Análise da estação HP ZGX Nano G1n AI: Potência de servidor compacta com Nvidia DGX Spark

A HP ZGX Nano G1n AI Station demonstra seus pontos fortes principalmente no campo dos aplicativos profissionais especializados. Seu maior trunfo é, sem dúvida, a arquitetura Blackwell. Com suporte para o novo formato de dados FP4 e os modelos NVFP4 e NVFP8 otimizados pela Nvidia, os aplicativos de IA podem ser executados mais rapidamente e ocupar significativamente menos VRAM. Essa é uma vantagem tecnológica atualmente encontrada apenas na Nvidia. Além disso, esse gadget concede acesso ao ecossistema DGX da Nvidia, o que facilita o escalonamento de pequenos experimentos até clusters de servidores maciços. Os desenvolvedores com uma sólida compreensão da pilha de software da Nvidia acharão essa "ponte para o data center" inestimável. É impressionante a capacidade de IA possível em um espaço tão pequeno.

No entanto, o alto preço de cerca de 4.000 euros gera expectativas que o dispositivo não consegue atender em termos de tato e ergonomia. O chassi de plástico parece básico demais para essa faixa de preço, e a ventoinha permanentemente audível, bem como o alto consumo de energia de até 50 watts no modo ocioso, mancham a impressão no uso diário. Gostaríamos de ter tido mais refinamento aqui, especialmente porque o dispositivo geralmente fica diretamente sobre uma mesa. Afinal de contas, esse dispositivo é destinado àqueles que realmente querem trabalhar com inteligência artificial.

A Team Red, por outro lado, é uma forte concorrente se tudo o que o senhor deseja é uma grande quantidade de memória local para executar grandes modelos de IA e não precisa dos recursos que a Nvidia oferece. Os sistemas baseados na plataforma AMD Strix Halo, como o Bosgame M5 AI Mini Desktope o Framework Desktopou o GMKtec EVO-X2 com o Ryzen AI Max+ 395, oferecem configurações de memória generosas e desempenho sólido em muitos aplicativos de IA padrão - a um preço significativamente mais atraente. No entanto, a estação HP continua sendo a primeira opção para os especialistas da Nvidia.

Há grandes diferenças de preço para a HP ZGX Nano G1n AI Station. O modelo de 4 TB está atualmente listado na Amazon por US$ 4.759,00, enquanto a HP Store cobra US$ 7.399,00.

HP ZGX Nano G1n AI Station é um nome bastante longo para o que é realmente a plataforma de referência DGX Spark da Nvidia. Concorrentes como Gigabyte, Asus, Acer e Dell fornecem kits para desenvolvedores de IA, portanto, a HP não é a única a usar essa estratégia. As diferenças geralmente estão nos detalhes, como pequenos ajustes na pilha de software ou no design do chassi. O conceito em si demonstra ser extremamente flexível: A caixa compacta pode ser operada como um servidor dedicado "sem cabeça" na rede ou - graças às portas disponíveis - como uma estação de trabalho completa com mouse, teclado e monitor diretamente na mesa. Usamos o Crowview Note confortavelmente para essa finalidade em nosso teste. Foi dada atenção especial à facilidade de configuração. A Nvidia e a HP querem tornar a entrada no desenvolvimento local de IA o mais simples possível e incluem projetos prontos, os chamados Blueprints, que saem da caixa.

A HP ZGX Nano G1n AI Station apresenta um formato extremamente compacto com dimensões de aproximadamente 15 × 15 × 5,5 cm e um peso de apenas 1,25 kg. Isso facilita a acomodação em qualquer mesa. A seção frontal é atraente e consiste quase inteiramente em um design de grade diferenciado para garantir o fluxo de ar ideal para os potentes componentes internos. O logotipo da HP e um discreto logotipo "AI" estão integrados aqui.

