Die HP Z2 Mini G1a Workstation markiert einen großen Fortschritt in der hochgradig anpassbaren, kompakten Computertechnik. Entwickelt für Profis in Bereichen wie 3D-Modellierung, KI-Entwicklung und digitaler Content-Erstellung, vereint dieses Kraftpaket Mobilität mit Präzision. Das Herzstück dieser Workstation ist der AMD Ryzen AI Max PRO Series Prozessor, der beschleunigte Leistung für Multitasking, Rendering und lokale LLMs bietet.
Das Herzstück des Systems bildet AMDs Ryzen AI MAX+ Pro 395, ein hochmoderner Prozessor, der Anfang 2025 vorgestellt wurde. Die CPU-Taktfrequenz steigt auf bis zu 5.1 GHz und verfügt über 16 Kerne, die eine starke Rechenleistung liefern. Er ist außerdem mit der integrierten Grafik AMD Radeon 8060S gekoppelt. Wie bei vielen KI-Produkten bietet die integrierte neuronale Verarbeitungseinheit zusätzliche 50 TOPS für anspruchsvolle KI-Workloads. Die integrierte Grafik Radeon 8060S macht ihn zu einem Konkurrenten für GPU-intensive Workloads, da Benutzer ihm bis zu 96 GB VRAM zuweisen können. Dies verschafft ihm einen einzigartigen Vorteil bei führenden lokalen LLM-Inferenz-Workloads sowie beim Rendering und der Inhaltserstellung.
Wenn Benutzer den HP Z2 Mini G1a konfigurieren, skaliert dieses System anders als andere Systeme. CPU und GPU werden gemeinsam skaliert. Die Basiskonfiguration umfasst beispielsweise den AMD Ryzen AI Max Pro 380 mit Radeon 8040S-Grafik und 32 GB gemeinsam genutztem Speicher. Wenn Sie mehr Speicher verwenden, z. B. auf 128 GB, ändern sich auch CPU und GPU. Diese Änderung führt zum Ryzen AI Max+ Pro 395 mit Radeon 8060S-Grafik und 128 GB gemeinsam genutztem Speicher.
Das in diesem Test vorgestellte System ist das Z2 Mini G1a mit dem Ryzen AI Max+ Pro 395 Chipsatz. Es bietet eine 16-Kern-CPU in Kombination mit der Radeon 8060S Grafikkarte, die sich 128 GB DDR5-Arbeitsspeicher teilen. Unser Testsystem verfügt über zwei 1-TB-SSDs und einen Listenpreis von 4,781 US-Dollar, der tatsächliche Straßenpreis ist jedoch deutlich niedriger. Der Preis war beim HP ZBook Ultra G1a , das wir Anfang des Jahres getestet haben, ein wichtiger Kritikpunkt, doch glücklicherweise haben sich Preis und Leistung deutlich verbessert. Aktuell bietet B&H das Z2 Mini G1a in der Top-Ausstattung mit einer 2-TB-SSD für nur 3,342.65 US-Dollar an.
HP ZCentral Remote Boost
Eine der interessantesten Funktionen, die HP in seinen professionellen Workstation-Produktlinien bietet, ist HP ZCentral Remote Boost. HP ZCentral Remote Boost ist die Remote-Verbindungssoftware des Unternehmens (früher bekannt als HP Remote Graphics Software oder RGS). Sie wurde für den Einsatz mit physischen Workstations und nicht mit virtuellen Maschinen (VMs) entwickelt. Im Wesentlichen verbindet Remote Boost ein Endgerät mit einer Z-Workstation im Büro oder zu Hause und ermöglicht Benutzern den Zugriff auf das System für grafikintensive Arbeiten über das Endgerät.
Mehrere Benutzer können dann eine Workstation nutzen, unabhängig davon, wo sie sich befindet: im Rechenzentrum, im Datenschrank oder sogar am Schreibtisch. Wenn der Empfänger das Sendersystem über das Netzwerk kontaktieren kann, können die Rechenressourcen vollständig remote genutzt werden, selbst in einer WAN-Umgebung mit VPN.
Insgesamt waren unsere Erfahrungen mit HP Remote Boost als Endnutzer hervorragend. Wir empfehlen Ihnen, das Whitepaper „ Funktionsweise: HP ZCentral Remote Boost“ zu lesen , um mehr über diese nützliche Technologie zu erfahren, die heute relevanter denn je ist.
