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NVIDIA Blackwell Ultra · Kaufberatung

DGX vs. HGX:
Der Unterschied, der zählt.

Gleiche GPUs, zwei völlig verschiedene Produkte: NVIDIA DGX ist das schlüsselfertige KI-Komplettsystem — NVIDIA HGX die offene Plattform, die Sie frei konfigurieren. Wir erklären den Unterschied präzise am Beispiel des DGX B300 und zeigen, wann sich welcher Weg rechnet.

HGX-System konfigurieren Direkt zum Vergleich
NVIDIA HGX B300 Baseboard mit 8 Blackwell Ultra SXM-GPUs
NVIDIA HGX B300Das Baseboard hinter DGX & OEM-Servern
8× Blackwell UltraGPUs pro System — bei DGX B300 wie HGX B300
bis 2,3 TBHBM3e GPU-Speicher (8 × 288 GB)
144 PFLOPSFP4-Inferenzleistung (sparse)
800 Gb/sNetzwerk pro GPU via ConnectX-8
Die Kurzantwort

In 30 Sekunden
verstanden.

Wer „DGX vs. HGX" sucht, will keine Marketing-Folien, sondern eine klare Abgrenzung. Hier ist sie — belegt mit offiziellen NVIDIA-Spezifikationen.

NVIDIA DGX ist ein schlüsselfertiges KI-Komplettsystem von NVIDIA. NVIDIA HGX ist die GPU-Plattform darunter — ein Baseboard mit 8 SXM-GPUs und NVLink-Switches, das Serverhersteller in frei konfigurierbare Server integrieren. Die GPU-Leistung ist identisch; der Unterschied liegt in Konfigurationsfreiheit, Software, Support und Preis.

NVIDIA DGX — das Produkt
Fest definiertes Komplettsystem: Hardware, DGX OS, NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA Mission Control und 3 Jahre Support aus einer Hand. Kaufen, einschalten, trainieren.
NVIDIA HGX — die Plattform
GPU-Baseboard als Basis für OEM-Server von Supermicro, Dell, HPE, ASUS oder GIGABYTE. CPU (Intel/AMD), RAM, Storage, Netzwerk und Kühlung wählen Sie selbst.

Stand: 20. Juli 2026 · Alle Spezifikationen aus offiziellen Quellen von NVIDIA — vollständige Quellenliste am Seitenende.

Definition 01

Was ist NVIDIA DGX?

NVIDIA DGX ist NVIDIAs eigene Serverlinie für KI-Training und -Inferenz — ein Full-Stack-Produkt, bei dem NVIDIA jede Komponente festlegt und als Gesamtsystem validiert. Das aktuelle Flaggschiff mit x86-CPUs ist der DGX B300 mit 8 Blackwell-Ultra-GPUs.

  • Komplett von NVIDIA definiert: CPUs, RAM, Storage, Netzwerk, Gehäuse
  • Software inklusive: DGX OS, NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA Mission Control
  • 3 Jahre Business-Standard Hard- und Software-Support enthalten
  • Ideal, wenn Time-to-Value und ein durchgängiger Ansprechpartner zählen
Definition 02

Was ist NVIDIA HGX?

NVIDIA HGX ist ein GPU-Baseboard mit 8 SXM-Modulen, die über NVLink 5 und NVLink-Switches verbunden sind. Beim HGX B300 sitzen zusätzlich 8 ConnectX-8-SuperNICs direkt auf dem Board. Serverhersteller bauen daraus eigene Systeme — vom luftgekühlten 8U-Server bis zur Direct-Liquid-Cooling-Variante.

  • Gleiche GPU-Basis wie DGX: 8× Blackwell Ultra (B300) bzw. Blackwell (B200)
  • Freie Wahl: Intel Xeon oder AMD EPYC, RAM, Storage, Fabric, Kühlung
  • Systeme von Supermicro, Dell, HPE, ASUS, GIGABYTE u. a.
  • Ideal für eigene Racks, eigene Software-Stacks und den besten Preis pro GPU
Der entscheidende Punkt

Gleiches Silizium.
Zwei Produktphilosophien.

DGX B300 und HGX B300 basieren auf demselben 8-GPU-Baseboard mit Blackwell-Ultra-SXM-Modulen. Wer nur auf PFLOPS schaut, sieht keinen Unterschied — der steckt in drei anderen Dimensionen.

01 — BEZUGSMODELL Produkt vs. Plattform

DGX kaufen Sie als fertiges NVIDIA-Produkt mit fixer Stückliste. HGX kaufen Sie als Server eines Herstellers Ihrer Wahl — die Stückliste bestimmen Sie. Das macht HGX zur ersten Wahl für maßgeschneiderte Cluster.

