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DGX Spark: Nvidia gibt Einblick in die Tech­nik des GB10


Nvidia gibt zur Fachkonferenz Hot Chips 2025 Einblick in weitere technische Details zum gemeinsam mit MediaTek entwickelten und von TSMC gefertigten Chip namens GB10, der in der kompakten AI-Workstation DGX Spark und Ablegern davon zum Einsatz kommt. Der GB10 verbindet ein S- und ein G-„Dielet“ über ein 600-GB/s-Interface.

Was seit der GTC im März als DGX Spark bekannt, hieß zur CES im Januar noch Project Digits. DGX Spark ist eine Mini-AI-Workstation im NUC-Format und soll eine Brücke von der lokalen KI-Entwicklung zum potenziellen Rollout im Rechenzentrum schlagen.

GB10 im Detail
GB10 im Detail
DGX Spark
DGX Spark
DGX Spark
DGX Spark

Die Architektur des Datacenters auf dem Schreibtisch

Das Nvidia-System setzt deshalb auf dieselbe Architektur wie im Datacenter, nur eben im kleineren Format für den Schreibtisch und zu einem deutlich niedrigeren Preis. Mit dem DGX Base OS und Nvidias AI-Software-Stack soll ein nahtloser Transfer zur DGX Cloud erfolgen können. Demonstriert werden soll so die Skalierbarkeit von Blackwell.

Die Blackwell-Architektur und deren Skalierbarkeit
Die Blackwell-Architektur und deren Skalierbarkeit (Bild: Nvidia)

3.999 US-Dollar vor Steuern ruft Nvidia für die 4-TB-Version des DGX Spark auf. Im Bundle aus zwei DGX Spark mit 4 TB und Verbindungskabel liegt der Preis bei 8.049 US-Dollar. Zwei DGX Spark werden dabei über 400 Gbit/s schnelle ConnectX-7 miteinander verbunden. Die günstigeren Modelle ab 3.000 US-Dollar übernehmen Drittanbieter wie Asus, Dell, HP und Lenovo. Der niedrigere Preis ist auf den kleineren Storage mit nur noch 1 TB zurückzuführen, das Herzstück jedes Systems ist aber stets das gleiche.

GB10 verbindet G-Dielet mit S-Dielet mit 600 GB/s

Der GB10 vereint eine Blackwell-GPU mit einer Grace-Arm-CPU zu einem SoC mit 128 GB LPDDR5X. Dabei bietet die GPU 1 PetaFLOPS FP4-Leistung (mit Sparsity) und ist wie die aktuellen RTX-50-Grafikkarten mit Tensor-Cores der 5. Generation und RT-Cores der 4. Generation ausgerüstet. Die Grace-CPU stellt 20 Arm-Kerne zur Verfügung, davon sind 10 Cortex-X925 und 10 Cortex-A725.

Wie Nvidia nun zur Hot Chips weiter erläutert hat, setze die Blackwell-iGPU auf dieselbe Architektur wie die GB100-Lösung des Herstellers. Die Blackwell-CPU nimmt den Großteil der Siliziumfläche des sogenannten G-Dielet ein, also des Dies (statt Chiplet), der neben dem S-Dielet der CPU sitzt. 24 MB Graphics-L2-Cache sollen die Compute-Units mit großer lokaler Bandbreite versorgen. Ein Fabric verbindet die GPU-Kerne mit Nvidias Video-Encode- und Video-Decode-Engines, die sich ebenfalls im G-Dielet befinden.

Technische Daten des GB10 (Bild: Nvidia)

Ein Chip-to-Chip-Interface (C2C) mit NVLink-Architektur verbindet den G-Dielet von Nvidia mit 600 GB/s zum S-Dielet von MediaTek. Klassisches NVLink als CPU-GPU-Interface bei der Datacenter-Lösung GB200 hat eine Bandbreite von 900 GB/s. Bei GB10 handelt es sich somit um die Low-Power-Variante dessen, um sie für einen Chip dieser Art in einem kleinen System dieser Art tauglich zu machen. Das GB10-SoC kommt auf eine TDP von 140 Watt.

