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Nvidia DGX Station: GB300 mit 288 GB HBM3e für den Desktop ist jetzt bestellbar


Ein Jahr nach der Ankündigung der DGX Station lassen sich die von Nvidia und Partnern entwickelten AI-Workstations mit GB300 für den Desktop in Kürze vorbestellen. Entwickler erhalten damit den großen Datacenter-Chip GB300 mit 288 GB HBM3e – nur eben für den Schreibtisch. Die Auslieferung wird aber noch einige Monate brauchen.

Wem ein DGX Spark (Test) für die lokale KI-Entwicklung nicht genügend Rechenleistung zur Verfügung stellt, kann sich mittelfristig auch eine DGX Station auf den Schreibtisch stellen. Anstelle des „kleinen“ GB10 erhalten Käufer dann einen GB300, den großen Grace-Blackwell-Chip, wie er auch in den Datacenter-Racks von Nvidia zum Einsatz kommt. Dort bringt ein Server-Rack gleich 72 GPUs mit 36 CPUs zusammen.

GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip,

Auf dem Schreibtisch geht zwar alles eine Nummer kleiner vonstatten, die technischen Daten sind dennoch beachtlich. Die DGX Station setzt auf den GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, der ein Blackwell-Ultra-Package mit zwei GPU-Dies und 288 GB HBM3e über einen 900 GB/s schnellen NVLink-C2C-Interconnect mit einer Grace-CPU verbindet, die 72 Neoverse-V2-Kerne von Arm und 496 GB LPDDR5X mit 396 GB/s bietet.

Nvidia gibt die AI-Leistung des Systems mit 20 PetaFLOPS an, wobei es sich dabei um 20 PetaFLOPS für FP4 mit Sparsity-Beschleunigung handelt, nachdem Blackwell Ultra im Data Center auf 15 PetaFLOPS für FP4 Dense und höhere 30 PetaFLOPS mit FP4 Sparsity kommt. Zum Vergleich: GB10 im kleineren DGX Spark bietet eine GPU mit 1 PetaFLOPS FP4-Leistung (mit Sparsity) – also nur 5 Prozent der Leistung.

DGX Station Board (r.)
DGX Station Board (r.) (Bild: Nvidia)

DGX Station als On-Demand-Node nutzen

KI-Entwickler erhalten somit eine Workstation mit 784 GB DRAM verteilt über den HBM der GPU und den SOCAMM-LPDDR5X der CPU. Sprachmodelle mit bis zu einer Billion Parametern sollen sich lokal ausführen lassen. Die Systeme lassen sich als eigener „AI Supercomputer“ oder aber remote als On-Demand-Node mit verteilter Rechenleistung für ein ganzes Team nutzen. Weil die Architektur dieselbe ist wie im Datacenter, sollen sich Projekte nahtlos von der lokalen Umgebung ins Rechenzentrum portieren lassen.

Developers can run and fine-tune state-of-the-art models on DGX Station — including OpenAI [gpt-oss-120b], Google Gemma 3, Qwen3, Kimi K2.5, Mistral Large 3, DeepSeek V3.2 and NVIDIA Nemotron — and tap into a wide variety of familiar tools and platforms from 1x, Aible AI, Anaconda, Docker, Red Hat, JetBrains, Docker, Inc., Ollama, llama.cpp, ComfyUI, LM Studio, Llm.c, Weights & Biases (acquired by CoreWeave), Odyssey, Roboflow, VLLM, SGLang, Unsloth, Learning Machine, Quali, Lightning AI and more.

Nvidia über die DGX Station

Bis zu 1.600 Watt kann eine DGX Station ziehen

Die einzige Voraussetzung für den Arbeitsplatz? US-Kunden empfiehlt Nvidia einen „20A circuit“, also eine Steckdose an einem Stromkreis mit 20A/120V, demnach bis zu 2.400 Watt. Üblich sind in den USA nämlich 15A/120V für maximal 1.800 Watt. Nvidia gibt den Leistungsbedarf einer DGX Station offiziell mit bis zu 1.600 Watt an.

Auslieferung in den kommenden Monaten

Während Nvidia bei dem DGX Spark auch ein eigenes Modell in Gold mit besonders viel Storage anbietet und Acer, Asus, Dell, Gigabyte, HP, Lenovo und MSI alternative, günstigere Designs mit demselben Board zur Auswahl stellen, hält sich Nvidia bei der DGX Station zurück und überlässt das Feld Asus, Dell, Gigabyte, MSI und Supermicro. Später im Jahr soll auch HP mit einer DGX Station folgen. Weil Nvidia nicht selbst mit einem System involviert ist, fehlen derzeit auch noch Preise. Bei den Partnern dürften Interessenten aber in jedem Fall fünfstellig tief ins Portemonnaie greifen müssen.

