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MSI EdgeXpert (DGX Spark), EDGEXPERT-32SEU-BGB104TG5, GB10 Grace Blackwell, 128GB RAM, 4TB SSD

9S6-C9311-32S
Info beim Hersteller
Formfaktor
Mini-PC
CPU
NVIDIA GB10 Grace Blackwell, 10x Cortex-X925 + 10x Cortex-A725, 140W TDP, TSMC 3nm, ARMv9.2-A, 49MiB Cache (25MiB L2 + 24MiB SLC)
Chipsatz
SoC (System-on-Chip)
NPU
1000 TOPS
RAM
128GB LPDDR5X Onboard, nicht erweiterbar
SSD
4TB M.2 PCIe 5.0 x4 (2242)
M.2-Slots
1x M.2/​M-Key (PCIe 5.0 x4, 2242/​2230, belegt)
Grafik
NVIDIA GB20B, Architektur "Blackwell", TSMC 3nm, 48SM/​6144SP/​384TMU/​48ROP, 48 RT-Cores (4th Gen), 192 Tensor-Cores (5th Gen), 1.67-2.42GHz, 29.71 TFLOPS (FP32)
Anschlüsse hinten
1x USB-C 3.2 (20Gb/​s, Netzanschluss PD-In), 3x USB-C 3.2 (20Gb/​s), 1x HDMI 2.1a, 1x RJ-45 (10GBase-T), 2x QSFP56 (200Gb/s Infiniband, Mellanox ConnectX-7)
Wireless
Wi-Fi 7 (WLAN 802.11a/​b/​g/​n/​ac/​ax/​be, 2x2), Bluetooth 5.3
Optisches Laufwerk
N/​A
Kamera
N/​A
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MSI 9S6-C9311-32S
MSI EdgeXpert 32SEU-BGB104TG5 DGX Spark NVidia GB10, 128 GB LPDDR5X RAM, 4 TB M.2 SSD, NVidia DGX OS
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MSI EdgeXpert 32SEU-BGB104TG5 DGX Spark NVidia GB10, 128 GB LPDDR5X RAM, 4 TB M.2 SSD, NVidia DGX OS NVIDIA Grace Blackwell GB10 / 128 GB LPDDR5x RAM | 4000 GB M.2 SSD / NVIDIA GB10 Blackwell GPU (iGPU) ( shared ) / Workstation ( Ultra Small Form Faktor ) / WiFi 7 (802.11be) | Bluetooth 5.4 / HDMI 1x / USB 3.2 - 5Gb/s | 4x USB Typ-C / NVIDIA DGX OS
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msi EdgeXpert AI basierend auf NVIDIA GB10 DGX Spark 20-Core ARM CPU, 128GB LPDDR5x, SSD 4TB NVMe, Tensor und RT Cores der 5. Generation, WiFi 7, Bluetooth 5.4, HDMI 2.1, USB-C
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MSI EdgeXpert AI (EDGEXPERT-32SEU-BGB104TG5) NVIDIA DGX Spark Supercomputer GB10 Blackwell 128GB/4TB SSD OS Linux
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MSI EdgeXpert AI (EDGEXPERT-32SEU-BGB104TG5) NVIDIA DGX Spark Supercomputer GB10 Blackwell 128GB/4TB SSD OS Linux
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MSI EdgeXpert AI (EDGEXPERT-32SEU-BGB104TG5) NVIDIA DGX Spark Supercomputer GB10 Blackwell 128GB/4TB SSD OS Linux
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MSI EDGEXPERT-32SEU-BGB104TG5 4TB GEN 5 1Y (9S6-C9311-32S)
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MSI EdgeXpert 32SEU-BGB104TG5 DGX Spark NVidia GB10, 128 GB LPDDR5X RAM, 4 TB M. Schwarz
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CPU
NVIDIA GB10 Grace Blackwell, 10x Cortex-X925 + 10x Cortex-A725, 140W TDP, TSMC 3nm, ARMv9.2-A, 49MiB Cache (25MiB L2 + 24MiB SLC)
Chipsatz
SoC (System-on-Chip)
NPU
1000 TOPS
RAM
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SSD
4TB M.2 PCIe 5.0 x4 (2242)
M.2-Slots
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Grafik
NVIDIA GB20B, Architektur "Blackwell", TSMC 3nm, 48SM/​6144SP/​384TMU/​48ROP, 48 RT-Cores (4th Gen), 192 Tensor-Cores (5th Gen), 1.67-2.42GHz, 29.71 TFLOPS (FP32)
Anschlüsse hinten
1x USB-C 3.2 (20Gb/​s, Netzanschluss PD-In), 3x USB-C 3.2 (20Gb/​s), 1x HDMI 2.1a, 1x RJ-45 (10GBase-T), 2x QSFP56 (200Gb/s Infiniband, Mellanox ConnectX-7)
Wireless
Wi-Fi 7 (WLAN 802.11a/​b/​g/​n/​ac/​ax/​be, 2x2), Bluetooth 5.3
Optisches Laufwerk
N/​A
Kamera
N/​A
Betriebssystem
NVIDIA DGX OS
Netzteil
extern 240W, USB-C Netzteil (20V/​12A)
Abmessungen
151x52x151mm (BxHxT)
Gewicht
1.20kg
Volumen
1.2l (berechnet)
Farbe
schwarz
Garantie
zwei Jahre
USB-Schreibweise
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Letztes Preisupdate
Gelistet seit
18.12.2025, 11:42
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Bewertung für MSI EdgeXpert (DGX Spark), EDGEXPERT-32SEU-BGB104TG5, GB10 Grace Blackwell, 128GB RAM, 4TB SSD

