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Nvidia DGX Spark: Als Asus Ascent GX10 im Test


Nvidia DGX Spark ist „der weltweit kleinste KI-Supercomputer“ und neben der Founders Edition in vielen Partnerdesigns verfügbar. Das auf dem GB10 Superchip basierende, 128 GB Unified Memory bietende Linux-System holt Nvidias AI-Plattform nach Hause. Ein Blick auf die Plattform am Beispiel des „Preisbrechers“ Asus Ascent GX10.

Von Project Digits zu Nvidia DGX Spark

Vor einem Jahr zur CES 2025 als Project Digits erstmals gezeigt, ist das Projekt auf der GTC 2025 im März als Nvidia DGX Spark zum finalen Produkt mutiert. Seit Oktober sind Nvidias eigenes Design und die Designs unzähliger enger Partner nun auch endlich verfügbar.

Nvidia Project Digits
Nvidia Project Digits

Nachdem der Preis dieser Systeme im freien Handel zuletzt – entgegen dem allgemeinen Markttrend – bereits leicht gefallen ist, sind DGX-Spark-Partnerdesigns inzwischen ab knapp unter 3.000 Euro zu bekommen. Alle bieten das SoC Nvidia GB10 Superchip mit 128 GB LPDDR5X-8533, den Unterschied machen Chassis und der Speicherausbau, der 1, 2 oder 4 TB betragen kann (NVMe, PCIe 5.0). Das günstigste System ist derzeit der Asus Ascent GX10 mit 1 TB Speicherplatz. ComputerBase hat einen Blick auf diese Variante geworfen.

Für wen ist Nvidia DGX Spark gedacht?

Der DGX Spark ist ein Mini-PC bestehend aus einem 20-Kern-Arm-Prozessor und Nvidia-Grafik-Chip mit RTX-5070-Dimensionen, GB10 Superchip genannt. Gerüchten zufolge war dieselbe Architektur für das Jahr 2025 auch als Nvidia N1(X) vorgesehen, der Windows-Arm-Notebooks mit Nvidia SoC ermöglichen sollte, doch um dieses Projekt war es zuletzt lange still. Jüngsten Meldungen zufolge soll die Plattform aber jetzt kurzfristig im 1. Quartal 2026 erscheinen. Ein Blick auf GB10 ist damit auch weiterhin ein Blick in die Consumer-Zukunft.

  • Nvidia N1X, N2 und N2X: Start des Notebookchips noch in Q1, Nachfolger ab Mitte 2027

Einfach ausgedrückt handelt es sich beim Nvidia GB10 Superchip um einen Grace Blackwell Superchip im Kleinformat für den Schreibtisch, dessen Referenzsystem von Nvidia deshalb auch genau so aussehen sollte wie das erste DGX-System mit Tesla-GPUs vor rund 10 Jahren. Nvidia spricht vom „weltweit kleinsten KI-Supercomputer“. Weitere Details zum Nvidia GB10 Superchip liefert der nachfolgende Bericht:

  • DGX Spark: Nvidia gibt Einblick in die Tech­nik des GB10

Ein lokales Abbild der DGX-AI-Cloud

Nvidia DGX Spark mit GB10-SoC und Linux-Betriebssystem (DGX OS aus Basis von Ubuntu) ist ein „Dev Kit“, also ein System für Entwickler, die lokal KI-Anwendungen für Nvidias (Cloud-)Ökosystem entwickeln und dafür so viel Grafikspeicher wie möglich zur Verfügung haben wollen. Neben dem Prototyping von späteren Cloud-KI-Anwendungen steht auch die Optimierung von großen LLMs auf der Speisekarte von DGX Spark, denn Nvidia DGX Spark erlaubt es:

  • KI-Modelle zu entwickeln, zu validieren und zu optimieren, wobei Modelle mit bis zu 200 Milliarden Parameter (200B) dank 128 GB Unified Memory und INT4-Fähigkeit (Quantifizierung) direkt auf der Box ausgeführt werden können (Inferencing).
  • Werden zwei Nvidia DGX Spark über das High-Speed-Interface ConnectX (200 Gbps, Details) verbunden, sind sogar Modelle mit 405 Milliarden Parametern nutzbar.
  • Reicht die lokale Leistung oder Speicherkapazität nicht aus, können Entwickler die lokal verrichtete (Vor-)Arbeit an die Nvidia-Cloud übergeben. Das gilt auch für das Training von Modellen, für das DGX Spark nicht gedacht ist.
  • Auch Entwickler in den Bereichen Data Science (Nvidia Rapids), Edge und Robotics (Isaac, Metropolis, Holoscan) können von Architektur, Software und Speicherkapazität von Nvidia DGX Spark profitieren.

