{"product_id":"gigabyte-ai-top-atom-nvidia-dgx-spark","title":"Gigabyte AI TOP ATOM - NVIDIA DGX Spark","description":"\u003ch1 dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eGigabyte AI TOP ATOM: KI-Supercomputer auf Basis der NVIDIA DGX Spark Plattform \u003c\/span\u003e\u003c\/h1\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eDer Gigabyte AI TOP ATOM ist ein kompakter KI-Supercomputer.  Eine großzügige 128GB RAM-Ausstattung ermöglicht die Arbeit mit großen LLMs mit bis zu 200B Parametern. \u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eKern des Gigabyte AI TOP ATOM ist der \u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eNVIDIA® GB10 Grace Blackwell Superchip, mit einer Leistung von 1 Petaflop für KI-Rechnungen (in FP4-Precision, sparse).\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eDie NVIDIA DGX Spark Plattform ist besonders für AI-Entwickler und KI-Forschung geeignet. \u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eWesentlicher Teil der Plattform ist der NVIDIA AI Software Stack, der einen schnellen Einstieg mit der am besten unterstützten Plattform in der LLM-Industrie ermöglicht.  Dank der Software-Kompatibilität mit NVIDIA's größeren Plattformen (bspw. \u003cmeta charset=\"utf-8\"\u003ebspw. \u003ca href=\"https:\/\/buyzero.de\/collections\/nvidia-dgx-station-gb300\"\u003eDGX Station\u003c\/a\u003e, H200 \/ B300) können die entwickelten LLM-Lösungen und Anwendungen (bspw. agentic AI) direkt und problemlos skaliert werden. \u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eDank des eingebauten NVIDIA® ConnectX-7 Netzwerklinks können zwei NVIDIA DGX Spark Systeme miteinander verbunden werden, um noch größere Modelle bis zu 405B Parametern zu unterstützen. \u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(0, 0, 0); background-color: rgb(255, 255, 0);\"\u003e\u003cstrong\u003eLieferzeit\u003c\/strong\u003e\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(0, 0, 0); background-color: rgb(255, 255, 0);\"\u003eKleine Mengen \u003cstrong\u003edirekt \u003c\/strong\u003eab Lager in Leipzig, Deutschland. Die Lieferzeit für größere  Gigabyte AI TOP ATOM  – NVIDIA DGX Spark Mengen beträgt in der Regel \u003cstrong\u003e4–6 Wochen ab Bestelleingang.\u003c\/strong\u003e Bitte berücksichtigen Sie dies in Ihrer Projektplanung.\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eTechnische Daten\u003c\/span\u003e\u003c\/h2\u003e\n\u003cdiv align=\"left\" dir=\"ltr\"\u003e\n\u003ctable style=\"width: 100%; height: 498.313px;\"\u003e\n\u003ccolgroup\u003e \u003ccol style=\"width: 28.9991%;\" width=\"139\"\u003e \u003ccol style=\"width: 70.6385%;\" width=\"421\"\u003e \u003c\/colgroup\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cstrong\u003eMerkmal\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cstrong\u003eSpezifikation\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eKI-Rechenleistung\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e1 Petaflops (FP4, sparse) (NVIDIA Grace Blackwell)\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eRAM\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e128GB RAM LPDDR5x (Unified memory)\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eRAM-Bandbreite\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e\u003cspan dir=\"ltr\" role=\"presentation\"\u003e273 GB\/s (256-bit Speicherinterface)\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eGPU\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e\u003cspan dir=\"ltr\" role=\"presentation\"\u003eNVIDIA Blackwell Architecture\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eCPU\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e\u003cspan dir=\"ltr\" role=\"presentation\"\u003e20 core ARM: 10 Cortex-X925 \u003c\/span\u003e\u003cspan dir=\"ltr\" role=\"presentation\"\u003e+ 10 Cortex-A725 ARM\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eSSD-Speicher\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x M.2 PCIe Gen4  1 TB \/ 4 TB\u003cstrong\u003e oder\u003c\/strong\u003e \u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x M.2 PCIe Gen5 4 TB\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eWLAN \u0026amp; Bluetooth\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eWi-Fi 7 + Bluetooth 5.4\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eNetzwerk\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x 10 GBit LAN\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x ConnectX CX-7 Smart NIC (200 Gbps, 2 x QSFP)\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eUSB Ports\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e3 x USB 3.2 Gen 2x2 Type-C, 20Gbps, alternate mode (DisplayPort 2.1) \u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x USB 3.2 Gen 2x2 Type-C, 20 Gbps, with PD in(180W EPR PD3.1 SPEC)\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eWeitere Ports \u0026amp; Features\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x HDMI 2.1a\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x An\/Aus-Taster\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e1 x Kensington Lock\u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eBetriebssystem\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eNVIDIA DGX™ OS (Ubuntu Linux)\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eAbmessungen\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"height: 35.5938px;\"\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003e150 (L) x 150 (B) x 50.5 mm (H)\u003c\/span\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eGewicht\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e1,5 kg\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eLeistungsaufnahme\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e240 W \u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eLieferumfang\u003c\/span\u003e\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cp role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e1 × Gigabyte AI TOP ATOM, 1TB\/4TB TB SSD je nach Auswahl (auf Basis von NVIDIA DGX Spark \/ GB10)\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cp role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003eNetzteil\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cp role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003eNetzkabel (EU) \u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cspan\u003eHinweis: QSFP Kabel für die ConnectX CX-7 Netzwerkschnittstelle, zum Verbinden von zwei NVIDIA DGX Spark