HP Z2 Mini G1a - Technische Daten
| Kategorie | Spezifikationen |
|---|---|
| Verfügbare Betriebssysteme |
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| Prozessorfamilie | AMD Ryzen AI Max PRO Prozessor |
| Verfügbare Prozessoren |
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| Neurale Verarbeitungseinheit | AMD Ryzen AI (50 TOPS) |
| Produktfarbe | Tiefschwarz |
| Formfaktor | Mini |
| Maximaler Speicher | 128 GB LPDDR5X-8533 MT/s ECC, Übertragungsraten bis zu 8000 MT/s |
| Interner Speicher |
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| Verfügbare Grafiken |
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| Audio | Integrierter Monolautsprecher, Realtek ALC3205-VA2-CG, 2.0 W interner Monolautsprecher |
| Erweiterungssteckplätze | 2 M.2 2280 PCIe 4×4; 1 M.2 2230 für WLAN |
| Ports und Anschlüsse |
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| Tastaturoptionen | HP USB Business Slim SmartCard CCID-Tastatur; HP 125 schwarze kabelgebundene Tastatur; HP 320K kabelgebundene Tastatur |
| Mausoptionen | Kabelgebundene HP Desktop 128 Lasermaus; Kabelgebundene HP 320M Maus; Kabelgebundene HP 125 Maus |
| Kommunikation | LAN: Realtek RTL8125BPH-CG 2.5 GbE; WLAN: MediaTek Wi-Fi 7 MT7925 (2×2) und Bluetooth 5.4 |
| Software | HP UEFI BIOS-Zertifizierung 2.7B; HP PC Hardware Diagnostics Windows; HP Image Assistant; HP Manageability Integration Kit 10; Performance Advisor 3.0 |
| Sicherheitsmanagement | HP Secure Erase; HP Sure Click; HP BIOSphere Gen6; Sure Recover Gen4; HP Sure Admin; Optionales Haubensensor-Kit; HP Client Security Manager Gen6; HP Sure Start Gen7; HP Sure Sense Gen2; HP Sure Run Gen5; Microsoft Pluton; HP Wolf Pro Security Edition |
| Verwaltungsfunktionen | Hochleistungsmodus, Leiser Modus, Rack-Modus, Leistungsmodus |
| Tuning | Internes 300-W-Netzteil, bis zu 92 % Wirkungsgrad, aktive PFC |
| Abmessungen | 3.4 x 6.6 x 7.9 Zoll; 8.55 x 16.8 x 20 cm (Standard-Desktop-Ausrichtung) |
| Gewicht | Ab 5.07 lb (2.3 kg); Paket ab 9 lb (4.1 kg) |
| Umweltzeichen | IT ECO-Erklärung; SEPA; Taiwan Green Mark; Japan PC Green Label; FEMP; EPEAT Gold mit Climate+; Korea MEPS |
| Energieausweis | ENERGY STAR zertifiziert |
| Nachhaltige Wirkung | Großpackungen erhältlich; 10 % ITE-basierter Kunststoff im geschlossenen Kreislauf; CO65-Fußabdruck des Produkts; Enthält mindestens 20 % recycelten Kunststoff aus Verbraucherabfällen; Enthält mindestens 2025 % recycelten Stahl aus der Industrie; QR-Code-fähiges Produktportal (Dez. XNUMX); Neues Dashboard zum Energieverbrauch |
| Unterstützung anzeigen | Unterstützt vier gleichzeitige Displays. Jeder Mini DisplayPort kann ein Display ansteuern; jeder Thunderbolt-Anschluss kann zwei Displays ansteuern |
Designen und Bauen
Die Vorderseite des HP Z2 Mini G1a besticht durch ein elegantes Design mit geradlinigem Layout. Die Frontblende ist mit einem coolen Gitterrahmen versehen, der auf der einen Seite das HP-Logo und auf der anderen Seite einen Power-Button trägt. Das Gitter ist funktional und ermöglicht eine ungehinderte Luftzirkulation im Gehäuse.
Eine Seite des Z2 Mini G1a bietet außerdem einige Anschlüsse, darunter einen USB-C-10-Gbit/s-Anschluss mit 15-W-Ausgang sowie einen USB-A-Anschluss mit 10-Gbit/s-Konnektivität und eine Kopfhörer-/Mikrofonbuchse.
Auf der Rückseite des Systems befindet sich eine große Auswahl an Anschlüssen. Dazu gehören zwei Mini-DP-2.1-Anschlüsse, zwei USB-2.0-Anschlüsse, zwei USB-3.0-Anschlüsse (10 Gb/s), zwei Thunderbolt-4-USB-C-Anschlüsse (40 Gb/s), ein 2.5-GbE-Anschluss und natürlich der Netzteilanschluss und eine Kabelverriegelung. Das Netzteil ist vollständig integriert, was ein nettes Extra ist, da so kein großes Netzteil mehr benötigt wird. HP bietet außerdem eine Funktion für mehr Anpassungsmöglichkeiten: zwei Flex-IO-Steckplätze, die der Benutzer nach Belieben austauschen kann. Der obere Steckplatz bietet die Wahl zwischen einer Dual-Port-USB-A-5-Gb/s-Kombi oder einer 1-GbE-Netzwerkkarte mit seriellem Anschluss. Der untere Steckplatz kann über einen seriellen Anschluss mit einer weiteren 1-GbE-Netzwerkkarte, einem zusätzlichen externen Netzschalter sowie einem HP Remote System Controller für Out-of-Band-Verwaltung (OOB) konfiguriert werden.