Eingeschränkt werden die lokalen Möglichkeiten durch die Leistung der GB10-GPU (6.144 CUDA-Cores) und deren Speicherbandbreite: LPDDR5X-8533 (16-Kanal) ist zwar vergleichsweise schnell (273 GB/s), aber GDDR7 auf aktuellen Blackwell-Grafikkarten noch einmal wesentlich schneller (RTX Pro 6000: 1.792 GB/s, 24.064 CUDA-Cores). Und in der Cloud (GB100, GB200, GB300) gibt es sogar HBM3(e) mit 8 TB/s und mehr.

Das DGX Dashboard informiert (auch Remote) über die Auslastung von GPU und Unified Memory
Das DGX Dashboard informiert (auch Remote) über die Auslastung von GPU und Unified Memory

Wer diese Leistung braucht, muss dann eben tiefer in die Tasche greifen (RTX Pro), oder Stunden in der Cloud buchen. Das ist mitunter aber auch gar nicht mehr so teuer, seit kurzem bietet beispielsweise Hetzner neue Systeme mit RTX PRO 6000 und nativen 96 GByte VRAM für umgerechnet knapp 1,70 Euro die Stunde an. Allerdings muss man den Server monatsweise buchen und dann liegen die Kosten mit 1.060 Euro – nach drei Monaten hat man den DGX Spark von Asus raus.

Die „Total Cost of Ownership“ über eine Laufzeit von drei Jahren sieht nicht nur Asus deshalb als ein wesentliches Argument für Nvidia DGX Spark.

Asus wirbt mit dem niedrigen TCO für Nvidia DGX Spark
Asus wirbt mit dem niedrigen TCO für Nvidia DGX Spark (Bild: Asus)

Das Nvidia-Ökosystem im Kleinformat

DGX Spark kommt mit DGX OS, das auf Ubuntu 24.04 basiert und einen angepassten Kernel nutzt, der nach Updates gegen Ende 2025 aktuell auf Version 6.14 hört (der Kernel selbst ist aktuell bei 6.18 Stable). Wie in der Cloud gibt es also Linux und nicht Windows als Basis.

Der aktuelle Software-Stand des DGX Spark nach unzähligen Updates (21. Januar)
Der aktuelle Software-Stand des DGX Spark nach unzähligen Updates (21. Januar)

Im Endeffekt gibt es hier genau das, was Kunden auch auf einem Grace-Blackwell-DGX-System in der Cloud vorfinden. Und das betrifft nicht nur das OS, sondern auch die darauf lauffähigen KI-Anwendungen- und -Tools.

Ob PyTorch, ComfyUI, LM Studio oder vLLM – Nvidia ist nicht nur der Spitzenreiter in Sachen AI, weil die Hardware überzeugt, sondern auch und insbesondere weil die Industrie auf Hardware und Software von Nvidia groß geworden ist. AMD versucht aufzuholen, aber bei dem hohen Tempo, das Nvidia weiterhin an den Tag liegt, ist das alles andere als leicht.

Der DGX-OS-Desktop und sein Startmenü

Nvidia nimmt Neulinge an die Hand

„Die Cloud-Technologie auf dem Schreibtisch“ – Na toll, und nun? Nvidia hat sich bei DGX Spark viel Mühe gegeben nicht nur Hardware- und Software-Basis der DGX-Cloud auf den Tisch zu stellen und Anwender dann mal machen zu lassen, sondern insbesondere weniger versierten Entwicklern eine Hand zu reichen.

Das fängt bei einer umfassenden Dokumentation von Hardware und Software an und zieht sich bis zu den Praxis-Tutorials, „Playbooks“ genannt, fort.

Mehr Details zu DGX Spark

Nvidia DGX Playbooks

Denn was Nvidia bei der kleinen Box hervorragend umgesetzt hat, ist die Einführung in das Ökosystem und dessen Möglichkeiten. Denn um die Möglichkeiten des Nvidia-Chips auszuloten und die 128 GByte LPDDR5X auch mal vollends anzusprechen, braucht es die passenden Anwendungen. Die DGX Spark Playbooks bieten dafür dutzende Beispiele und zugleich einen Einstieg in die Materie.

