Ein KI-Rechenzentrum, das unter den Schreibtisch passt.
Die NVIDIA DGX Station mit GB300 Grace Blackwell Ultra hat 748 GB kohärenten Speicher und rechnet mit 20 PFLOPS in FP4. Modelle bis zu einer Billion Parameter laufen lokal, an einer gewöhnlichen Steckdose.
ab 111.000 € netto, neun Modelle zur Wahl
Alle neun Modelle sind bestellbar. Versand innerhalb der EU, in die Schweiz und nach Großbritannien kostenfrei. Beratung auf Deutsch aus Leipzig.
Ihre Daten bleiben im Haus.
Wer Konstruktionsdaten, Patientenakten oder Quellcode durch ein Sprachmodell schickt, gibt sie sonst an einen fremden Rechenzentrumsbetreiber. Mit einer DGX Station im eigenen Serverraum entfällt dieser Schritt.
- Prompts, Dokumente und Modellgewichte verlassen Ihr Netz nicht. Keine Drittlandübermittlung und kein Vertrag zur Auftragsverarbeitung.
- Eine Anschaffung statt einer Abrechnung pro Token. Die Kosten stehen vom ersten Tag an fest.
- Offene Gewichte, eigene Feinabstimmung, eigene Versionsstände. Kein Anbieter tauscht Ihnen das Modell unter der laufenden Anwendung aus.
- Der Weg vom Arbeitsplatz zum Modell führt über das eigene Netz. Die Antwortzeiten liegen im Millisekundenbereich.
- Der Betrieb ist auch im abgeschotteten Netz möglich, wenn nötig ganz ohne Verbindung nach außen.
- Über Multi-Instance GPU teilen Sie das System in bis zu sieben getrennte Instanzen für mehrere Abteilungen.
Ein Superchip, ein Speicherraum.
Die DGX Station ist keine Workstation mit Grafikkarten. Grace-CPU und Blackwell-Ultra-GPU sitzen auf einem Baustein und teilen sich über NVLink-C2C einen einzigen kohärenten Speicherraum. Daran scheitern klassische Systeme, sobald ein Modell nicht mehr in den Grafikspeicher passt.
| Superchip | NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra |
|---|---|
| CPU | NVIDIA Grace, 72 Kerne, Arm Neoverse V2 |
| GPU | NVIDIA Blackwell Ultra, Tensor Cores der 5. Generation |
| GPU-Speicher | 252 GB ECC HBM3e, 7,1 TB/s |
| CPU-Speicher | 496 GB ECC LPDDR5X, 396 GB/s |
| Kohärenter Speicher | 748 GB über NVLink-C2C, 900 GB/s |
| Netzwerk | ConnectX-8 SuperNIC, 2 × 400 GbE |
| Aufteilung | Multi-Instance GPU, bis zu 7 Instanzen |
Bei üblichen Systemen liegt das Modell im GPU-Speicher und alles, was nicht hineinpasst, wird über PCIe nachgeladen. Das kostet mehr Zeit als die eigentliche Rechenarbeit. Auf der DGX Station sehen CPU und GPU denselben Speicher, verbunden mit 900 GB/s.
- Modelle bis zu einer Billion Parameter laufen in FP4 quantisiert im Inferenzbetrieb.
- 200 bis 400 Milliarden Parameter lassen sich mit LoRA und QLoRA feinabstimmen.
- Bei MoE-Modellen liegen alle Experten im selben Speicher.
- Über die beiden 400-GbE-Ports lassen sich zwei Stationen zu einem System verbinden.
Bandbreite entscheidet.
Wie schnell ein Sprachmodell antwortet, hängt daran, wie schnell die Gewichte gelesen werden.
| Modell | Größe | Durchsatz |
|---|---|---|
| Kimi 2.5 | 1,1 Bio. Parameter | 40 bis 50 Token/s |
| Nemotron Ultra | 550 Mrd. Parameter | ca. 35 Token/s |
| GLM-5.2-REAP | 504 Mrd. Parameter | ca. 60 Token/s |
Werte für eine einzelne Anfrage. Nemotron Ultra skaliert auf vier bis fünf parallele Anfragen, bevor der Durchsatz je Anfrage merklich sinkt.
| Format | Leistung | Einsatz |
|---|---|---|
| FP4 Tensor Core | 20 PFLOPS, 15 ohne Sparsity | Inferenz großer, quantisierter Modelle |
| FP8 und FP6 Tensor Core | 10 PFLOPS | Training und Inferenz mit reduzierter Genauigkeit |
| FP16 und BF16 Tensor Core | 5 PFLOPS | Feinabstimmung, klassisches Training |
| TF32 Tensor Core | 2,5 PFLOPS | Training ohne manuelle Anpassung |
| INT8 Tensor Core | 330 TOPS | Quantisierte Inferenz, Bildverarbeitung |
| FP32 | 80 TFLOPS | Allgemeine Berechnungen |
| FP64 und FP64 Tensor Core | 1,3 TFLOPS | Simulation, numerische Verfahren |
Anwendungen.
