Acer Veriton GN100 DGX Spark Nvidia GB10, 128 GB RAM, 2 TB SSD, Nvidia DGX OS

- Kompaktes KI-Supercomputing (Project DIGITS): Basiert auf der NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip-Architektur (ARM-basierte Grace CPU mit 20 Kernen + Blackwell GPU) und liefert bis zu 1.000 TOPS (FP4) KI-Leistung bei einem Stromverbrauch von nur ca. 170 W – ermöglicht lokales Training, Fine-Tuning und Inferenz von LLMs bis 200 Mrd. Parametern.
- Einheitliche Speicherarchitektur mit 128 GB LPDDR5X: CPU und GPU teilen sich den 128 GB großen, kohärenten Arbeitsspeicher (bis 273 GB/s Bandbreite) ohne PCIe-Flaschenhals – entscheidend für große Modelle, die in VRAM passen müssen, und für Zero-Copy-Datenverarbeitung.
- Sofort einsatzbereites KI-Software-Stack: Wird mit NVIDIA DGX OS (Ubuntu-basiert) und vorinstalliertem NVIDIA AI Enterprise Stack (CUDA, cuDNN, TensorRT, Triton, NeMo, RAPIDS) ausgeliefert – minimiert Einrichtungaufwand für Entwickler und Data Scientists.
- Enterprise-Konnektivität im Mini-Format: Trotz 130 × 130 × 55 mm (ca. 1,2 kg) bietet das Gerät 2× USB4 (40 Gbit/s, DP 1.4a), 1× RJ45 10GbE, 1× HDMI 2.1, 3× USB-A 10Gbps sowie Wi-Fi 7 / BT 5.4 – geeignet für Cluster-Vernetzung (NVLink-C2C nicht extern, aber Multi-Node via 10GbE/USB4 möglich).
- Zielgruppe: KI-Forscher, ML-Engineers, Data Scientists und Entwickler, die lokale, datenschutzkonforme Entwicklungsumgebung für Generative AI / LLMs suchen, ohne Cloud-Abhängigkeit oder Rack-Infrastruktur – ideal für Edge-Deployment-Prototyping, Fine-Tuning (LoRA/QLoRA) und Inferenz-Serving.