Nvidia nimmt Einsteiger auf dem DGX Spark an die Hand
Nvidia nimmt Einsteiger auf dem DGX Spark an die Hand

KI-Entwickler, die DGX Spark kaufen, weil sie dessen Vorzüge in ihrem Umfeld gezielt nutzen wollen, werden das wohl eher nicht brauchen. Für die in Bezug auf die KI-Entwicklung eher weniger versierten Redakteure waren die Playbooks indes eine interessante Spielwiese für den Umgang mit DGX Spark. Und Entwickler, die mit dem Gedanken spielen, in Zukunft KI-Anwendungen auf dem Nvidia Software Stack zu entwickeln, sehen das eventuell genauso.



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Qualcomm × Arduino: Mit dem VentUNO Q will Mikrocontroller-Platinen-Fertiger höher hinaus


Qualcomm × Arduino: Mit dem VentUNO Q will Mikrocontroller-Platinen-Fertiger höher hinaus

Bild: Arduino/Qualcomm

Zur embedded world 2026 bringt Arduino nach dem UNO Q den VentUNO Q mit. Dieser spielt in einer ganz anderen Liga, was sowohl die Größe der Platine, der verbauten Chips und die daraus resultierende Leistung als auch den Preis betrifft. Der liegt nämlich beim Sechsfachen des UNO Q.

Auch fünf Monate nach dem Kauf von Arduino durch Qualcomm müssen die Verantwortlichen des bis dahin für einfache Platinen bekannten Unternehmens Arduino Überzeugungsarbeit leisten, dass sich Qualcomm nicht zu sehr einmischt und man sie doch einfach das machen lässt, was sie gut können.

Qualcomm soll mehr wie Arduino werden, nicht umgekehrt – hofft man zumindest
Qualcomm soll mehr wie Arduino werden, nicht umgekehrt – hofft man zumindest (Bild: Arduino/Qualcomm)

Und so betonten die Sprecher in einem Vorab-Briefing in der vergangenen Woche, dass natürlich auch die neuen Produkte voll auf Open Source setzen und für jedermann verfügbar und optimierbar sein werden. Und man hofft, dass Qualcomm doch mehr wie Arduino wird, und nicht umgekehrt. Die kommenden Jahre werden zeigen, ob aus dem Wunsch etwas geworden ist.

Arduino UNO Q ist bisher ein Erfolg
Arduino UNO Q ist bisher ein Erfolg (Bild: Arduino/Qualcomm)
Arduinos Errungenschaften im Jahr 2025
Arduinos Errungenschaften im Jahr 2025 (Bild: Arduino/Qualcomm)

Und so verwies Arduino als Erstes auf den großen Erfolg der im November vorgestellten Plattform UNO Q. Dort spielen natürlich viele Faktoren mit hinein. Das einzigartige Design und die Möglichkeiten für unter 48 Euro – seit November unverändert – gehören dazu. Aber auch sonst hat das Unternehmen 2025 als Sprungbrett in weitere Bereiche genutzt.

VentUNO Q ist viel größer und vielfältiger einsetzbar

VentUNO Q ist der Name der neuesten „Open-Source- und Physical-AI-fähigen Dual-Brain-Entwicklungsplattform“ – so nennt es der Hersteller. Diese nutzt den Qualcomm Dragonwing IQ-8275 und wurde primär zur Unterstützung von KI- und Robotikanwendungen entwickelt. Dafür gibt es acht Kryo-CPU-Kerne und eine Adreno-GPU, aber auch einen Hexagon-Tensor-Prozessor – also so, wie man es von Qualcomm kennt. 40 TOPS AI-Leistung bietet das Paket so.

Ardunio VentUNO Q mit Qualcomm Dragonwing IQ-8
Ardunio VentUNO Q mit Qualcomm Dragonwing IQ-8 (Bild: Arduino/Qualcomm)
Ardunio VentUNO Q auch mit STM32H5F5
Ardunio VentUNO Q auch mit STM32H5F5 (Bild: Arduino/Qualcomm)

Nicht weniger wichtig ist der Controllerchip STM32H5F von STMicroelectronics, der primär für sichere IoT-Anwendungen, industrielle Steuerungen (SPS), Smart-Home-Geräte und medizinische Systeme gedacht ist. Erst das Komplettpaket befähigt Entwickler, intelligente Lösungen zu entwickeln, „die nicht nur ‚denken‘, sondern die physische Welt aktiv gestalten, indem sie die Barriere zwischen Hochleistungsrechnen und Echtzeit-Aktionismus durchbricht,“ erklärt der Hersteller. Zu den Hauptanwendungen gehören so AMRs (Autonome Mobile Roboter), Echtzeit-Sprachübersetzung, berührungslose Interaktionskioske, Edge-Verkehrsüberwachung und bildbasierte Bestandsüberwachung.