A HP enfatiza a sustentabilidade com esse modelo. O AI Station contém até 40% de plástico reciclado, até 75% de alumínio reciclado e pelo menos 20% de aço reciclado. Além disso, a embalagem externa é feita de materiais 100% sustentáveis e recicláveis. Todo o exterior do AI Station é feito de plástico preto.

A seleção de portas é voltada para as necessidades profissionais. Na parte traseira, há uma porta Ethernet rápida de 10 Gbit, bem como duas portas QSFP para a interconexão de alta velocidade da Nvidia, permitindo o dimensionamento ao conectar várias unidades. Três portas USB-C estão disponíveis para periféricos. Uma saída HDMI 2.1 permite conectar um monitor ao console, mesmo que o dispositivo provavelmente seja usado com frequência no modo "sem cabeça". O sistema se comunica sem fio via Wi-Fi 7 e Bluetooth 5.4.

A peça central do ZGX Nano G1n é o chip GB10 da Nvidia, cujo perfil de desempenho é baseado aproximadamente em um Nvidia GeForce RTX 5070, embora com um foco significativamente diferente. A Nvidia otimizou consistentemente a arquitetura aqui para cargas de trabalho de IA, o que é perceptível em uma distribuição alterada de TMUs e núcleos Tensor em detrimento dos ROPs clássicos. Na prática, porém, as especificações de memória tornam esse chip potente mais lento. Enquanto uma RTX 5070 pode contar com 12 GB de VRAM com uma largura de banda de memória de 672,0 GB/s, a GB10 precisa se contentar com 273,2 GB/s.

A memória LPDDR5X de 128 GB instalada é, portanto, extremamente generosa em termos de capacidade, permitindo o carregamento e o processamento de LLMs maciços e modelos de IA que não encontrariam espaço em placas de consumo convencionais, mas se mostra comparativamente lenta. Dependendo do tamanho do modelo carregado ou da complexidade do contexto, esse gargalo restringe visivelmente o desempenho da IA. O mesmo fica evidente com modelos de texto para imagem como o SDXL. Em vários testes com o ComfyUI ou o JupyterLab, conseguimos cerca de três iterações por segundo (it/s) na geração de imagens. De acordo com nossa experiência, PCs bem equipados com uma RTX 5070 atingem 4,5 it/s.

Os núcleos ARM do módulo Grace oferecem excelente desempenho de vários núcleos, o que é ideal para tarefas paralelas. No entanto, em aplicativos que dependem muito do desempenho de um único núcleo, o desempenho bruto inferior dos núcleos individuais em comparação com as atuais CPUs x86 de ponta torna-se perceptível.

A HP inclui uma poderosa fonte de alimentação USB-C de 240 watts com o AI Station, o que parece necessário, dado o apetite do dispositivo por energia. Com a utilização total da GPU, o consumo de energia sobe para 206 watts em nossas medições. Para cargas de trabalho típicas e sustentadas, como a inferência LLM, o consumo se estabiliza em cerca de 160 watts. No entanto, consideramos que o requisito de energia no modo inativo é um ponto de crítica. É notável como o sistema consome constantemente entre 30 e 50 watts da tomada sem nenhuma carga computacional - um nível de consumo de energia que nem mesmo muitos notebooks de última geração para jogos atingem quando estão ociosos.

Há alguma presença audível do dispositivo, mas ela permanece dentro de parâmetros aceitáveis. Medimos um nível de ruído contínuo da ventoinha de 30 dB(A) quando a unidade estava ociosa e 40 dB(A) quando a carga era de 100% durante nosso teste de estresse. Do ponto de vista térmico, a HP tem a dissipação de calor sob controle, embora o pequeno chassi fique visivelmente quente. Medimos temperaturas de superfície de cerca de 50 °C. É nesse ponto que a escolha dos materiais se mostra vantajosa, pois o chassi de plástico ainda pode ser manuseado sem problemas, mesmo nessas temperaturas, e não parece desagradavelmente quente ao toque.