Ein Schaubild verdeutlicht, welche Bereiche von G-Dielet und S-Dielet aus der Entwicklung von Nvidia und MediaTek stammen. Der G-Dielet stammt vollständig von Nvidia, im S-Dielet von MediaTek sitzen von Nvidia zudem das C2C-Interface und die Display-Engine.

Beteiligung von Nvidia und MediaTek
Beteiligung von Nvidia und MediaTek (Bild: Nvidia)

PCIe Gen5 x8 für ConnectX-7 mit 400 Gbit/s

MediaTek ist für die CPU-Integration aus der IP von Arm und alle anderen Bereiche im S-Dielet zuständig, darunter auch der Speicher-Controller für den Coherent Unified System Memory (UMA), der mit 128 GB LPDDR5X-9400 eine Brutto-Bandbreite von 301 GB/s erreicht. Über den S-Dielet wird auch PCI Express realisiert, um über die per PCIe Gen5 x8 angebundenen ConnectX-7-NICs von Nvidia zwei DGX Spark miteinander zu verbinden. Damit soll sich die Rechenleistung für komplexere KI-Modelle bündeln lassen. Das S-Dielet stellt außerdem PCIe für die NVMe-SSD.

PCIe für Netzwerk und SSD
PCIe für Netzwerk und SSD (Bild: Nvidia)

TSMC fertigt beide Dielets in 3 nm

Die Fertigung von G-Dielet und S-Dielet übernimmt TSMC im 3-nm-Prozess, was insofern interessant ist, als dass Blackwell für Datacenter- und Consumer-Lösungen bislang minimal in 4 nm von TSMC gefertigt wurde. Für GB10 hat Nvidia die Architektur demnach auf einen neuen Fertigungsprozess umgestellt.

Weitere Desktop-Chips sollen folgen

Der GB10 gilt als Wegbereiter für weitere Desktop-Chips von Nvidia, die sich kompatibel zu Windows-Systemen dann auch an Consumer richten sollen. Diese SoCs sollen Gerüchten zufolge unter den Bezeichnungen N1 und N1x auf den Markt kommen. Die Gerüchte waren zur Hot Chips allerdings kein Thema. Eine offizielle Bekanntgabe steht noch aus.



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Gemini erhält die beste KI der Welt für Bildbearbeitung


Hatten wir es uns doch gedacht: Ja, Google ist verantwortlich für „Nano Banana“. Google DeepMind hat das Werkzeug jetzt offiziell vorgestellt und damit steht jetzt auch fest: Die derzeit beste KI-Bildbearbeitung der Welt wird an alle Nutzer:innen von Google Gemini verteilt!

Okay, das kam jetzt ein bisschen aus dem Nichts: Eben hat Googles KI-Schmiede DeepMind offiziell ihre neue KI-Bildbearbeitung vorgestellt, über die wir jüngst erst berichteten. Nach den Indizien der letzten Tage war es schon wahrscheinlich, dass Google dahintersteckt.  Was wir nicht ahnen konnten: Dass Google das Tool so schnell offiziell macht – und es für alle Gemini-Nutzer:innen ankündigt. 

Deswegen ist „Nano Banana“ so gut

Die Bilder-Software kannten wir bislang unter dem Namen „Nano Banana“. Jetzt wird sie bei LMArena (der Plattform, in der KI-Modelle gegeneinander antreten und bewertet werden) als „gemini-2.5-flash-image-preview“ geführt. Dort seht Ihr übrigens auch die Top Ten, die zeigt, dass Google damit klar auf Platz 1 liegt – vor den Flux-Modellen (übrigens aus Deutschland) und GPT-Image-1 von OpenAI.

Wieso dieses Tool so gut ist, haben wir ja jüngst schon besprochen, aber Google erklärt es noch einmal deutlicher: 

Wir wissen, dass bei der Bearbeitung von Bildern von sich selbst oder von Personen, die man gut kennt, selbst subtile Fehler wichtig sind – eine Darstellung, die „fast, aber nicht ganz“ stimmt, fühlt sich nicht richtig an. Deshalb sorgt unser neuestes Update dafür, dass Fotos von Freund*innen, Familie und sogar Haustieren immer so aussehen, wie sie wirklich sind – egal, ob ihr einen Bienenkorb-Haarschnitt aus den 60er-Jahren oder ein Tutu für euren Chihuahua ausprobiert.