02 — SOFTWARE & SUPPORT Inklusive vs. modular

Beim DGX sind NVIDIA AI Enterprise, Mission Control und 3 Jahre Support Teil des Systems. Beim HGX-Server wählen Sie Betriebssystem und Software-Stack selbst — NVIDIA AI Enterprise lässt sich bei Bedarf separat lizenzieren.

03 — FLEXIBILITÄT & PREIS Standard vs. maßgeschneidert

HGX-Server gibt es mit Intel- oder AMD-CPUs, luft- oder flüssiggekühlt, von 5U bis 10U. Durch den Herstellerwettbewerb ist der Einstiegspreis pro GPU in der Regel niedriger — bei identischer GPU-Rechenleistung.

Direktvergleich

DGX B300 vs.
HGX B300 im OEM-Server.

Alle Werte stammen aus offiziellen NVIDIA-Spezifikationen und OEM-Datenblättern (Stand Juli 2026). Identische Werte sind kein Zufall — es ist dieselbe GPU-Plattform.

Merkmal NVIDIA DGX B300Komplettsystem von NVIDIA HGX B300 im OEM-Serverz. B. Supermicro, Dell, HPE, ASUS, GIGABYTE
ProdukttypSchlüsselfertiges KI-System („AI Factory in a Box")Frei konfigurierbarer Server auf HGX-B300-Baseboard
GPUs8× NVIDIA Blackwell Ultra SXM8× NVIDIA Blackwell Ultra SXMNamenszusatz „NVL16" zählt die 16 per NVLink verbundenen Compute-Dies (2 pro GPU-Package)
GPU-Speicherbis zu 2,3 TB HBM3e (8 × 288 GB)*bis zu 2,3 TB HBM3e (8 × 288 GB)*
FP4-Inferenz144 PFLOPS sparse | 108 PFLOPS dense144 PFLOPS sparse | 108 PFLOPS dense
FP8-Training72 PFLOPS (sparse)72 PFLOPS (sparse)
GPU-InterconnectNVLink 5 · 1,8 TB/s pro GPU · 14,4 TB/s aggregiertNVLink 5 · 1,8 TB/s pro GPU · 14,4 TB/s aggregiert
CPUFest: 2× Intel Xeon 6776PWahlweise Intel Xeon 6 oder AMD EPYC 9005/9004je nach Hersteller und Modell
System-RAM2 TB, erweiterbar auf 4 TBFrei konfigurierbar (typisch 1–4+ TB DDR5)
StorageFest: 2× 1,92 TB M.2 (OS) + 8× 3,84 TB NVMe E1.SFrei konfigurierbar (Anzahl, Kapazität, Formfaktor)
Netzwerk8× ConnectX-8 (bis 800 Gb/s) + 2× BlueField-3 DPU (bis 400 Gb/s)8× ConnectX-8 SuperNICs onboard (bis 800 Gb/s pro GPU); Fabric (InfiniBand/Ethernet) und Zusatz-NICs frei wählbar
KühlungLuftkühlung, 10 Rack-Units, ~14 kW**Luft oder Direct Liquid Cooling; je nach Hersteller ca. 5–10 Rack-Units
SoftwareDGX OS, NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA Mission Control — inklusiveOS und Stack frei wählbar (Ubuntu, RHEL u. a.); NVIDIA AI Enterprise separat lizenzierbar
Support3 Jahre Business-Standard Hard- & Software-Support von NVIDIAHersteller-Support des OEM; Umfang und Laufzeit konfigurierbar
Typischer EinsatzEnterprise-KI mit maximaler Integration und einem AnsprechpartnerMaßgeschneiderte KI-Cluster, eigene Software-Stacks, bestes Preis-Leistungs-Verhältnis pro GPU

* NVIDIAs DGX-B300-Dokumentation nennt 8 × 288 GB = 2,3 TB; die NVIDIA-Produktseiten führen konservativ 2,1 TB als Gesamt-GPU-Speicher.  ·  ** Produktseite „~14 kW", User Guide max. 14,5 kW.  ·  Leistungsangaben in PFLOPS wie von NVIDIA spezifiziert (sparse | dense).

Das Referenzsystem im Detail

NVIDIA DGX B300:
Der Maßstab der Klasse.

Der DGX B300 zeigt, was die Blackwell-Ultra-Plattform kann, wenn NVIDIA jedes Detail selbst definiert — vom Xeon-Prozessor bis zur vorinstallierten Orchestrierung. Genau deshalb ist er die Referenz, an der sich jede HGX-Konfiguration messen lassen muss.

