefern den DGX Spark und jede Karte dieser Tabelle unter einem EU-Vertrag und auf einer Rechnung. Nennen Sie uns das Modell, seine Genauigkeit und die Zahl der Personen, die es gleichzeitig nutzen, und wir antworten innerhalb eines Werktages mit einer Konfiguration und einem Angebot.

DGX Spark TDP und Stromverbrauch

NVIDIAs Produktseite gibt dem GB10-Chip eine TDP von 140 W und definiert sie als „Thermal Design Power des GB10-Chips, einschließlich CPU und GPU“. Der User Guide ergänzt: „100 W stehen für andere Systemkomponenten zur Verfügung (ConnectX-7, Wi-Fi, SSD, USB-C usw.)“. Zusammen ergeben sie die 240 W des externen Netzteils, das der Quick Start Guide mit 48 V und 5 A angibt. Im Thread „DGX Spark Power Clarification“ in NVIDIAs Entwicklerforum stellt ein Beitrag eines NVIDIA-Kontos vom 31. Oktober 2025 fest: „Die maximale Gesamtsystemleistung des DGX Spark beträgt 240 W“.

Was das System an der Steckdose aufnimmt, liegt darunter. Der Quick Start Guide führt Energiewerte nach der Verordnung (EU) Nr. 617/2013 der Kommission zu Computern auf, gemessen nach IEC 62623 und EN 62623 bei 230 V und 50 Hz.

NVIDIA-Produktseite zum DGX Spark und Hardwareübersicht im User Guide (USB-C-Stromanschluss); DGX Spark Quick Start Guide (Nennwerte des Netzteils und EU-Abschnitt nach der Verordnung (EU) Nr. 617/2013 der Kommission), gelesen am 16. Oktober 2026.

Der maximale Stromverbrauch des DGX Spark, den NVIDIA deklariert, beträgt 233,2 W, und 240 W ist die Nennleistung des Netzteils, das ihn abdecken muss. Derselbe Forenbeitrag merkt an, dass die Wattzahl, die nvidia-smi anzeigt, „nur die GPU-Leistung misst“ und damit nicht die Aufnahme des ganzen Systems zeigt. NVIDIAs Quick Start Guide schreibt: „Verwenden Sie mit dem DGX Spark nur das mitgelieferte 240-W-Netzteil“; das ist wichtig, wenn ein Ersatznetzteil bestellt wird.

CUDA-Kerne, Tensor-Kerne und die Angabe von 1 PFLOP

Die GPU im GB10 hat laut User Guide 6.144 CUDA-Kerne, Tensor-Kerne der fünften Generation mit FP4-Unterstützung und RT-Kerne der vierten Generation. NVIDIAs Kernaussage lautet bis zu 1 PFLOP bei FP4; die Produktseite nennt die Zahl ohne ihre Grundlage, und der User Guide gibt zusätzlich bis zu 1.000 TOPS für Inferenz an. Die Fußnote des Datenblatts zu dieser Zeile lautet „Theoretische FP4-TOPS unter Nutzung der Sparsity-Funktion“, und der User Guide schreibt „bis zu 1 PFLOP (PetaFLOP) bei FP4-Genauigkeit mit Sparsity“. Eine dichte FP4-Angabe von NVIDIA für GB10 haben wir nicht gefunden. Der Durchsatz der Tensor-Kerne bestimmt das Tempo von Prompt-Verarbeitung, Fine-Tuning und Bildgenerierung, die rechengebunden sind; die Obergrenze der Token-Generierung, die die 273 GB/s setzen, hebt er nicht an.

Laufwerk, Netzwerk und zwei oder vier gekoppelte Spark-Systeme

Die Founders Edition hat ein selbstverschlüsselndes NVMe-M.2-Laufwerk mit 4 TB. Für das Büronetz gibt es einen 10-GbE-Port (RJ-45), dazu Wi-Fi 7 und Bluetooth 5.4. Der ConnectX-7-Adapter mit 200 Gbit/s hat auf der Rückseite zwei QSFP-Ports zur Kopplung von Spark-Systemen. NVIDIAs Clustering-Leitfaden schreibt, die Plattform unterstütze „bis zu drei DGX-Spark-Systeme, direkt über Kabel verbunden, und bis zu vier Systeme bei Verwendung eines Switches“, und nennt drei freigegebene Direct-Attach-Kabel, das Amphenol NJAAKK-N911, dessen Version mit 0,5 m NJAAKK0006 und das Luxshare LMTQF022-SD-R. NVIDIAs Produktseite nennt bis zu 400 Milliarden Parameter für zwei gekoppelte Systeme mit 128 GB und bis zu 700 Milliarden für vier; unser Artikel zur Kopplung von zwei DGX Spark behandelt die Verbindungsgeschwindigkeit und die gemessenen Ergebnisse.

Für ein Team nehmen vier Spark-Systeme nach NVIDIAs Deklaration an der Steckdose höchstens 932,8 W auf, 4 × 233,2 W, und im Leerlauf 152 W. Auch mit dem Switch bleibt das deutlich innerhalb eines 16-A-Stromkreises bei 230 V, der etwa 3,7 kW trägt. Zwei Spark-Systeme verbinden sich mit einem freigegebenen Kabel. Vier brauchen einen Switch, und NVIDIAs Leitfaden verlangt Kabel, „die nachweislich mindestens 200 Gb/s liefern“.

Wir liefern zwei DGX-Spark-Systeme für zwei Entwickler oder vier für ein Team, mit Herstellergarantie. Beschreiben Sie das Team, die Modelle und die geplante Kopplung der Spark-Systeme, und wir antworten innerhalb eines Werktages mit einer Konfiguration und einem Angebot.

Was wir liefern

Wir liefern den NVIDIA DGX Spark in der Founders Edition, mit 128 GB Unified Memory und einem selbstverschlüsselnden Laufwerk mit 4 TB, EU-weit unter einem Vertrag und auf einer Rechnung, mit Herstellergarantie. Wir liefern auch die Karten, mit denen er hier verglichen wird, die RTX PRO 5000 mit 72 GB, die RTX PRO 6000 in allen drei Versionen und die H200 NVL, als Karten oder in KI-Servern, die wir auf Bestellung bauen. Anhand von Modell, Genauigkeit, Kontextlänge und Zahl gleichzeitiger Nutzer prüfen wir vor Ihrer Bestellung, ob ein Spark, zwei oder vier oder ein GPU-Server passt. Mehr dazu auf der Seite zum DGX Spark und in unserem Sortiment professioneller GPUs.

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