Um in das HP Z2 Mini G1a einzudringen, lässt sich die obere Abdeckung bequem mithilfe eines Fingerriegels auf der Rückseite abnehmen.
Eine große Lüfter-Kühlkörper-Kombination bedeckt den größten Teil des Motherboards und kühlt die AMD Ryzen CPU/GPU-Kombination. Während der System-RAM verlötet ist und nicht gewartet werden kann, bietet das Z2 Mini G1a zwei PCIe Gen4 M.2-Steckplätze. Diese sind zugänglich, indem zwei kleine Schrauben, die die Lüfterbaugruppe mit dem Kühlkörper verbinden, entfernt und die Lüfterbaugruppe angehoben werden.
Bei starker Beanspruchung war ein gewisses Lüftergeräusch wahrnehmbar, allerdings nicht so deutlich oder aggressiv wie bei einer größeren Workstation.
HP Z2 Mini G1a Leistungstests
In diesem Test vergleichen wir die HP Z2 Mini G1a mit dem HP ZBook Ultra G1a 14″-Laptop, über den wir bereits berichtet haben. Beide Geräte, Workstation und Laptop, verfügen über identische Komponenten, sodass wir die Vorteile des Desktop-Formfaktors im Vergleich zu höherer Leistung und verbesserter Kühlung untersuchen können.
UL Procyon: KI-Computervision
Der Procyon AI Computer Vision Benchmark bietet detaillierte Einblicke in die Leistungsfähigkeit von KI-Inferenzmaschinen auf professionellem Niveau. Durch die Integration von Maschinen verschiedener Anbieter liefert er Leistungswerte, die die Leistungsfähigkeit eines Geräts präzise widerspiegeln. Der Benchmark bewertet modernste neuronale Netzwerkmodelle, indem er ihre KI-Beschleunigungsleistung auf verschiedenen Hardwaretypen – einschließlich CPU, GPU und NPU – vergleicht. So können Benutzer die relative Effizienz bei unterschiedlichen Workload-Größen und -Bedingungen beurteilen.
Um reale KI-Workloads abzubilden, verwendet der Benchmark sechs verschiedene neuronale Netzwerkmodelle, die jeweils aufgrund ihrer Relevanz für moderne Computer-Vision-Aufgaben ausgewählt wurden. MobileNet V3 ist ein kompaktes, auf Mobilgeräte ausgerichtetes Modell zur Motiverkennung in Bildern, während Inception V4 dieselbe Aufgabe mit einer tieferen und komplexeren Architektur erfüllt.
YOLO V3 (You Only Look Once) ist auf Objekterkennung spezialisiert, indem es Objektwahrscheinlichkeiten in Echtzeit schätzt. DeepLab V3, basierend auf MobileNet V2, konzentriert sich auf semantische Bildsegmentierung und Pixel-Clustering. Real-ESRGAN, der rechenintensivste Test, skaliert Bilder von 250×250 auf 1,000×1,000 Auflösung hoch. Schließlich ist ResNet 50 ein robustes Klassifizierungsmodell, das ein effektiveres Training tiefer neuronaler Netzwerke ermöglicht.
Das HP Z2 Mini G1a übertrifft das HP ZBook Ultra G1a 14″ im CPU-Test knapp. Die Workstation erreichte insgesamt 227 Punkte, das Notebook 186 Punkte. Die Workstation war deutlich schneller, proportional über alle Kategorien hinweg. Am besten zeigte sich dies im REAL-ESRGAN-Test mit 1,892.10 ms für die Workstation und 2,138.97 ms für die mobile Plattform. Obwohl der Geschwindigkeitsunterschied deutlich erkennbar ist und die Workstation insgesamt besser abschneidet, erzielen beide Geräte hervorragende Ergebnisse.
Beim GPU-Test liegt das Notebook mit einem Gesamtergebnis von 583 ms an der Spitze, die Workstation erreicht 528. Die integrierte Radeon 8060S-Grafikkarte zeigt auf beiden Systemen eine hohe Leistung. Das Notebook war in den meisten Kategorien jedoch etwas schneller. Die einzige Ausnahme bildet MobileNet V3, wo die Workstation 0.42 ms erreichte, während das Notebook 0.46 ms erreichte. Bei den restlichen Ergebnissen ist jedoch das Gegenteil der Fall. Betrachtet man beispielsweise die höchste Arbeitslast, REAL-ESRGAN, erreichte die Workstation eine Zeit von 211.76 ms und lag damit etwa 11 ms hinter dem Notebook mit 200.40 ms.