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  • deutsch
    computerbase.de: 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.

  • englisch
    storagereview.com: NVIDIA DGX Spark Cluster Review: Distributed Inference on Dell, GIGABYTE, and HP (translate)

    Two things tend to come up first whenever the conversation turns to the NVIDIA DGX Spark. The first is the headline spec: 128 GB of unified memory in a roughly $4,000 desktop box, a number that would have seemed implausible to put on an engineer’s desk even two years ago. The second is the 200 GB network on the back of the unit. The presence of a real datacenter-class fabric on a desktop appliance is what makes people lean forward, because it implies something more than a faster single-box workstation. It implies the ability to connect Sparks and replicate physically, the kind of multi-node setup that used to live exclusively in a rack.

  • englisch
    storagereview.com: NVIDIA DGX Spark Review: The AI Appliance Bringing Datacenter Capabilities to Desktops (translate)

    The NVIDIA DGX Spark represents a watershed moment in accessible AI infrastructure. In 2017, the landmark “Attention is All You Need” paper that introduced the Transformer architecture relied on an eight-GPU P100 server configuration, consuming tens of kilowatt-hours and occupying significant data center real estate. Today, the DGX Spark delivers superior computational performance in a compact 240-watt desktop form factor. This dramatic evolution in power efficiency and form factor compression makes formerly datacenter-exclusive AI capabilities accessible to individual researchers, small teams, and distributed development organizations.

  • englisch
    hothardware.com: NVIDIA DGX Spark Review: A GB10-Infused Mini AI Development Powerhouse (translate)

    Back at CES in January, NVIDIA announced what was at the time called Project DIGITS and its accompanying GB10 "superchip". Project DIGITS was designed to bring powerful local AI to the desktop with more memory than any consumer GPU can provide. Now named the NVIDIA DGX Spark, the system was initially announced with a price tag of $3,000 and it was expected to ship in May of this year. However, fine-tuning the hardware and software stack and other external global factors pushed availability to today in mid-October, and with a higher price tag to boot. But it is here now, and we have one in the house for testing, so let's meet the NVIDIA DGX Spark...

  • englisch

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