NVidia

Eines der wichtigsten Werkzeuge für Linux-Benutzer ist der Terminal-Emulator.

Der NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) ist jetzt in Australien erhältlich bei großen PC-Händlern mit lokalem Lagerbestand. Wenn Sie die globale DGX Spark-Preisgestaltung und Verfügbarkeit verfolgt haben, werden Sie interessiert sein zu erfahren, dass die australischen Preise je nach Speicherkonfiguration und Händler zwischen 6.249 und 7.999 AUD liegen.

Lassen Sie uns die Preise für High-End-Consumer-GPUs vergleichen, die insbesondere für LLMs und allgemein für KI geeignet sind. Speziell betrachte ich die Preise für RTX-5080 und RTX-5090.

Cross-modale Einbettungen stellen einen Durchbruch in der künstlichen Intelligenz dar und ermöglichen das Verständnis und die Schlussfolgerung über verschiedene Datentypen hinweg in einem einheitlichen Darstellungsraum.

Die Demokratisierung von KI ist da. Mit Open-Source-LLMs wie Llama 3, Mixtral und Qwen, die nun mit proprietären Modellen mithalten, können Teams leistungsstarke KI-Infrastruktur mit Consumer-Hardware aufbauen - Kosten senken, während sie die vollständige Kontrolle über Datenschutz und Bereitstellung behalten.

FLUX.1-dev ist ein leistungsstarkes Text-zu-Bild-Modell, das beeindruckende Ergebnisse liefert, aber dessen Speicherbedarf von über 24GB die Nutzung auf vielen Systemen erschwert. GGUF-Quantisierung von FLUX.1-dev bietet eine Lösung, indem sie den Speicherbedarf um etwa 50% reduziert, während die Bildqualität erhalten bleibt.

Konfigurieren von Kontextgrößen im Docker Model Runner ist komplexer, als es sein sollte.

Black Forest Labs hat FLUX.1-Kontext-dev veröffentlicht, ein fortschrittliches Bild-zu-Bild-KI-Modell, das bestehende Bilder mithilfe von Textanweisungen erweitert.

Docker Model Runner ist Docker’s offizielles Tool zum lokalen Ausführen von KI-Modellen, aber die Aktivierung der NVidia-GPU-Beschleunigung in Docker Model Runner erfordert eine spezifische Konfiguration.

Ich habe einige interessante Leistungsuntersuchungen zu GPT-OSS 120b ausgegraben, das auf Ollama auf drei verschiedenen Plattformen läuft: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio und RTX 4080. Das GPT-OSS 120b-Modell aus der Ollama-Bibliothek wiegt 65 GB, was bedeutet, dass es nicht in die 16 GB VRAM einer RTX 4080 (oder der neueren RTX 5080) passt.

Docker Model Runner (DMR) ist die offizielle Lösung von Docker zum lokalen Ausführen von KI-Modellen, eingeführt im April 2025. Dieses Cheatblatt bietet eine schnelle Referenz für alle wesentlichen Befehle, Konfigurationen und Best Practices.

Lokales Ausführen großer Sprachmodelle (LLMs) ist aufgrund von Datenschutz, Kostenkontrolle und Offline-Fähigkeiten immer beliebter geworden. Die Landschaft veränderte sich im April 2025 erheblich, als Docker Docker Model Runner (DMR) einführte, seine offizielle Lösung für die Bereitstellung von KI-Modellen.

NVIDIA DGX Spark ist real, erhältlich ab dem 15. Oktober 2025 und richtet sich an CUDA-Entwickler, die lokale LLM-Arbeit mit einem integrierten NVIDIA AI-Stack benötigen. US-MSRP 3.999 $; UK/DE/JP Einzelhandel ist aufgrund von Mehrwertsteuer und Vertrieb höher. AUD/KRW öffentliche Preise sind noch nicht weit verbreitet.

Wiederholt vergleichen wir die Preise für High-End-Consumer-GPUs, die insbesondere für LLMs und allgemein für KI geeignet sind. Speziell betrachte ich die Preise für RTX-5080 und RTX-5090. Diese sind leicht gesunken.

GPU-Lastüberwachungsanwendungen: nvidia-smi vs nvtop vs nvitop vs KDE plasma systemmonitor.

Nvidia steht kurz vor der Veröffentlichung von NVIDIA DGX Spark - einem kleinen AI-Supercomputer auf Blackwell-Architektur mit 128+GB einheitlichem RAM und 1 PFLOPS AI-Leistung. Eine schöne Vorrichtung, um LLMs auszuführen.