Ein Gerät, das im Entwicklungsteam anfängt und später den Fachabteilungen dient, ohne Wechsel der Umgebung.
- Inferenz von Sprachmodellen bis zu einer Billion Parameter, auch Reasoning-Modelle und Mixture-of-Experts-Architekturen.
- Feinabstimmung von Modellen mit 200 bis 400 Milliarden Parametern über LoRA und QLoRA an die eigene Fachsprache.
- RAG und Dokumentensuche über Verträge, Normen und Handbücher, ohne dass ein Dokument das Haus verlässt.
- Dauerbetrieb von KI-Agenten, bei denen viele kleine Anfragen anfallen und Abrechnung pro Token schnell teuer wird.
- Wissenschaftliche Workloads wie BioNeMo sowie Datenanalyse mit RAPIDS und CUDA-X.
- Headless-Betrieb im Serverraum, aufgeteilt auf bis zu sieben Kolleginnen und Kollegen.
Technische Daten.
Alle neun Modelle nutzen denselben GB300-Baustein und liefern dieselbe Rechenleistung. Unterschiede gibt es bei Gehäuse, Laufwerken, Anschlussführung und Preis.
| Prozessor | 1 × NVIDIA Grace, 72 Kerne Arm Neoverse V2 |
|---|---|
| Grafikeinheit | 1 × NVIDIA Blackwell Ultra |
| Aufteilung | Multi-Instance GPU, bis zu 7 Instanzen |
| Grafik optional | 1 × NVIDIA RTX Pro 2000 Blackwell |
| Kohärenter Speicher | 748 GB über NVLink-C2C, 900 GB/s |
| GPU-Speicher | 252 GB ECC HBM3e, 7,1 TB/s |
| CPU-Speicher | 496 GB ECC LPDDR5X, 396 GB/s |
| Hauptnetzwerk | ConnectX-8 SuperNIC, 2 × 400 GbE QSFP112 |
|---|---|
| Ethernet | 1 × RJ45 10 GbE |
| Verwaltung | 1 × RJ45 1 GbE, dediziert für den BMC |
| Laufwerke | 4 × M.2 NVMe, PCIe 5.0 oder 6.0, ab Werk bestückt |
| Erweiterung | 1 × PCIe Gen 5 ×16, 2 × PCIe Gen 5 ×8 |
| Bildausgabe | mini-DisplayPort, weitere über optionale RTX Pro |
| USB | 4 × USB 3.2 Gen2 Typ A hinten, Typ A und C vorne oder oben |
| Betriebssystem | Ubuntu 24.04 LTS mit NVIDIA AI Developer Tools und CUDA-X |
|---|---|
| Fernwartung | BMC, Redfish-API, NVIDIA Data Center GPU Manager |
| Sicherheit | Hardware Root of Trust nach NIST 800-193, Secure Boot, je nach Modell TPM 2.0 |
| Telemetrie | Out-of-band über den BMC, auch bei ausgeschaltetem Betriebssystem |
| Kopplung | Zwei Stationen über 400 GbE zu einem System |
| Bauform | Desktop-Tower, drei Modelle zusätzlich rackmontierbar |
|---|---|
| Kühlung | Geschlossener Wasserkreislauf mit Kühlplatte, bürotauglich |
| Netzteil | 1 × 1.600 W, Platinum oder Titanium, 100 bis 240 V |
| Anschluss | Gewöhnliche Steckdose, Kaltgerätekabel C19 |
| Umgebung | 10 °C bis 30 °C je nach Modell |
| Gewicht | 27 kg bis 41 kg je nach Modell und Ausbau |
Angaben nach Herstellerunterlagen. Einzelne Gewichte und Verpackungsmaße werden von den Herstellern noch nachgereicht. Änderungen und Irrtümer vorbehalten.
Neun Modelle, eine Plattform.