Sowohl das HP Z2 Mini G1a als auch das HP ZBook Ultra G1a 14″ schnitten im NPU-Test gut ab. Betrachtet man die Gesamtpunktzahl von 1,761 für die Workstation und 1,773 für das Notebook, scheint die mobile ZBook-Plattform hier besser zu sein. Der Unterschied beträgt jedoch in fast allen Kategorien, mit Ausnahme von DeepLab V3 und REAL-ESRGAN, nur Hundertstel Millisekunden. Beide Systeme zeigen eine solide Leistung bei der KI-Inferenzierung, was darauf hindeutet, dass sie leistungsmäßig vergleichbar sind.
| UL Procyon: AI Computer Vision Inference (Niedriger ist besser) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| CPU-Zeiten | ||
| Gesamtpunktzahl für KI-Computervision (höher ist besser) | 227 | 186 |
| MobileNet V3 | 0.75 ms | 1.09 ms |
| ResNet 50 | 5.99 ms | 6.84 ms |
| Inception V4 | 17.12 ms | 19.80 ms |
| DeepLab V3 | 21.20 ms | 28.27 ms |
| YOLO V3 | 36.58 ms | 41.64 ms |
| ECHT-ESRGAN | 1,892.10 ms | 2,138.97 ms |
| GPU-Zeiten | ||
| Gesamtpunktzahl für KI-Computervision (höher ist besser) | 528 | 583 |
| MobileNet V3 | 0.42 ms | 0.46 ms |
| ResNet 50 | 3.85 ms | 3.27 ms |
| Inception V4 | 15.15 ms | 11.62 ms |
| DeepLab V3 | 10.98 ms | 10.72 ms |
| YOLO V3 | 12.64 ms | 10.57 ms |
| ECHT-ESRGAN | 211.76 ms | 200.40 ms |
| NPU-Zeiten | ||
| Gesamtpunktzahl für KI-Computervision (höher ist besser) | 1,761 | 1,773 |
| MobileNet V3 | 0.27 ms | 0.27 ms |
| ResNet 50 | 0.83 ms | 0.82 ms |
| Inception V4 | 1.72 ms | 1.71 ms |
| DeepLab V3 | 4.31 ms | 4.22 ms |
| YOLO V3 | 3.17 ms | 3.15 ms |
| ECHT-ESRGAN | 100.05 ms | 100.83 ms |
UL Procyon: KI-Textgenerierung
Der Procyon AI Text Generation Benchmark vereinfacht die Leistungsprüfung von KI-basierten LLM-Modellen durch eine prägnante und konsistente Bewertungsmethode. Er ermöglicht wiederholte Tests mit verschiedenen LLM-Modellen und minimiert gleichzeitig die Komplexität großer Modellgrößen und variabler Faktoren. Entwickelt in Zusammenarbeit mit führenden KI-Hardwareherstellern, optimiert er die Nutzung lokaler KI-Beschleuniger für zuverlässigere und effizientere Leistungsbewertungen. Die unten aufgeführten Ergebnisse wurden mit TensorRT ermittelt.
Nach Abschluss der KI-Textgenerierungstests zeigen die Ergebnisse ein einheitliches Muster: Das HP Z2 Mini G1a liegt knapp vor dem HP ZBook Ultra G1a, die Unterschiede bleiben jedoch gering. Im Phi-Benchmark erreichte das Z2 Mini beispielsweise eine Gesamtpunktzahl von 965 gegenüber 922 des ZBook. Die Zeit bis zum ersten Token war nahezu identisch und betrug 1.898 Sekunden für das Z2 Mini und 1.956 Sekunden für das ZBook. Die Ausgabetoken pro Sekunde lagen mit 68.967 bzw. 64.986 ähnlich nah beieinander. Diese Zahlen deuten darauf hin, dass das Z2 Mini Aufgaben zwar geringfügig schneller verarbeitet, beide Systeme bei der Inferenz jedoch eine vergleichbare Reaktionsfähigkeit bieten.
Dieser Trend setzt sich in den Mistral- und Llama3-Tests fort. Das Z2 Mini erreichte 850 bzw. 766 Punkte, das ZBook 829 bzw. 756. Ausgabegeschwindigkeit und Token-Latenz lagen mit ähnlich knappen Abständen gleichauf. Diese konsistenten Ergebnisse deuten darauf hin, dass beide Systeme eine ähnliche Leistung liefern, insbesondere bei mittelgroßen Modellen unter realen Bedingungen.
Der Llama2-Test lieferte insgesamt die ähnlichsten Ergebnisse. Das Z2 Mini erreichte einen Wert von 936 bei einer Zeit bis zum ersten Token von 3.813 Sekunden, während das ZBook einen Wert von 929 bei einer Zeit von 3.860 Sekunden erreichte. Der geringe Unterschied zwischen diesen Ergebnissen unterstreicht, wie ähnlich sich die Systeme bei der Bewältigung moderner KI-Workloads sind.