Apropos später im Jahr: Für eine DGX Station muss man weiterhin Geduld zeigen. Vorbestellungen seien laut Nvidia zwar ab dem 16. März möglich, doch die Auslieferung soll ohne konkreten Termin erst in den „kommenden Monaten“ erfolgen.

ComputerBase hat Informationen zu diesem Artikel von Nvidia unter NDA im Vorfeld und im Rahmen einer Veranstaltung des Herstellers in San Jose, Kalifornien erhalten. Die Kosten für An-, Abreise und fünf Hotelübernachtungen wurden vom Unternehmen getragen. Eine Einflussnahme des Herstellers oder eine Verpflichtung zur Berichterstattung bestand nicht. Die einzige Vorgabe aus dem NDA war der frühestmögliche Veröffentlichungszeitpunkt.



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Grafikkarten mit viel VRAM: RTX Pro 6000 und RTX 5090 kosten aktuell deutlich mehr


Grafikkarten mit viel VRAM: RTX Pro 6000 und RTX 5090 kosten aktuell deutlich mehr

Nvidias Profi-Grafikkarte RTX Pro 6000 Blackwell mit 96 GB VRAM kostet auf dem Marketplace des Herstellers jetzt 55 Prozent mehr als zur Ankündigung vor über einem Jahr: 13.250 US-Dollar. Unterdessen ist aber auch der Preis von Nvidias Consumer-Flaggschiff, der GeForce RTX 5090, wieder weit entfernt von dem Tal im Sommer 2025.

Grafikkarten und Systeme mit viel RAM sind stark gefragt

Leistungsfähige Desktop-Grafikkarten wie die RTX Pro 6000 Blackwell passen aufgrund ihrer großzügigen Speicherbestückung perfekt in das Beuteschema von KI-Entwicklern, die ihre Modelle und Apps lokal ausführen wollen. Aus diesem Grund erleben auch Systeme mit großem Unified Memory eine besonders hohe Nachfrage, wie etwa Apples Mac Studio zeigt. Apple hat dessen RAM bereits auf von 512 GB auf 256 GB und zuletzt 96 GB beschränkt, dennoch verkauft sich das System wie geschnitten Brot, sodass aktuell mit mindestens 13 Wochen Lieferzeit (Ende September) gerechnet werden muss.

Während bei Apple das Portfolio eingeschränkt wird und die Lieferzeiten stark zugenommen haben, bleiben die Preise stabil. Nvidia wiederum geht die gestiegene Nachfrage nach dedizierten Grafikkarten mit viel Speicher mit deutlich höheren Preisen an.

RTX Pro 6000 Blackwell klettert auf 13.250 US-Dollar

Das beste Beispiel dafür ist derzeit das Workstation-Flaggschiff RTX Pro 6000 Blackwell mit 96 GB GDDR7. Nvidia hatte die Grafikkarte vor über einem Jahr zur GTC 2025 vorgestellt und ursprünglich 8.565 US-Dollar vor Steuern dafür verlangt. Auf dem Marketplace von Nvidia ist die Grafikkarte seit kurzem aber erst für 13.250 US-Dollar gelistet – 55 Prozent mehr als zum Start.

RTX Pro 6000 Blackwell im US-Marketplace von Nvidia
RTX Pro 6000 Blackwell im US-Marketplace von Nvidia

5.000 Euro mehr als zu Weihnachten

Ein deutsches Pendant für den US-Marketplace von Nvidia gibt es für die RTX Pro 6000 Blackwell nicht, doch der Blick in den Preisvergleich offenbart eine ähnlich dramatische Preisentwicklung. Dort ist die Retail-Version der Grafikkarte aktuell ab 12.942 Euro zu finden. Vor rund einem Monat waren es noch 3.000 Euro, zur Weihnachtszeit sogar 5.000 Euro weniger.

RTX 5090 ist aktuell fast 50 Prozent teurer

Aber auch Consumer-Grafikkarten von Nvidia, die mit viel Speicher bestückt sind, zeigen sich großer Beliebtheit bei KI-Entwicklern und treiben damit den Preis für Spieler nach oben. Exemplarisch muss dafür die GeForce RTX 5090 mit 32 GB GDDR7 herhalten, andere Nvidia-Modelle und AMD-Grafikkarten sind hingegen weniger respektive kaum vom Preisanstieg betroffen.

Im Median liegt die GeForce RTX 5090 im ComputerBase-Preisvergleich mit Stand 12. Juni bei 3.925 Euro. Das sind 48 Prozent mehr als noch Mitte August 2025, als der Median für die Grafikkarte ermittelt werden konnte. Damals lag der Preis im Mittelwert bei 2.650 Euro. Die „Preiserholung“ des Topmodells scheint definitiv vorbei zu sein.

