NVIDIA DSX: Neue Technik soll Stromverbrauch senken

NVIDIA will den Energiebedarf von KI-Rechenzentren mit neuen Funktionen seiner DSX-Plattform optimieren. Auf der GTC Berlin am 21. Oktober 2026 stellte der Hersteller Ergebnisse zur dynamischen Leistungssteuerung und zu wassersparenden Kühlkonzepten vor. Nach NVIDIA-Angaben lässt sich dieselbe KI-Ausgabe unter bestimmten Bedingungen mit bis zu 30 Prozent weniger Strom erzeugen.

Die DSX-Plattform wurde bereits im Mai vorgestellt. Neu sind die aktuellen Effizienzdaten, weitere europäische Partnerprojekte und zusätzliche Softwarefunktionen. Für Rechenzentrumsbetreiber steht dabei die Frage im Mittelpunkt, wie sich begrenzte Stromkapazitäten besser nutzen lassen.

Wie soll NVIDIA DSX den Strombedarf senken?

Die Software NVIDIA DSX MaxLPS verteilt die verfügbare elektrische Leistung dynamisch zwischen den Systemen eines KI-Rechenzentrums.

Herkömmliche Infrastrukturen reservieren häufig ausreichend Leistung für die theoretische Spitzenlast einzelner Systeme. Da diese selten gleichzeitig erreicht wird, bleiben Teile der bereitgestellten Kapazität ungenutzt.

DSX MaxLPS soll solche Reserven erkennen und innerhalb definierter Leistungsgrenzen neu zuweisen. Dadurch können Betreiber bestehende Ressourcen besser auslasten. Die Software greift dabei auf Funktionen in Chips, Systemen und Kühlung zurück, einschließlich einer Kühlung mit Vorlauftemperaturen von bis zu 45 Grad Celsius.

Nach Herstellerangaben lässt sich die gleiche Anzahl an KI-Tokens mit bis zu 30 Prozent weniger elektrischer Energie erzeugen. Dieser Wert ist jedoch keine allgemeingültige Einspargarantie. Die Ergebnisse hängen von Hardware, Anwendung und Betriebsbedingungen ab.

Was zeigen die bisherigen Praxistests?

Ein konkretes Beispiel liefert der Cloudanbieter Nscale mit einem KI-Rechenzentrum in Island.

Dort wurde NVIDIA DSX MaxLPS auf vier GB300-NVL72-Racks untersucht. Nach Angaben von NVIDIA und Nscale stieg der aggregierte Inferenzdurchsatz bei unverändertem bereitgestelltem Leistungsbudget von rund 264 Kilowatt um 49 Prozent.

Gleichzeitig erhöhte sich die Zahl der verwalteten GPUs von 140 auf 192, ein Plus von 37 Prozent. Die zusätzliche Kapazität entstand durch eine effizientere Nutzung bislang reservierter Leistungsreserven.

Die Ergebnisse bedeuten nicht, dass der tatsächliche Stromverbrauch um 49 Prozent gesunken ist. Vielmehr konnte das Testsystem innerhalb derselben bereitgestellten Leistungsgrenze mehr KI-Anfragen verarbeiten. Die gemessene Leistungsaufnahme stieg dabei sogar: bei den GPUs von 97,0 auf 131,8 Kilowatt, insgesamt von 166,2 auf 198,9 Kilowatt.

Für Betreiber zeigt der Versuch damit vor allem das Potenzial einer besseren Kapazitätsauslastung. NVIDIA selbst bezeichnet die Messungen als Machbarkeitsnachweise, deren Ergebnisse von Arbeitslast, Konfiguration und Vergleichsbasis abhängen.

Wie sollen geschlossene Kühlkreisläufe Wasser sparen?

Neben der Stromversorgung adressiert NVIDIA den Wasserbedarf moderner KI-Rechenzentren.

Die DSX-Referenzarchitekturen kombinieren Flüssigkeitskühlung mit geschlossenen Kreisläufen und sogenannten Trockenkühlern. Diese geben Wärme an die Umgebungsluft ab, ohne kontinuierlich Wasser verdunsten zu müssen. Möglich wird das durch die hohe Kühlmitteltemperatur von bis zu 45 Grad Celsius.

Nach Herstellerangaben lässt sich der Wasserverbrauch für die Anlagenkühlung unter geeigneten Bedingungen nahezu vollständig vermeiden. Für ein Rechenzentrum mit 2 Gigawatt Anschlussleistung beziffert NVIDIA die Ersparnis gegenüber Verdunstungskühltürmen auf rund 54 Millionen Liter pro Tag.

Die Angabe bezieht sich auf das Kühlwasser der Anlage, nicht auf den gesamten Wasserbedarf entlang der Lieferkette. Ob zusätzliche mechanische Kühlung erforderlich ist, hängt insbesondere vom Standortklima und den Außentemperaturen ab. Die angekündigten Einsparungen lassen sich deshalb nicht pauschal auf jedes Rechenzentrum übertragen.

Was bedeutet NVIDIA DSX für Rechenzentrumsbetreiber?

Der Ausbau von KI-Infrastruktur hängt zunehmend von verfügbaren Stromanschlüssen, Kühlkapazitäten und Betriebskosten ab.

NVIDIA DSX soll helfen, bestehende Leistungsbudgets effizienter auszunutzen. Ergänzend passt DSX Flex den Strombedarf stärker an die Anforderungen des Stromnetzes an. Im Inselversuch senkte die Kombination aus DSX Flex und MaxLPS die GPU-Leistungsaufnahme während eines simulierten Netzengpasses für 30 Minuten um etwa 25 Prozent, danach lief der Betrieb wieder normal an.

Für Betreiber ist entscheidend, ob sich die Ergebnisse unter ihren tatsächlichen Betriebsbedingungen reproduzieren lassen. Auch Investitionskosten und die Verfügbarkeit einzelner Funktionen müssen berücksichtigt werden.

Die neuen Ankündigungen ergänzen damit die bisherige Berichterstattung zur NVIDIA GTC Berlin 2026. Welche Kennzahlen für den wirtschaftlichen Betrieb entscheidend sind, erläutert der IT-Dock-Leitfaden zur Energieeffizienz im Rechenzentrum.

NVIDIA DSX zeigt, welche Rolle eine dynamische Leistungssteuerung künftig beim Ausbau von KI-Rechenzentren spielen könnte. Ob die versprochenen Effizienzpotenziale im regulären Betrieb erreicht werden, müssen weitere Anwendungen zeigen.

Quellen:
NVIDIA, Fallstudie Nscale, abgerufen am 26.10.2026
ComputerBase, Nvidia will Wasserverbrauch auf nahezu null reduzieren, 21.10.2026
Converge Digest, NVIDIA DSX Targets More Output from Fixed Power Budgets, 22.10.2026