Also ja: Das neue Modell kann Euch wirklich so darstellen, wie Ihr ausseht, aber es kann noch mehr. Google nennt ein paar Beispiele, die Ihr austesten könnt:

Kostüm oder Ort ändern: Ladet einfach ein Bild hoch, egal ob von Euch, Familienmitgliedern oder sogar Eurem Haustier. Dann schreibt in den Prompt, wie Ihr zum Beispiel Eure Klamotten ändern wollt, oder den Ort, an dem Ihr Euch befindet. Die KI gehorcht aufs Wort und erschafft eine Version, die komplett mit der Bildervorlage übereinstimmt. 

Vier Bilder von Frauen: eine lächelnde Frau am Meer, ein Matador, eine Künstlerin im Atelier und eine Frau, die einem Sitcom-Charakter der 90er ähnelt.
Taucht an neuen Orten auf, verändert Euren Look – das ist mit Gemini alles möglich. / © Google DeepMind (Collage: nextpit)

Fotos zusammenfügen: Ladet einfach mehrere Fotos hoch. Es können zwei Fotos von Personen sein, die Ihr gern zusammen auf einem Bild hättet. Ladet noch ein drittes Foto mit hoch, auf dem ein einsamer Strand zu sehen ist und im Handumdrehen stehen die beiden Personen an exakt diesem Strand. Google hat in seinem Artikel u.a. das Beispiel von einer Frau und ihrem Hund gewählt. Beide als Foto hochgeladen und in den Prompt geschrieben, dass sie auf dem Bild mit ihrem Hund vor einem Basketballfeld abhängt. So sieht das dann aus: 

Eine junge Frau mit lockigem roten Haar hält einen Basketball und lächelt mit einem Golden Retriever auf einem bunten Platz.
Nur ein Prompt, und Frauchen und Hund sind am selben Ort glücklich vereint. / © Google DeepMind (Collage: nextpit)

Damit hat Google augenscheinlich das größte Problem aller anderen Bilder-KIs gelöst: Bilder bleiben konsistent. Egal, ob Ihr den Hintergrund, die Bildkomposition, den Look oder die Haltung von Personen verändert – die Optik bleibt original erhalten. Das könnte jetzt für einen fetten Run auf Google Gemini sorgen, denn sagen wir, wie es ist: Ganz viele der durchschnittlichen ChatGPT-Nutzer:innen machen mit der KI-Plattform fast nichts, außer Bilder zu erstellen. Somit könnte „Nano Banana“ zu einem echten Gamechanger werden.

Mehrere Bearbeitungsschritte: Ihr könnt Euch Eure vorzunehmenden Veränderungen jetzt in einzelne Schritte einteilen. So könnt Ihr ein Foto eines leeren Raums im ersten Schritt nutzen, um beispielsweise die Wand in einer bestimmten Farbe streichen zu lassen. Dann lasst Ihr in einem weiteren Schritt Möbel hineinstellen. Zum Schluss haut Ihr dann Deko-Gegenstände ins Bild. Bei jedem dieser Schritte bleibt der Rest des Bildes unverändert, sodass Ihr am Schluss eben ein Werk erstellt habt, bei dem die Tapete und die Möbelauswahl immer noch exakt so aussieht wie vorher.

Wer kann diese Bilder-KI nutzen?

Wenn Ihr mit dem Tool herumexperimentiert, kommen Euch sicher noch unendlich mehr Ideen, was man damit anstellen kann. Ihr könnt das Design Eurer Bude und Eurer Klamotten ändern, verändert die Wohnzimmer-Einrichtung mit einem Prompt, oder lasst eine Person eine bestimmte Handtasche tragen. Die Frau soll ein Kleid tragen, das so gemustert ist wie der Schmetterling vom anderen Foto? Gar kein Problem!