NVIDIA DGX B300 — Frontansicht des 10U-Systems
NVIDIA DGX B30010 RU · luftgekühlt · ab Werk komplett
GPUs8× NVIDIA Blackwell Ultra SXM
GPU-Speicherbis zu 2,3 TB HBM3e (8 × 288 GB)
FP4 Tensor Core144 PFLOPS sparse | 108 dense
FP8 Tensor Core72 PFLOPS (sparse)
NVLink 514,4 TB/s aggregiert · 2× NVLink-Switch
CPUs2× Intel Xeon 6776P
System-RAM2 TB (bis 4 TB)
Compute-Netzwerk8× ConnectX-8, bis 800 Gb/s (OSFP)
Storage / Management2× BlueField-3 DPU, bis 400 Gb/s
Interner Speicher8× 3,84 TB NVMe E1.S + 2× 1,92 TB M.2
Formfaktor / Leistung10 RU · luftgekühlt · ~14 kW
Software & SupportDGX OS · AI Enterprise · Mission Control · 3 Jahre
144PFLOPS FP4-Inferenz (sparse) — die Kennzahl der Reasoning-Ära
288 GBHBM3e pro GPU — Platz für Modelle mit langem Kontext
14,4 TB/saggregierte NVLink-Bandbreite zwischen den 8 GPUs
800 Gb/sNetzwerkanbindung pro GPU über ConnectX-8

HGX B300 vs. HGX B200 — der Generationensprung in Zahlen.

Beide Plattformen konfigurieren wir für Sie. Blackwell Ultra (B300) lohnt sich vor allem für Inferenz großer Modelle und lange Kontexte; B200 bleibt der Preis-Leistungs-Favorit fürs Training.

GPU-Speicher gesamt (HBM3e)
HGX B300
bis 2,3 TB8 × 288 GB
HGX B200
1,4 TB8 × 180 GB
FP4-Inferenzleistung, dense
HGX B300
108 PFLOPS1,5× B200
HGX B200
72 PFLOPS
Netzwerkbandbreite pro System
HGX B300
1,6 TB/s8× ConnectX-8, 800 Gb/s
HGX B200
0,8 TB/s

FP8-Training: beide 72 PFLOPS (sparse). NVLink 5 mit 14,4 TB/s aggregiert: identisch. Quelle: NVIDIA HGX-Plattformseite, Stand Juli 2026.

HGX in der Praxis

Ein Baseboard.
Viele Wege zum Server.

Dieselbe HGX-B300-Plattform steckt in sehr unterschiedlichen Systemen — luftgekühlt oder flüssiggekühlt, mit Intel- oder AMD-CPUs, von 5U bis 10U. Genau diese Auswahl ist der Kern unserer Beratung.

SUPERMICRO
SYS-822GS-NB3RT · 8U · 2× Intel Xeon 6
AS-8126GS-NB3RT · 8U · 2× AMD EPYC 9005/9004

HGX B300 als Luft- und DLC-Variante; unser häufigster Build-Partner für individuelle Cluster.

DELL
PowerEdge XE9780 · luftgekühlt
XE9780L / XE9785L · Direct Liquid Cooling

Wahlweise mit HGX B300 oder B200; die luftgekühlte B300-Variante läuft mit reduzierter GPU-TDP (1.100 W).

HPE
ProLiant Compute XD685 · 6U Luft / 5U DLC

Besonders kompakt in der flüssiggekühlten Variante; wahlweise mit B300, B200 oder AMD-GPUs.

ASUS
XA NB3I-E12 · 9U · HGX B300
ESC NB8-E11 · 10U · HGX B200

Mit 8 onboard ConnectX-8-Ports (800G OSFP) auf der B300-Plattform.

GIGABYTE
G894-SD3-AAX7 · 8U · Intel Xeon 6
G894-ZD3-AAX7 · 8U · AMD EPYC 9005/9004

12× 3.000-W-Titanium-Netzteile; typischer Vertreter der luftgekühlten 8U-Klasse.

NELPX
Herstellerübergreifende Beschaffung
Konfiguration · Angebot · Lieferung · Burn-in

Wir vergleichen die passenden HGX-Systeme über unser Partnernetzwerk und liefern das konsolidierte Angebot — in der Regel innerhalb von 48 Stunden.

Entscheidungshilfe

Wann DGX?
Wann HGX?

Vier Fragen, die in unseren Beratungsgesprächen fast immer die Entscheidung herbeiführen. Beantworten Sie sie für sich — oder mit uns im Erstgespräch.