Insgesamt liegt das Z2 Mini in jedem Test leicht vorn, die Daten zeigen jedoch, dass beide Systeme bei der Ausführung von LLMs mit TensorRT nahezu gleichauf liegen. Diese Unterschiede mögen in synthetischen Benchmarks deutlich werden, führen aber in den meisten Anwendungsszenarien wahrscheinlich nicht zu nennenswerten Leistungsunterschieden.
| UL Procyon: KI-Textgenerierung | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| Phi-Gesamtpunktzahl | 965 | 922 |
| Phi-Ausgabezeit bis zum ersten Token | 1.898 Sekunden | 1.956 Sekunden |
| Phi-Ausgabetoken pro Sekunde | 68.967 Token/s | 64.986 Token/s |
| Phi Gesamtdauer | 52.666 Sekunden | 55.501 Sekunden |
| Mistral-Gesamtpunktzahl | 850 | 829 |
| Mistral-Ausgabezeit bis zum ersten Token | 2.734 Sekunden | 2.783 Sekunden |
| Mistral-Ausgabetoken pro Sekunde | 43.358 Token/s | 41.992 Token/s |
| Mistral Gesamtdauer | 81.716 Sekunden | 84.065 Sekunden |
| Llama3 Gesamtpunktzahl | 766 | 756 |
| Llama3-Ausgabezeit bis zum ersten Token | 2.545 Sekunden | 2.578 Sekunden |
| Llama3-Ausgabetoken pro Sekunde | 36.752 Token/s | 36.243 Token/s |
| Llama3 Gesamtdauer | 91.987 Sekunden | 93.200 Sekunden |
| Llama2 Gesamtpunktzahl | 936 | 929 |
| Llama2-Ausgabezeit bis zum ersten Token | 3.813 Sekunden | 3.860 Sekunden |
| Llama2-Ausgabetoken pro Sekunde | 24.685 Token/s | 24.619 Token/s |
| Llama2 Gesamtdauer | 136.077 Sekunden | 136.720 Sekunden |
UL-Procyon: KI-Bilderzeugung
Der Procyon AI Image Generation Benchmark bietet eine konsistente und präzise Methode zur Messung der KI-Inferenzleistung auf unterschiedlichster Hardware, von stromsparenden NPUs bis hin zu High-End-GPUs. Er umfasst drei Tests: Stable Diffusion XL (FP16) für High-End-GPUs, Stable Diffusion 1.5 (FP16) für GPUs mittlerer Leistung und Stable Diffusion 1.5 (INT8) für stromsparende Geräte. Der Benchmark verwendet für jedes System die optimale Inferenz-Engine und gewährleistet so faire und vergleichbare Ergebnisse.
Um die reale Nutzung zu simulieren, generiert der Benchmark Bilder aus einem standardisierten Satz von Textaufforderungen und erzeugt so eine konsistente Text-zu-Bild-KI-Arbeitslast auf allen Geräten. Jeder Test liefert wichtige Leistungskennzahlen, darunter eine Gesamtpunktzahl, die Gesamtgenerierungszeit und die Bildgenerierungsgeschwindigkeit. Dies ermöglicht einen einfachen und effektiven Vergleich zwischen Modellen und Hardwarekonfigurationen.
Sowohl das HP Z2 Mini G1a als auch das HP ZBook Ultra G1a konnten zwei der drei Bildgenerierungstests des Procyon AI Image Generation Benchmarks durchführen. Insbesondere absolvierten beide Systeme Stable Diffusion 1.5 mit FP16-Präzision und den anspruchsvolleren Stable Diffusion XL FP16-Test. Die INT8-Version von Stable Diffusion 1.5 wurde auf beiden Konfigurationen nicht unterstützt.
Im Stable Diffusion 1.5 FP16-Test meisterte das Z2 Mini die Aufgabe mit einer Gesamtpunktzahl von 725, einer Gesamtgenerierungszeit von 137.815 Sekunden und einer Bildgenerierungsgeschwindigkeit von 8.613 Sekunden pro Bild. Das ZBook erzielte vergleichbare Ergebnisse mit einer Gesamtpunktzahl von 648, einer Gesamtzeit von 154.203 Sekunden und einer Bildgenerierungsgeschwindigkeit von 9.638 Sekunden. Diese Zahlen deuten darauf hin, dass das Z2 Mini bei der Verarbeitungseffizienz einen leichten Vorsprung hat, obwohl beide Systeme denselben Ryzen AI Max+ PRO 395-Prozessor und die Radeon 8060S-GPU verwenden.