(*) Bei den mit Sternchen markierten Links handelt es sich um Affiliate-Links. Im Fall einer Bestellung über einen solchen Link wird ComputerBase am Verkaufserlös beteiligt, ohne dass der Preis für den Kunden steigt.



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Gothic Remake: Linux-Benchmarks – ComputerBase


Dem Technik-Test zum Gothic Remake unter Windows folgt der Test unter Linux. Wie die Windows-Version für Steam dank Proton mit AMD Radeon RX 9000, GeForce RTX 5000 und Intel Arc B580 läuft, klärt der nachfolgende Test. Spoiler: Gut, aber Leistung auf „Windows-Niveau“ liefert mal wieder nur AMD.

Gothic Remake unter Linux

Testsystem und Testmethodik

Getestet wurde das Gothic Remake unter Linux auf einem CachyOS-System auf Basis eines Ryzen 7 7700X mit 32 GB DDR5-6000 (Dual Channel) in einem MSI B650 Gaming Plus WiFi. Als Grafikkarte von AMD kam eine Radeon RX 9070 zum Einsatz. Für Nvidia trat eine GeForce RTX 5070 an, und Intel wurde durch eine aktuelle Arc B580 vertreten. Als Auflösung wurde 2.560 × 1.440 gewählt. Die Software-Basis war die folgende:

  • CachyOS-Linux-Kernel 7.0.11
  • Mesa 26.1.2
  • Nvidia 610.43.02
  • KDE Plasma 6.6.5
  • Proton-CachyOS 20260521

Da sich die Hardware vom Gothic-Remake-Technik-Test unter Windows unterscheidet, wurden Windows-11-Testergebnisse auf dem Linux-Testsystem ebenfalls neu ermittelt. Als Treiberversionen dienten Adrenalin 26.6.1, GeForce 610.47 und Intel 8826.

Als Benchmarkszene wurde dieselbe wie im Windows-Test gewählt. Sie zeigt einen 20 Sekunden andauernden Marsch durch einen Wald nördlich vom alten Lager. Vegetation, NPCs und das Wasser des Flusses stellen hohe Ansprüche an Hardware. Als Grafikoption diente das Preset „Sehr Hoch“ mit DLSS 4 respektive FSR 4.1 im „Ausgeglichen“-Modus. Für die Arc-Karte gab es XeSS Quality. Die Benchmarks wurden neu erstellt, entsprechend können sich die FPS im Vergleich zum Windows-Test unterscheiden.

Benchmarks mit AMD Radeon RX

Mit Blick auf die Durchschnitts-FPS spielt sich das Gothic Remake mit einer Radeon genauso gut wie unter Windows. Auch FSR 4 funktioniert. Positiv fallen auch die Low-FPS unter Linux auf. Diese liegen auf dem Testsystem 11 Prozent vor Windows.

Gothic Remake – AMD

    • Linux

    • Windows

Einheit: Bilder pro Sekunde (FPS)

Benchmarks mit Intel Arc

Gothic Remake funktioniert auch mit Intel-Arc-Karten unter Linux. Generell haben sich Mesa- und Kernel-Treiber in den vergangenen Monaten merklich verbessert. Die Auslastung der Hardware ist höher und die Kompatibilität besser.

Allerdings: Auch wenn das Spiel spielbar ist, erhält man unter Windows 27 Prozent höhere FPS. Da hilft schnell nur das Herunterstellen der Grafikoptionen. Die Low-FPS hingegen sind näher beisammen und weniger als 10 Prozent getrennt.

Gothic Remake – Intel

Einheit: Bilder pro Sekunde (FPS)

Benchmarks mit Nvidia GeForce RTX

Nvidias GeForce liefert spielbare Bildraten, doch leider wird bei RTX auch beim Gothic Remake die „Linux-Steuer“ fällig, die sich durch jahrelange Vernachlässigung der Treiber aufgebaut hat: 23 Prozent mehr FPS gibt es unter Windows. Auch die Lows sind um 17 Prozent besser auf dem System aus Redmond.

Nvidia hat zwar bereits den Grundstein für die Lösung der Leistungsprobleme im Treiber gelegt, doch bis die ganze Kette der involvierten Software die Besserungen umsetzt, dürfte noch etwas Zeit vergehen. Dennoch ist Gothic gut auf einer GeForce spielbar. „Sehr Hohe Qualität“ ist aber bereits ab einer 5070 nicht mehr möglich für flüssiges Gameplay.

Gothic Remake – Nvidia

Einheit: Bilder pro Sekunde (FPS)

Fazit

Die gute Nachricht vorweg: Auch unter Linux lässt sich mit der Windows-Version von Gothic Remake Khorinis erkunden. Während man auf dem Testsystem mit AMD keinen Unterschied zu Windows merkt und auf dem Papier sogar leicht bessere Low-FPS hat, sieht es bei Intel und Nvidia nicht ganz so rosig aus.