Die Platine ist so zwar deutlich größer geworden, bietet aber auch viele Anschlüsse onboard, aber auch für den Einsatz in einem Gehäuse nach außen. Zudem fasst sie direkt 16 GByte LPDDR5 und Massenspeicher über einen M.2-Steckplatz.

Am Ende ist das Paket dann allerdings günstig – wobei dies natürlich im Auge des Betrachters und Kunden liegt, was er damit machen möchte. Qualcomm und Arduino schwebt heute ein Preis von unter 300 US-Dollar vor, verfügbar soll die Lösung ab dem zweiten Quartal werden. Die Webseite hält bis dahin aktualisierte Informationen bereit.

Platinenlayout des Ardunio VentUNO Q
Platinenlayout des Ardunio VentUNO Q (Bild: Arduino/Qualcomm)
Ardunio VentUNO Q im Überblick
Ardunio VentUNO Q im Überblick (Bild: Arduino/Qualcomm)

Die Redaktion hat Informationen in diesem Artikel von Qualcomm/Arduino unter NDA erhalten. Die einzige Vorgabe war der frühestmögliche Veröffentlichungszeitpunkt.



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Video-Kodierung: Handbrake 1.11.0 erhält neue Hardware- und Format-Unter­stützung


Video-Kodierung: Handbrake 1.11.0 erhält neue Hardware- und Format-Unter­stützung

Bild: Handbrake

Mit Handbrake 1.11.0 haben die Entwickler die Hardware-Unterstützung der bekannten Software zum Umwandeln von Video-Dateien deutlich erweitert. Gleiches gilt für die ohnehin schon große Palette an unterstützten Formaten. Auch an die obligatorischen Fehlerbehebungen wurde gedacht.

Bei Handbrake handelt es sich um eine Anwendung, mit der Video-Dateien umgewandelt werden können. Dabei vereinfachen Voreinstellungen wie Einstellungsprofile die Arbeit, in denen festgelegt werden kann, zu welchen Endgeräten oder Streaming-Plattformen die erstellten Dateien kompatibel sein sollen. Das Programm unterstützt eine Vielzahl von Formaten wie H.264 (x264), H.265 (x265), AV1, MPEG-4 ASP (FFmpeg) oder Theora/VP3.

Das Tool kann sowohl über eine grafische Oberfläche als auch direkt per Kommandozeile angesprochen werden. Die freie und kostenlose Software wird unter den Bedingungen der GNU General Public License (GPL) veröffentlicht. Eine Alternative stellt unter anderem StaxRip dar.

Neue Hardware und Formate

Mit der neuen Version haben die Entwickler unter anderem 4K-Voreinstellung für AV1 VCN 2160p von Grafikkarten der 9000-Serie von AMD hinzugefügt, womit die Anwendung auch diese direkt für das Umwandeln von Video-Dateien nutzen kann und nicht mehr primär die CPU verwenden muss. Der Vorteil liegt in einer deutlich schnelleren Kodierung. Gleichzeitig weisen die Entwickler darauf hin, dass die Ausgabemaße auf AMD-GPU-Hardware der 7000-Serie falsch sein können, wobei es sich wohl eher um ein AMD-Problem handelt, das von der Software nicht behoben werden kann.

Noch mehr Neuerungen finden sich bei den unterstützten Formaten: So enthält die Anwendung nun auch einen DNxHR- sowie einen ProRes-Encoder, ebenso wurde ein AMD-VCN-AV1-10-Bit-Encoder integriert. Weiterhin wurden Video-Streams im AV1-Format so optimiert, dass diese auf Apple-Software nun einfacher durchsucht werden können. Auch ist mit der neuen Version ein direktes Muxing von FFV1 im MP4-Container erlaubt. Im Audio-Bereich wird nun die PCM-Codierung und Pass-Through unterstützt. Ebenso wurden Voreinstellungen für die Archivierung mit FFV1, FLAC und PCM hinzugefügt.

Darüber hinaus wurden 15 Bibliotheken für diverse Formate und Kodierungen auf den neusten Stand gebracht.