Ein ähnliches Muster zeigt sich im Stable Diffusion XL FP16-Test. Das Z2 Mini erreichte eine Gesamtpunktzahl von 570 und schloss den Benchmark in 1,052.468 Sekunden ab, wobei die Bildgeschwindigkeit pro Bild 65.779 Sekunden betrug. Das ZBook hingegen erreichte eine Punktzahl von 451 und eine Gesamtzeit von 1,329.592 Sekunden bei einer Bildgeschwindigkeit von 83.100 Sekunden pro Bild. Obwohl beide Systeme mit diesen größeren Modellen zurechtkommen, erledigt das Z2 Mini die Aufgaben durchweg schneller, was auf eine etwas optimiertere Leistung bei identischen Hardware-Einschränkungen hindeutet.
| UL Procyon: KI-Bildgenerierung | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| Stabile Diffusion 1.5 (FP16) – Gesamtpunktzahl | 725 | 648 |
| Stabile Diffusion 1.5 (FP16) – Gesamtzeit | 137.815 Sekunden | 154.203 Sekunden |
| Stable Diffusion 1.5 (FP16) – Bildgenerierungsgeschwindigkeit | 8.613 s/Bild | 9.638 s/Bild |
| Stabile Diffusion 1.5 (INT8) – Gesamtpunktzahl | N / A | N / A |
| Stabile Diffusion 1.5 (INT8) – Gesamtzeit | N / A | N / A |
| Stabile Diffusion 1.5 (INT8) – Bildgenerierungsgeschwindigkeit | N / A | N / A |
| Stabile Diffusion XL (FP16) – Gesamtpunktzahl | 570 | 451 |
| Stabile Diffusion XL (FP16) – Gesamtzeit | 1,052.468 Sekunden | 1,329.592 Sekunden |
| Stabile Diffusion XL (FP16) – Bildgenerierungsgeschwindigkeit | 65.779 s/Bild | 83.100 s/Bild |
SPECworkstation 4
Der SPECworkstation 4.0 Benchmark ist ein umfassendes Tool zur Bewertung aller wichtigen Aspekte der Workstation-Leistung. Er bietet eine praxisnahe Messung der CPU-, Grafik-, Beschleuniger- und Festplattenleistung und stellt sicher, dass Fachleute fundierte Entscheidungen über ihre Hardware-Investitionen treffen können. Der Benchmark beinhaltet eine spezielle Testreihe mit Fokus auf KI- und ML-Workloads, darunter Data-Science-Aufgaben und ONNX-Runtime-basierte Inferenztests, die die wachsende Bedeutung von KI/ML in Workstation-Umgebungen widerspiegeln. Er umfasst sieben Branchen und vier Hardware-Subsysteme und liefert so eine detaillierte und relevante Messung der Leistung moderner Workstations.
Die Ergebnisse zeigen, dass das Z2 Mini in den meisten Kategorien generell besser abschneidet, was auf einen leichten Leistungsvorteil bei anhaltender Arbeitslast hindeutet. Im Energietest erreichte das Z2 Mini 2.50 Punkte, verglichen mit 2.20 Punkten für das ZBook. Im Finanzdienstleistungstest zeigte sich eine größere Lücke mit Werten von 2.35 für die Workstation und 1.60 für das Notebook. Ein ähnlicher Trend zeigte sich in den Biowissenschaften: Das Z2 Mini erreichte 2.60 Punkte, das ZBook 2.20 Punkte. Medien und Unterhaltung erreichten 2.22 Punkte bzw. 1.90 Punkte, während Produktdesign Werte von 2.00 für die Workstation und 1.74 für das Notebook erreichte.
Nur in den Bereichen Produktivität und Entwicklung konnte das ZBook mit 1.03 Punkten die Nase vorn haben, während das Z2 Mini nur 1.00 Punkte erreichte. Diese Unterschiede sind zwar nicht dramatisch, deuten aber darauf hin, dass das Z2 Mini bei Workstation-Anwendungen einen etwas konstanteren Durchsatz bietet, obwohl beide Systeme über denselben Prozessor und dieselbe GPU verfügen.
| SPECworkstation 4.0.0 (Höher ist besser) |
HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| Energie | 2.50 | 2.20 |
| Finanzdienstleistungen | 2.35 | 1.60 |
| Biowissenschaften | 2.60 | 2.20 |
| Medien & Unterhaltung | 2.22 | 1.90 |
| Produkt Design | 2.00 | 1.74 |
| Produktivität & Entwicklung | 1.00 | 1.03 |
Luxmark
Luxmark ist ein GPU-Benchmark, der LuxRender, einen Open-Source-Raytracing-Renderer, nutzt, um die Leistung eines Systems bei der Verarbeitung hochdetaillierter 3D-Szenen zu bewerten. Dieser Benchmark ist relevant für die Bewertung der grafischen Rendering-Fähigkeiten von Servern und Workstations, insbesondere für Anwendungen zur visuellen Effekt- und Architekturvisualisierung, bei denen eine präzise Lichtsimulation entscheidend ist.