Mit einer Nvidia-Grafikkarte hat man unter Windows um die 20 Prozent mehr FPS und Lows. Mit genügend Rohleistung bleibt das Spiel aber weiterhin spielbar. Ebenfalls lässt sich mit Intel ein Einbruch der Performance verzeichnen. Hier ist man mit Windows fast 30 Prozent schneller unterwegs. Die Lows hingegen unterscheiden sich nur um 10 Prozent zugunsten von Windows.

Alles in allem läuft das Gothic Remake aber gut unter Linux. Kompatibilitätsprobleme oder Grafikfehler traten während des Tests nicht auf.

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Desinformation: Russland soll an Wikipedia-Klon für KI-Chatbots arbeiten


Eine russische Desinformationskampagne soll gezielt auf KI-Chatbots ausgerichtet sein. Nach geleakten Dokumenten arbeitet eine sogenannte Trollfabrik an einem deutschsprachigen Wikipedia-Klon, dessen Inhalte von KI-Systemen als vermeintlich seriöse Quellen übernommen werden könnten.

Desinformationen über Umwege

Nach Angaben von Wikimedia Deutschland geht es dabei nicht nur um die direkte Verbreitung von Falschinformationen über soziale Netzwerke oder gefälschte Nachrichtenseiten. Stattdessen soll offenbar ein Umweg über generative KI genutzt werden. Die manipulierten Texte sollen so im Netz platziert werden, dass Chatbots sie bei deutschsprachigen Anfragen finden, als vertrauenswürdig einstufen und in ihre Antworten übernehmen.

Im Zentrum steht demnach die russische Social Design Agency, kurz SDA. Die Organisation wird bereits mit früheren Desinformationskampagnen in Verbindung gebracht, darunter der sogenannten Doppelgänger-Kampagne. Dabei wurden Webseiten und Social-Media-Auftritte bekannter Medien nachgeahmt, um antiwestliche und prorussische Inhalte zu verbreiten. Nun soll die SDA laut geleakten Dokumenten an einer Art Fake-Wikipedia für den deutschsprachigen Raum arbeiten.

Wikipedia als (vermeintlich) vertrauenswürdige Vorlage

Besonders problematisch ist der Ansatz, weil Wikipedia bei vielen Nutzern als verlässliche Quelle gilt und auch von KI-Systemen häufig als Grundlage für Antworten genutzt wird. Wird diese Vertrauenswürdigkeit durch äußerlich ähnliche, aber manipulierte Seiten nachgeahmt, können falsche oder verzerrte Darstellungen leichter in KI-Antworten gelangen. Wikimedia nennt als mögliche Themen unter anderem den russischen Angriffskrieg gegen die Ukraine oder den verstorbenen Oppositionellen Alexei Nawalny.

Den Berichten zufolge soll die geplante Datenbank bereits rund 200.000 Seiten umfassen. Monatlich sollen etwa 500 manuell verfälschte Artikel in KI-Plattformen eingespeist werden. Zugleich schränkt Wikimedia ein, dass bislang kein konkreter Fall bekannt sei, in dem eine solche Klon-Seite der SDA tatsächlich öffentlich aufgetaucht ist.

Russische Wikipedia-Kopie existiert bereits

Dass Russland bereits Erfahrung mit Wikipedia-Kopien hat, zeigt Ruwiki. Der Klon der russischsprachigen Wikipedia existiert seit Januar 2024 und enthält Inhalte, die an die offizielle russische Sichtweise angepasst wurden. Kritische Einträge wurden dabei entfernt oder umformuliert. Auch wissenschaftliche Untersuchungen zu Ruwiki kamen zu dem Ergebnis, dass in dem Projekt Inhalte der russischsprachigen Wikipedia kopiert und anschließend verändert wurden.

Prüfen, prüfen, prüfen

Der Fall verdeutlicht ein grundsätzliches Problem generativer KI. Chatbots liefern Antworten oft in einem geschlossenen Text, ohne dass Nutzer die verwendeten Quellen unmittelbar prüfen können. Werden manipulierte Webseiten gezielt für solche Systeme optimiert, kann Desinformation nicht nur über klassische Suchmaschinen, sondern auch über KI-Antworten verbreitet werden.

Wikimedia verweist deshalb auf die Bedeutung überprüfbarer Quellen, transparenter Belege und menschlicher redaktioneller Kontrolle. Für Nutzer bedeutet das, dass Antworten von Chatbots gerade bei politischen und gesellschaftlich umstrittenen Themen nicht ungeprüft übernommen werden sollten.



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