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Acer Veriton GN100 (DGX Spark), GB10 Grace Blackwell, 128GB RAM, 2TB SSD
- Typ
- 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 (8x 16GB), nicht erweiterbar
- SSD
- 2TB M.2 PCIe
- Grafik
- NVIDIA GB20B/6144SP, 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
- 3x USB-C 3.2 mit DisplayPort 2.1 (20Gb/s), 1x USB-C 3.0 (5Gb/s, Netzanschluss PD-In), 1x HDMI 2.1a, 1x RJ-45 (10GBase-T), 1x QSFP56 (200Gb/s Infiniband, Mellanox ConnectX-7)
- Betriebssystem
- NVIDIA DGX OS
- Wireless
- Wi-Fi 7 (WLAN 802.11a/b/g/n/ac/ax/be, 2x2), Bluetooth 5.4
- Netzteil
- extern 240W
- Abmessungen
- 150x50.5x150mm (BxHxT)
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Acer Veriton VGN100 AI Mini Workstation Supercomputer GB10 Blackwell 128GB/2T... Schwarz
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Acer Veriton VGN100 AI Mini Workstation Supercomputer GB10 Blackwell 128GB/2TB SSD NVIDIA DGX Linux DT.R6LEH.004
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Acer Veriton GN100 AI-006, GB10, 128 GB, LPDDR5x-SDRAM, 2 TB, SSD, DGX OS Acer Veriton GN100 AI-006. Prozessor: GB10. Speicherkapazität: 128 GB, Interner Speichertyp: LPDDR5x-SDRAM. Gesamtspeicherkapazität: 2 TB, Speichermedien: SSD. Eingebautes Grafikkartenmodell: NVIDIA Blackwell. WLAN. Installiertes Betriebssystem: DGX OS. Stromversorgung: 240 W. Gehäusetyp: Mini PC. Produkttyp: Arbeitsstation. Gewicht: 1,2 kg. Produktfarbe: Schwarz, Grau
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Acer Veriton VGN100 AI Mini Workstation Supercomputer GB10 Blackwell 128GB/2TB SSD NVIDIA DGX Linux DT.R6LEH.004 (DT.R6LEH.004)
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Acer Veriton VGN100 AI Mini Workstation
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Acer Veriton VGN100 AI Mini Workstation NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, 128 GB RAM, 2 TB SSD, NVIDIA DGX OS
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Acer Veriton GN100 AI-006, GB10, 128 GB, LPDDR5x-SDRAM, 2 TB, SSD, DGX OS
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- Typ
- 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 (8x 16GB), nicht erweiterbar
- SSD
- 2TB M.2 PCIe
- Grafik
- NVIDIA GB20B/6144SP, 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
- 3x USB-C 3.2 mit DisplayPort 2.1 (20Gb/s), 1x USB-C 3.0 (5Gb/s, Netzanschluss PD-In), 1x HDMI 2.1a, 1x RJ-45 (10GBase-T), 1x QSFP56 (200Gb/s Infiniband, Mellanox ConnectX-7)
- Betriebssystem
- NVIDIA DGX OS
- Wireless
- Wi-Fi 7 (WLAN 802.11a/b/g/n/ac/ax/be, 2x2), Bluetooth 5.4
- Netzteil
- extern 240W
- Abmessungen
- 150x50.5x150mm (BxHxT)
- Gewicht
- 1.20kg
- Volumen
- 1.1l (berechnet)
- Farbe
- schwarz
- Garantie
- 3 Jahre (Bring-In)
- USB-Schreibweise
- Link
- Letztes Preisupdate
- Gelistet seit
- 01.10.2026, 12:38
-
Stand: 01.10.2026 .pdf [145.96 KB]
Bewertung für Acer Veriton GN100 (DGX Spark), GB10 Grace Blackwell, 128GB RAM, 2TB SSD
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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.
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storagereview.com: Acer Veriton GN100 Review: A Standout in the NVIDIA Spark Ecosystem (translate)
The Acer Veriton GN100 AI Mini Workstation is one of several Spark-based systems we are evaluating, all built around NVIDIAs GB10 Grace Blackwell Superchip. Like the others, the GN100 is designed to bring datacenter-class AI compute into a compact desktop form factor, enabling developers and researchers to run and refine models locally rather than relying entirely on cloud infrastructure.
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