Sowohl das HP Z2 Mini G1a als auch das HP ZBook Ultra G1a schnitten in diesem Test gut ab und zeigten die Stärke des Ryzen AI Max+ PRO 395 in Kombination mit der Radeon 8060S. In der Hallbench-Szene erreichte das Z2 Mini einen Wert von 8,477 und lag damit knapp vor dem ZBook mit 7,833. In der Food-Szene lagen die Ergebnisse bei 3,943 für die Workstation und 3,915 für das Laptop. Diese Ergebnisse weisen nur minimale Abweichungen auf, was darauf hindeutet, dass beide Systeme für leichte bis mittlere 3D-Rendering-Workloads gut geeignet sind.
Beide Geräte profitieren insbesondere von der flexiblen Speicherzuweisung, die eine dynamische Aufteilung des RAM zwischen CPU- und GPU-Aufgaben ermöglicht. Diese Fähigkeit trägt dazu bei, dass sie Rendering-Aufgaben effizient bewältigen können, selbst in kompakten Formfaktoren, die normalerweise nicht mit intensiver Grafikleistung verbunden sind.
| Luxmark (Höher ist besser) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| Hallenbank | 8,477 | 7,833 |
| Essen - Food | 3,943 | 3,915 |
7-Zip-Komprimierung
Der 7-Zip Compression Benchmark bewertet die CPU-Leistung bei Komprimierungs- und Dekomprimierungsaufgaben und misst die Werte in GIPS (Giga Instructions Per Second) und CPU-Auslastung. Höhere GIPS und effiziente CPU-Auslastung weisen auf eine bessere Leistung hin.
Betrachtet man die Ergebnisse, so liefern sowohl das HP Z2 Mini G1a als auch das HP ZBook Ultra G1a eine starke, nahezu gleichwertige Leistung. Bei der Komprimierung erreichte das Z2 Mini ein Ergebnis von 139.298 GIPS und lag damit knapp unter den 139.617 GIPS des ZBook. Bei der Dekomprimierung erreichte das Z2 Mini jedoch ein höheres Ergebnis von 163.969 GIPS im Vergleich zu 174.046 GIPS des ZBook.
Unter Berücksichtigung beider Workloads ergab sich eine Gesamtbewertung von 151.634 GIPS für das Z2 Mini und 156.832 GIPS für das ZBook. Diese Ergebnisse zeigen, dass beide Systeme zwar sehr gut mit komprimierungsintensiven Arbeitsabläufen zurechtkommen, das ZBook jedoch beim Gesamtdurchsatz, insbesondere während der Dekomprimierungsphasen, einen leichten Vorteil hat.
| 7-Zip-Komprimierungs-Benchmark (höher ist besser) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | |||
| Komprimieren | |||||
| Aktuelle CPU-Auslastung | 2,734% | 2,868% | |||
| Aktuelle Bewertung/Nutzung | 5.136 GIPS | 4.883 GIPS | |||
| Aktuelle Bewertung | 140.405 GIPS | 140.061 GIPS | |||
| Resultierende CPU-Auslastung | 2,718% | 2,855% | |||
| Resultierende Bewertung/Nutzung | 5.126 GIPS | 4.890 GIPS | |||
| Resultierende Bewertung | 139.298 GIPS | 139.617 GIPS | |||
| Dekomprimieren | |||||
| Aktuelle CPU-Auslastung | 2,343% | 2,904% | |||
| Aktuelle Bewertung/Nutzung | 6.805 GIPS | 6.029 GIPS | |||
| Aktuelle Bewertung | 159.451 GIPS | 175.104 GIPS | |||
| Resultierende CPU-Auslastung | 2,414% | 2,887% | |||
| Resultierende Bewertung/Nutzung | 6.793 GIPS | 6.028 GIPS | |||
| Resultierende Bewertung | 163.969 GIPS | 174.046 GIPS | |||
| Gesamtbewertung | |||||
| Gesamt-CPU-Auslastung | 2,566% | 2,871% | |||
| Gesamtbewertung/Nutzung | 5.959 GIPS | 5.459 GIPS | |||
| Gesamtbewertung | 151.634 GIPS | 156.832 GIPS | |||
Blackmagic RAW-Geschwindigkeitstest
Der Blackmagic RAW Speed Test ist ein Leistungsbenchmarking-Tool, das die Leistungsfähigkeit eines Systems bei der Videowiedergabe und -bearbeitung mit dem Blackmagic RAW-Codec misst. Er bewertet, wie gut ein System hochauflösende Videodateien dekodieren und wiedergeben kann und liefert Bildraten sowohl für die CPU- als auch für die GPU-basierte Verarbeitung.