Die Frage ist jetzt nur, ab wann steht uns das zur Verfügung und wem alles überhaupt? Google schreibt: „Die aktualisierte Bildbearbeitungsfunktion ist ab heute in Gemini verfügbar.“ Wir haben es in den Gemini-Apps und auch in der Web-Version bislang noch nicht gesehen. Im Google AI Studio wird es angezeigt, wirft aktuell aber nur Fehler raus. 

Vermutlich müssen wir Google also noch einen Augenblick Geduld geben. So lange könnt Ihr schon mal überlegen, welche Foto-Experimente Ihr starten wollt. Adobe kann sich derweil überlegen, was sie dann künftig machen wollen, wenn Leute viel weniger professionelle Foto-Software benötigen. 

Ach, und übrigens: Google hat auch erklärt, dass alle in Gemini erstellten oder bearbeiteten Bilder ein sichtbares Wasserzeichen enthalten. Ebenso gibt es ein unsichtbares digitales SynthID-Wasserzeichen, um deutlich zu machen, dass die Werke KI-generiert sind. Behaltet das im Hinterkopf beim Bilder-Generieren! Lasst uns doch gerne in den Kommentaren wissen, ob die Funktion bei Euch schon angekommen ist – und was Ihr von ihr haltet.



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CB-Funk-Podcast #133: Staatsunternehmen Intel und ein richtig mieser PC-Port


CB-Funk-Podcast #133: Staatsunternehmen Intel und ein richtig mieser PC-Port

Nach dem klaren Gamescom-Fokus gibt es im Podcast diese Woche wieder ein kunterbuntes Allerlei. Jan und Fabian besprechen Wolfgangs Techniktest zu einem richtig miesen PC-Port und Intels miese Geschäftslage, Aufregung um KI-Gaming bei Nvidia sowie GRE- und UDNA-Gerüchte bei AMD und außerdem die Sonntagsfrage zur Gamescom.

CB-Funk: Die einhundertdreiunddreißigste Episode

In der 133. Episode CB-Funk gehen Jan und Fabian einer ganzen Reihe an Themen an den Kragen: Nvidia propagiert mal wieder „bis zu 100 Prozent mit AI generierte Pixel“ als Gaming-Vision – aber ist das schlimm? Und inwiefern nicht vielleicht ohnehin schon Realität? AMD hingegen scheint die RX 9070 GRE in einer „Rest der Welt“-Variante zu planen – kommen 16 GB VRAM? Und was hat es mit ersten Gerüchten zur nächsten Radeon-Generation auf sich? Und wieso ist Metal Gear Solid Delta: Snake Eater (Test) ein heißer Anwärter auf die schlechteste PC-Portierung des Jahres? Fragen über Fragen – und der Podcast liefert die Antworten.

Konkurrent Intel bekommt die bereits zugesagten 11,1 Mrd. US-Dollar der amerikanischen Regierung jetzt doch nicht „umsonst“, sondern muss 10 Prozent der Firma an die USA abtreten. Wird mit dem neuen „Deal“ jetzt alles gut? Das bunte Themen-Potpourri wird gereicht mit der Sonntagsfrage zur Gamescom und Hörerhausaufgaben. Wir wünschen viel Spaß beim Zuhören und freuen uns auf eure Kommentare!

Wir beantworten eure Fragen

Und wie üblich zur Erinnerung: Wir möchten im CB-Funk jede Woche einige Fragen beantworten, die zum Podcast, zur Redaktion oder unseren Themen passen. Gerne könnt ihr eure Fragen an podcast@computerbase.de richten oder aber uns hier im Forum oder auf Discord per Direktnachricht anschreiben – wir sind gespannt!

CB-Funk bei Spotify, Apple, Amazon und Deezer

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An dieser Stelle folgt der obligatorische Hinweis: In die meisten Podcast-Player lässt sich CB-Funk außerdem via RSS einbinden. Die entsprechende URL lautet: https://computerbase.podigee.io/feed/opus.