Konfiguration starten
FRAGE 01

Wie viel Integrationsaufwand wollen Sie tragen?

Keinen → DGX. Software-Stack, Orchestrierung und Support kommen ab Werk. Eigenes Team vorhanden → HGX spart Lizenzkosten und gibt volle Kontrolle über OS und Stack.

FRAGE 02

Brauchen Sie CPU-, Storage- oder Netzwerk-Sonderwünsche?

AMD EPYC, Spezial-Storage, eigene Fabric → HGX. Der DGX B300 ist bewusst fest definiert (2× Xeon 6776P, festes Storage-Layout) — das ist Feature, nicht Einschränkung, passt aber nicht jedem Rechenzentrum.

FRAGE 03

Luftkühlung oder Direct Liquid Cooling?

DGX B300 ist luftgekühlt (10 RU, ~14 kW). Wer DLC will — etwa für höhere Rack-Dichte oder volle 1.400-W-GPU-TDP — findet bei HGX-Herstellern flüssiggekühlte Systeme ab 5U.

FRAGE 04

Optimieren Sie auf Budget pro GPU oder auf Time-to-Value?

Budget → HGX (Herstellerwettbewerb, modularer Support). Schnellster Produktivstart → DGX (validiertes Gesamtsystem, ein Ansprechpartner). Bei größeren Clustern rechnen wir beide Wege transparent gegen.

HGX-Konfigurator

Ihr HGX-System.
In 2 Minuten konfiguriert.

Stellen Sie Ihre Wunschkonfiguration zusammen, laden Sie sie als PDF herunter — oder senden Sie sie direkt an uns. Sie erhalten in der Regel innerhalb von 48 Stunden ein konsolidiertes Angebot aus unserem Partnernetzwerk.

01 · Plattform
NVIDIA HGX B300 8× Blackwell Ultra SXM („NVL16") — die Referenz für Reasoning-Inferenz und lange Kontexte.
bis 2,3 TB HBM3eFP4 144 PF sparse8× 800G CX-8 onboard
NVIDIA HGX B200 8× Blackwell SXM — der Preis-Leistungs-Favorit für Training und Standard-Inferenz.
1,4 TB HBM3eFP4 144 PF sparsebis 400G pro GPU
02 · Anzahl Systeme 8 GPUs pro System
03 · Host-CPUs
2× Intel Xeon 6z. B. Supermicro SYS-822GS, GIGABYTE G894-SD3, ASUS XA NB3I
2× AMD EPYC 9005z. B. Supermicro AS-8126GS, GIGABYTE G894-ZD3
Nelpx empfehlen lassenWir wählen passend zu Workload und Budget
04 · System-RAM DDR5, je nach Plattform bis 4+ TB
1 TBInferenz-Fokus
2 TBStandard — wie im DGX B300
4 TBTraining & Data-Pipelines
05 · NVMe-Storage lokal im System
~30 TB8× 3,84 TB — DGX-B300-Niveau
~61 TB8× 7,68 TB
Individuellz. B. Anbindung an externes Flash-Storage
06 · Cluster-Fabric relevant ab 2 Systemen
InfiniBandNVIDIA Quantum — Standard im KI-Training
EthernetNVIDIA Spectrum-X / RoCE
OffenFabric-Design mit Nelpx klären
07 · Kühlung
LuftkühlungTypisch 8–10U; teils reduzierte GPU-TDP (z. B. 1.100 W statt 1.400 W bei B300)
Direct Liquid CoolingKompakter (ab 5U), höhere Rack-Dichte, volle GPU-TDP
08 · Hersteller-Präferenz optional
OffenNelpx vergleicht alle Partner
SupermicroSYS-822GS / AS-8126GS
ASUSXA NB3I / ESC NB8
GIGABYTEG894-SD3 / G894-ZD3
DellPowerEdge XE9780(L)
HPEProLiant XD685
09 · Ihre Daten für PDF & Angebot
Häufige Fragen

DGX vs. HGX:
Kurz beantwortet.

Die Fragen, die uns Kunden vor der Beschaffung am häufigsten stellen — kompakt und ohne Umwege beantwortet.