Auch zahlreiche Fehler behoben

Unter Linux wird nun der GtkFileLauncher zum Öffnen von Dateien in Sandbox-Anwendungen verwendet, zudem wurde die Anzeige der Dateigrößen verbessert und die Überprüfung des Speicherplatzes korrigiert. Bei macOS werden hingegen ab sofort Dateinamen-Bezeichnungen in der Warteschlange genau wie im Finder in der Mitte abgeschnitten. Unter Windows setzt die Anwendung nun Microsoft .NET Desktop Runtime 10.0.x voraus, .NET 8 ist hingegen nicht mehr erforderlich. Die Unterstützung für Intel HyperEncode wurde zudem entfernt, da die Funktion upstream laut den Entwicklern veraltet ist.

Eine Auflistung aller Neuerungen und Änderungen bieten die ausführlichen Release Notes.

Ab sofort verfügbar

Handbrake 1.11.0 ist ab sofort auf der Projektseite auf GitHub zur Verfügung. Alternativ kann die Anwendung zur Video-Kodierung wie gewohnt auch bequem über den Link am Ende dieser Meldung aus dem Download-Bereich von ComputerBase bezogen werden.

Downloads

  • HandBrake

    4,7 Sterne

    HandBrake ist eine kostenlose Software für die Transkodierung von Videodateien und DVDs.

    • Version 1.11.0 Deutsch
    • Version 1.9.2, Linux Deutsch
    • +2 weitere



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OEM-SSD aus China: YMTC PC550 bietet PCIe 5.0 in zwei Formaten


OEM-SSD aus China: YMTC PC550 bietet PCIe 5.0 in zwei Formaten

Bild: YMTC

Der chinesische NAND-Flash-Hersteller YMTC präsentiert die erste PCIe-5.0-SSD unter eigener Flagge. Die YMTC PC550 SSD nutzt TLC-NAND und einen 4-Kanal-Controller für maximal 10.500 MB/s. Zuvor hat der Hersteller bereits Modelle mit PCIe 5.0 unter der Consumer-Marke Zhitai vertrieben.

Inzwischen hat sich YMTC erfolgreich als NAND-Flash-Hersteller und SSD-Anbieter etabliert, einige Produkte haben auch ihren Weg in den westlichen Markt geschafft. Ob das auch für die YMTC PC550 gelten wird, bleibt abzuwarten. Da hier nicht die für Endkunden bestimmte Marke Zhitai genutzt wird, ist zumindest ein Einsatz direkt bei OEMs denkbar. Geworben wird, wie so oft, mit der Eignung für „AI PCs“. Die erste SSD mit PCIe 5.0 von YMTC ist es aber nicht, denn zum Beispiel die bereits Ende 2024 vorgestellte Zhitai TiPro9000 liefert bis zu 14.000 MB/s über PCIe 5.0.

Die YMTC PC550 im Detail

In den Formfaktoren M.2 2280 und M.2 2242 bietet die SSD-Serie YMTC PC550 Speicherkapazitäten von 512 GB, 1 TB oder 2 TB. Die Speicherchips stammen selbstverständlich von YMTC und gehören zum Typ X4-9070. Dabei handelt es sich um den aktuellen 3D-TLC-NAND mit Xtacking 4.0, der laut Berichten 267 Layer besitzt.

YMTC PC550 SSD mit PCIe 5.0 (Bild: YMTC)

Der Controller wird auf der Produktseite nicht klar benannt. Es soll sich aber um ein Modell mit vier Speicherkanälen und Unterstützung für NVMe 2.0 handeln. Ein dedizierter DRAM-Cache kommt nicht zum Einsatz, worauf die Funktion HMB (Host Memory Buffer) hinweist.

Das Maximum von PCIe 5.0 x4 holt die YMTC PC550 lange nicht heraus, denn höchstens 10.500 MB/s sollen lesend und bis zu 10.000 MB/s schreibend erzielt werden. Diese Werte gelten für das 2-TB-Modell, die kleineren sind etwas langsamer. Auch die 1,3 Millionen IOPS zählen nicht zur Spitzenleistung der SSD-Generation mit PCIe 5.0.

Dafür soll die SSD mit weniger als 6 Watt im aktiven Betrieb vergleichsweise sparsam agieren, obgleich moderne Flaggschiffe mit Phison-E28-Controller auch über 14 GB/s bei nur 6,5 Watt schaffen. Die Total Bytes Written liegen bei 300 TB, 600 TB und 1.200 TB und damit auf dem typischen Niveau für SSDs mit TLC-Speicher.

Bald auch in PCs für Europa und USA?

Aufgrund der andauernden Speicher-Knappheit erwägen westliche OEMs laut Berichten den Einsatz von chinesischen Produkten. Hier könnte eine SSD wie die YMTC PC550 also durchaus Abnehmer abseits des Heimatlandes finden.



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