Übersicht zu den bisherigen Episoden

Eine Übersicht zu den bisherigen Podcast-Folgen und den entsprechenden Artikeln mit Kommentarbereich ist auf der Themenseite CB-Funk zu finden.

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So könnt Ihr Nachrichten erneut lesen, ohne blaue Haken auszulösen


Die Situation kennt fast jeder: Eine WhatsApp-Benachrichtigung poppt auf und wird weggewischt. Später kommt jedoch die Frage auf, was darin stand. Den Chat möchte man jedoch nicht öffnen, denn dann muss man direkt antworten. Genau hier setzt ein simpler Trick an, mit dem sich Nachrichten erneut anzeigen lassen, ohne dass die blauen Haken aktiviert werden.

WhatsApp ist in Deutschland nach wie vor der dominierende Messenger. Trotz zahlreicher Alternativen wie Telegram, Signal oder Threema hat sich die App dank des Winner-takes-all-Prinzips fest etabliert. Weltweit sollen täglich über 100 Milliarden Nachrichten verschickt werden. Kein Wunder also, dass die Flut an Mitteilungen manchmal überfordert und man nicht jede sofort lesen oder beantworten möchte. Wird eine Benachrichtigung jedoch weggewischt, bleibt der Inhalt verborgen. Es sei denn, man greift auf eine wenig bekannte Methode zurück.

WhatsApp-Hack für Android-Smartphones

Es gibt unterschiedliche Möglichkeiten, geschlossene Benachrichtigungen erneut sichtbar zu machen, ohne die Lesebestätigung auszulösen. Denkbar ist etwa die Nutzung spezieller WhatsApp-Services, wie beispielsweise der des WHO-Chatbots. Dabei genügt es, eine Ziffer in den Chat zu senden und das Fenster sofort wieder zu schließen. Kurz darauf erscheinen neue WHO-Nachrichten in der Mitteilungsleiste – zusammen mit den zuvor geschlossenen Benachrichtigungen. Doch es geht auch deutlich unkomplizierter.

Viele Apps unterstützen Widgets, und WhatsApp ist hier keine Ausnahme. Das Besondere daran: Im Widget werden ungelesene Nachrichten angezeigt – egal ob aus Einzel- oder Gruppenchats. Das Einrichten funktioniert so:

  • Längere Berührung einer freien Stelle auf dem Startbildschirm
  • Im Menü „Widgets“ auswählen
  • Das WhatsApp-Widget suchen und hinzufügen

Sobald das Widget platziert ist, erscheinen dort alle verpassten Nachrichten – und das ohne die Lesebestätigung auszulösen. Empfehlenswert ist außerdem, die Größe anzupassen, da das Fenster zu Beginn recht klein ausfällt. Dafür einfach länger auf das Widget drücken und danach auf „Größe ändern“ klicken. Je nach Smartphone-Hersteller kann das Vorgehen allerdings  leicht variieren.

WhatsApp-Widget
WhatsApp-Widget zeigt Nachrichten an / © Artem Sandler / nextpit

Alternative für iPhone-Nutzer

Unter iOS funktioniert der Widget-Trick nicht. Doch auch hier gibt es eine Lösung: Drückt man im Menü länger auf einen Chat, öffnet sich eine Vorschau. Diese zeigt den Inhalt an, ohne die blauen Haken zu aktivieren. Allerdings gibt es einen Nachteil: Wird das Chatfenster nur kurz angetippt, öffnet sich der gesamte Verlauf – und der Absender sieht, dass die Nachricht gelesen wurde.

Lesebestätigung vollständig deaktivieren

Eine weitere Möglichkeit besteht darin, die blauen Haken komplett abzuschalten. Das geht über „drei Punkte“ > „Einstellungen“ > „Datenschutz“ > „Lesebestätigung“. Wer diese Funktion deaktiviert, sendet selbst keine Bestätigungen mehr – bekommt im Gegenzug aber auch keine Rückmeldungen darüber, ob seine Nachrichten gelesen wurden. Ein fairer, aber nicht für jeden idealer Kompromiss.



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