Was ist der Unterschied zwischen NVIDIA DGX und HGX?
DGX ist das fertige Produkt, HGX die Plattform darunter. Ein DGX-System definiert NVIDIA komplett selbst — inklusive DGX OS, NVIDIA AI Enterprise, Mission Control und 3 Jahren Support. HGX ist das 8-GPU-Baseboard (SXM + NVLink-Switches), das Hersteller wie Supermicro, Dell, HPE, ASUS oder GIGABYTE in eigene Server integrieren: CPU, RAM, Storage, Netzwerk und Kühlung bestimmen Hersteller und Kunde. Die GPU-Rechenleistung ist bei gleicher Generation identisch.
Haben DGX B300 und HGX B300 die gleiche Leistung?
Ja — auf GPU-Ebene. Beide nutzen dasselbe Baseboard mit 8× Blackwell Ultra SXM: 144 PFLOPS FP4 (sparse), 72 PFLOPS FP8, NVLink 5 mit 14,4 TB/s aggregiert. Unterschiede entstehen auf Systemebene — etwa wenn ein luftgekühlter OEM-Server die GPU-TDP auf 1.100 W begrenzt, während eine DLC-Variante die vollen 1.400 W pro GPU fährt.
Was ist günstiger — DGX oder HGX?
HGX-basierte OEM-Server haben bei gleicher GPU-Bestückung in der Regel den niedrigeren Einstiegspreis: Software und NVIDIA-Support-Paket sind nicht fest enthalten, und mehrere Hersteller stehen im Wettbewerb. Dafür enthält ein DGX Leistungen, die beim HGX-Server extra kämen (AI Enterprise, Mission Control, 3 Jahre Support). Was insgesamt wirtschaftlicher ist, hängt von Software-Bedarf und Betriebsmodell ab — genau das rechnen wir Ihnen im Angebot transparent vor.
Kann ich einen HGX-Server mit AMD-CPUs bekommen?
Ja. Viele Hersteller bieten beide Welten an — z. B. Supermicro SYS-822GS-NB3RT (Intel Xeon 6) und AS-8126GS-NB3RT (AMD EPYC 9005/9004) oder GIGABYTE G894-SD3-AAX7 (Intel) und G894-ZD3-AAX7 (AMD). DGX-Systeme sind dagegen fest mit Intel-CPUs definiert (DGX B300: 2× Xeon 6776P).
Was bedeutet „SXM" und was heißt „NVL16"?
SXM ist NVIDIAs Modul-Formfaktor: Die GPU sitzt nicht als PCIe-Karte im Slot, sondern als Modul direkt auf dem Baseboard — Voraussetzung für die direkte NVLink-Kopplung aller 8 GPUs (1,8 TB/s pro GPU) und für hohe GPU-Leistungsaufnahmen. „NVL16" beim HGX B300 zählt die 16 per NVLink verbundenen Compute-Dies: Jede der 8 Blackwell-Ultra-GPUs besteht aus 2 Dies, verhält sich für Software aber als eine CUDA-GPU.
Was unterscheidet HGX B300 von HGX B200?
B300 (Blackwell Ultra) bietet gegenüber B200 (Blackwell) rund 1,6× mehr GPU-Speicher (bis 2,3 TB vs. 1,4 TB), 1,5× dichte FP4-Leistung (108 vs. 72 PFLOPS) und doppelte Netzwerkbandbreite (1,6 vs. 0,8 TB/s, dank onboard ConnectX-8 mit 800 Gb/s pro GPU). FP8-Training (72 PFLOPS sparse) und NVLink-Bandbreite (14,4 TB/s) sind identisch. Für Training mit engem Budget bleibt B200 hochattraktiv; für Inferenz großer Modelle ist B300 die klare Empfehlung.
Läuft NVIDIA AI Enterprise auch auf HGX-Servern?
Ja — NVIDIA AI Enterprise ist auf HGX-basierten Servern einsetzbar, wird dort aber separat lizenziert. Beim DGX ist die Suite Bestandteil des Systems. Wir kalkulieren die Lizenzkosten auf Wunsch direkt in Ihr HGX-Angebot ein, damit der Vergleich fair bleibt.
Wie schnell bekomme ich ein Angebot von Nelpx?
Nach Eingang Ihrer Konfiguration in der Regel innerhalb von 48 Stunden — als konsolidiertes Angebot über unser Partnernetzwerk (u. a. Supermicro, ASUS, GIGABYTE), inklusive Beratung zu CPU-Wahl, Fabric und Kühlung. Nutzen Sie einfach den Konfigurator oben oder schreiben Sie an sales@nelpx.de.
Quellen & Stand

Alle Spezifikationen zuletzt geprüft am 20. Juli 2026. NVIDIA, DGX, HGX, NVLink, Blackwell und ConnectX sind Marken der NVIDIA Corporation. Abweichende Angaben zwischen NVIDIA-Quellen (z. B. Gesamt-GPU-Speicher 2,1 vs. 2,3 TB) sind im Text ausgewiesen.

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