Sieben Hersteller bauen die DGX Station in eigene Gehäuse. Rechenleistung und Speicher sind überall gleich. Die Wahl fällt über Bauform, Laufwerke, Rackfähigkeit und Preis. Alle Preise netto, sortiert nach Preis.
| Modell | Bauform | Maße (H × B × T) | Laufwerke | Netzteil | Preis netto |
|---|---|---|---|---|---|
| MSI XpertStation WS300 | Desktop-Tower | 528 × 248 × 583 mm | 2 × 2 TB | Platinum | 111.000 € |
| Supermicro Super AI Station | 5U Rack | 218 × 455 × 701 mm | 3 × 2 TB | Titanium | 111.000 € |
| Exxact Valence VWS-158270643 | Full-Tower | 528 × 244 × 594 mm | 2 × 2 TB | Titanium | 113.000 € |
| Exxact TensorEX TWS-188490844 | 5U Rack | 218 × 455 × 701 mm | 3 × 2 TB | Titanium | 116.000 € |
| Gigabyte W775-V10-L01 | Desktop-Tower | 500 × 245 × 531 mm | 4 × 2 TB | Platinum | 119.500 € |
| Exxact Valence VWS-117032084 | Desktop-Tower | 500 × 245 × 531 mm | 4 × 2 TB | Platinum | 129.500 € |
| Dell Pro Max with GB300 | Desktop-Tower | 569 × 232 × 611 mm | 4 × 4 TB, SED | Titanium | 130.000 € |
| HP ZGX Fury G1n AI Station | Tower, Rack-Kit | 446 × 222 × 667 mm | 4 × 2 oder 4 × 4 TB | Titanium | 130.000 € |
| ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 | Tower, Tragegriff | 565 × 232 × 584 mm | 4 × 2 TB | Titanium | 131.500 € |
Alle Modelle haben ein 1.600-W-Netzteil und wiegen je nach Ausbau 27 bis 41 kg. Besonderheiten einzelner Modelle: Dell liefert die RTX Pro 2000 für die Bildausgabe bereits eingebaut und kühlt mit redundanter Pumpe. HP legt Rackschienen bei und ist TAA-konform. ASUS ist das leichteste Modell und hat einen Tragegriff. Gigabyte hat das kompakteste Gehäuse und ist bis 35 °C Umgebungstemperatur freigegeben. Bei Exxact Valence VWS-117032084 und Gigabyte sitzen zwei M.2-Steckplätze mit PCIe 6.0 direkt am ConnectX-8.
Beschaffung.
pi3g liefert seit Jahren Rechenhardware an Unternehmen, Hochschulen und Forschungseinrichtungen in Europa. Bestellung, Rechnung und Ansprechpartner bleiben in Deutschland.
- Lieferzeit
- Alle neun Modelle sind bestellbar. Je nach Modell und Konfiguration liegt die Lieferzeit bei etwa vier Wochen. Den verbindlichen Termin nennen wir mit dem Angebot.
- Versand
- Innerhalb der EU, in die Schweiz und nach Großbritannien kostenfrei. Ab zehn Geräten weltweit kostenfrei.
- Zahlung
- Alle Preise netto zzgl. gesetzlicher Umsatzsteuer. Für Unternehmen und öffentliche Auftraggeber ist Kauf auf Rechnung nach Prüfung möglich.
- Forschung
- Hochschulen und Forschungseinrichtungen erhalten den NVIDIA-EDU-Rabatt. Wir prüfen die Berechtigung und weisen den Nachlass im Angebot aus.
- Start-ups
- Mitglieder im NVIDIA-Inception-Programm bekommen Sonderkonditionen. Nennen Sie uns Ihre Mitgliedsdaten bei der Anfrage.
- Stückzahl
- Für größere Stückzahlen, Rahmenverträge und Ausschreibungen erstellen wir ein gesondertes Angebot. Sprechen Sie uns früh an, damit die Zuteilung passt.
Fragen vor dem Kauf.
Was ist die NVIDIA DGX Station?
Reicht eine normale Steckdose?
Wie laut ist das System im Büro?
Wie groß darf das Modell sein?
Worin unterscheiden sich die neun Modelle?
Können mehrere Personen gleichzeitig damit arbeiten?
Lässt sich die Station in unsere IT-Verwaltung einbinden?
Welche Software ist vorinstalliert?
Was ist der Unterschied zu einem Mac Studio mit viel Unified Memory?
Rechnet sich das gegenüber der Cloud?
Gibt es Rabatte für Hochschulen oder Start-ups?
Lassen sich zwei Geräte zusammenschalten?
Angebot anfordern.
Sagen Sie uns kurz, was Sie vorhaben. Sie bekommen ein Angebot mit verbindlichem Preis, Lieferzeit und einer Empfehlung, welches Modell zu Ihrem Aufstellort passt.
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