Systemen, ist nicht im Lieferumfang enthalten - es ist separat erhältlich. \u003c\/span\u003e\u003cspan\u003ePassende Kabel sind:\u003c\/span\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli class=\"\"\u003e\u003cspan\u003eDGX Spark Connect Cable: NJAAK-N911\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli class=\"\"\u003e\u003cspan\u003eDGX Spark Connect Cable: NJAAK-0006\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 dir=\"ltr\"\u003eEinsatzbereiche\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cp role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eIndustrie \u0026amp; Forschung\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003e: Entwicklung und Finetuning von AI LLM-Modellen mit bis zu 200B Parametern (bzw. 405B bei Einsatz von zwei Gigabyte AI TOP ATOM Systemen \/ DGX Sparks)\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cp role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003eUniversitäten \u0026amp; Hochschulen: Experimente und Hands-On-Erfahrung für Studenten an großen LLM Modellen \u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli dir=\"ltr\"\u003e\n\u003cp role=\"presentation\" dir=\"ltr\"\u003eBüros, Geschäftliches Umfeld: Ausführen von Agentic AI, insbesondere für Datenschutz - bspw. für Bearbeiten von Kundenanfragen, offline e-Mailbearbeitung, RAGs mit sensitiven Firmendaten. \u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2 dir=\"ltr\"\u003e\u003cspan\u003eNVIDIA DGX Spark Produktvarianten\u003c\/span\u003e\u003c\/h2\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003eDie NVIDIA DGX Spark Plattform baut im Kern auf NVIDIA Komponenten auf. In jeder Variante ist der Grace Blackwell Superchip GB10, sowie 128 GB RAM mit 273 GB\/s Speicherbandreite verbaut. Die Speicherbandbreite hat dabei den größten Effekt auf Token\/s Durchsatzraten. \u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003eDas Betriebssystem (NVIDIA DGX OS, auf Ubuntu Basis), sowie der NVIDIA AI-Softwarestack ist in jedem Fall der Gleiche.\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003eVerschiedene Anbieter bauen ein Gehäuse drumherum, und vertreiben das Gerät unter ihrem eigenen Markennamen.\u003c\/p\u003e\n\u003cp dir=\"ltr\"\u003eGigabyte's DGX Spark \/ GB10 Produkt heißt Gigabyte AI TOP ATOM.  \u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2\u003eSoftware-Stack \/ unterstützte Software\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA DGX OS\u003c\/strong\u003e (Betriebssystem, auf Basis von Ubuntu)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA NIM\u003c\/strong\u003e (Microservices als Bausteine für AI Lösungen)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA AI Blueprints\u003c\/strong\u003e (Beispielanwendungen, bspw. RAG Workflows)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cspan\u003e\u003cstrong\u003ePyTorch \u003c\/strong\u003e(Framework für Machine Learning und Deep Neural Networks)\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTensorFlow \u003c\/strong\u003e(\u003cspan\u003eFramework für Machine Learning und Deep Neural Networks\u003c\/span\u003e)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA Riva\u003c\/strong\u003e (Spracherkennung, Übersetzung und Sprachausgabe)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA Holoscan\u003c\/strong\u003e (Plattform für Sensor-Daten-Verarbeitung)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA Metropolis \u003c\/strong\u003e(Vision-KI Anwendungsplattform)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNVIDIA Isaac \u003c\/strong\u003e(Plattform für Entwicklung von Robotern, bspw. autonomen Fahrzeugen)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eCUDA \u003c\/strong\u003e(Toolkit zur Beschleunigung und Parallesierung von Berechnungen auf GPUs)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003ecuDNN \u003c\/strong\u003e(Beschleunigung von Deep Neural Networks auf GPUs)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003ecuBLAS \u003c\/strong\u003e(Lineare Algebra Frameworks zur Beschleunigung von KI und High performance computing (HPC) Anwendungen)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTensorRT \u003c\/strong\u003e(SDK für high-performance deep learning inferencing)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNCCL \u003c\/strong\u003e(NVIDIA Collective Communications library, zur Verteilung der Rechenleistung über mehrere Nodes hinweg)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003evLLM + ollama + llama.cpp\u003c\/strong\u003e - Large Language Model Inferencing Frameworks\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003ezusätzliche Software von Gigabyte: AI TOP Utility\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eDas AI TOP Utility - als Teil des Gigabyte Software Supportpackages für den AI TOP ATOM -  ermöglicht einen besonders leichten Einstieg mit lokalen KI-Modellen. \u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eAktuell unterstützte Funktionen des AI TOP Utility: \u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eModell-Download\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eInferenz\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRAG-Systeme\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eMachine Learning\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2\u003eWeitere Produktbezeichnungen\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eATAGB10-9002 (1TB Gigabyte AI TOP ATOM Variante)\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eATAGB10-9001 (4TB PCIe 4 Gigabyte AI TOP ATOM Variante)\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cspan class=\"fontstyle0\"\u003eATAGB10-9000 \u003cmeta charset=\"utf-8\"\u003e(4TB PCIe 5 Gigabyte AI TOP ATOM Variante)\u003c\/span\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e","brand":"Gigabyte","offers":[{"title":"1TB","offer_id":53384809939211,"sku":"gigabyte-ai-top-atom-1TB-gen4","price":5990.0,"currency_code":"EUR","in_stock":false},{"title":"4TB Gen4","offer_id":53384809971979,"sku":"gigabyte-ai-top-atom-4TB-gen4","price":6600.0,"currency_code":"EUR","in_stock":false},{"title":"4TB Gen5","offer_id":53384845459723,"sku":"gigabyte-ai-top-atom-4TB-gen5","price":8390.0,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1560\/1473\/files\/GIGABYTEAITOPATOM_01NVIDIADGXGB10.png?v=1790213878","url":"https:\/\/buyzero.de\/en\/products\/gigabyte-ai-top-atom-nvidia-dgx-spark","provider":"buyzero.de","version":"1.0","type":"link"}