Im 8K-CPU-Test erreichte das HP Z2 Mini G1a 124 Bilder pro Sekunde und übertraf damit das HP ZBook Ultra G1a mit 102 Bildern pro Sekunde. Dies deutet auf einen leichten Vorteil der Workstation bei reinen CPU-basierten Dekodierungsaufgaben hin. Die GPU-beschleunigten Ergebnisse mit OpenCL zeigen jedoch den gegenteiligen Trend. Das ZBook erreichte eine leicht höhere Bildrate von 78 Bildern pro Sekunde im Vergleich zu 74 Bildern pro Sekunde beim Z2 Mini.
| Blackmagic RAW-Geschwindigkeitstest | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
|---|---|---|
| 8K-CPU | 124 FPS | 102 FPS |
| 8K OPENCL | 74 FPS | 78 FPS |
Blackmagic Disk Speed Test
Der Blackmagic Disk Speed Test bewertet die Speicherleistung durch Messung der Lese- und Schreibgeschwindigkeiten und bietet Einblicke in die Fähigkeit eines Systems, datenintensive Aufgaben wie Videobearbeitung und die Übertragung großer Dateien zu bewältigen.
Das HP Z2 Mini G1a bietet zwei PCIe Gen4-Steckplätze, die beide sehr einfach zugänglich und aufrüstbar sind. Die SSD-Leistung kann je nach verwendetem Teil in Ihrem spezifischen Build leicht variieren.
| Festplattengeschwindigkeitstest (höher ist besser) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| Lesen Sie mehr | 4,549.3 MB / s | 4,547.3 MB / s |
| Schreiben | 5,344 MB / s | 4,264.8 MB / s |
Blender-Benchmark
Blender ist eine Open-Source-Anwendung für 3D-Modellierung. Dieser Benchmark wurde mit dem Blender Benchmark-Tool durchgeführt. Das Ergebnis wird in Samples pro Minute gemessen, wobei höhere Werte eine bessere Leistung anzeigen.
Der HP Z2 Mini G1a übertraf das HP ZBook Ultra G1a in allen drei getesteten Szenen durchweg. Im Monster-Projekt erreichte der Z2 Mini 224.3 Samples pro Minute, verglichen mit 189.29 Samples pro Minute beim ZBook. Die Junkshop-Szene folgte mit 149.5 bzw. 129.42 Samples pro Minute. In der Classroom-Szene schließlich verarbeitete der Z2 Mini 116.3 Samples pro Minute, während das ZBook 94.14 Samples pro Minute abschloss.
| Blender Benchmark CPU (Samples pro Minute, höher ist besser) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| Monster | 224.3 Proben/m | 189.29 Proben/m |
| Trödelladen | 149.5 Proben/m | 129.42 Proben/m |
| Klassenzimmer | 116.3 Proben/m | 94.14 Proben/m |
Beim Wechsel zum GPU-basierten Rendering mit Blenders OptiX-Engine zeigen die Ergebnisse eine ausgewogenere Leistungsverteilung zwischen den beiden Systemen. In der Monster-Szene renderte das HP ZBook Ultra G1a 661.50 Samples pro Minute und lag damit knapp vor den 2 Samples pro Minute des Z616.1 Mini. Dies deutet auf einen leichten GPU-Vorteil für das ZBook in dieser Szene hin, obwohl beide Geräte über die gleiche Radeon 8060S-Grafik verfügen.
In den Junkshop- und Classroom-Tests kann sich das Z2 Mini jedoch wieder knapp absetzen. Es erreichte 350.6 bzw. 342.7 Samples pro Minute, während das ZBook in denselben Szenen 341.92 bzw. 333.26 erreichte. Diese Unterschiede sind relativ gering und liegen im erwarteten Bereich. Dies deutet darauf hin, dass beide Systeme unter OptiX eine nahezu identische GPU-Rendering-Leistung liefern.
| Blender Benchmark GPU (Samples pro Minute, höher ist besser) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| Monster | 745.55 Proben/m | 661.50 Proben/m |
| Trödelladen | 366.54 Proben/m | 341.92 Proben/m |
| Klassenzimmer | 359.01 Proben/m | 333.26 Proben/m |
Y-Cruncher
y-cruncher ist ein multithreadfähiges und skalierbares Programm, das Pi und andere mathematische Konstanten auf Billionen von Stellen berechnen kann. Seit seiner Einführung im Jahr 2009 hat es sich zu einer beliebten Benchmarking- und Stresstest-Anwendung für Overclocker und Hardware-Enthusiasten entwickelt.
Die Messwerte des HP Z2 Mini G1a stimmen mit denen des HP ZBook Ultra G1a 14″ überein. Die Workstation bot in allen Rechenschritten einen leichten Vorsprung, beginnend mit dem 1-Milliarden-Test mit 12.965 Sekunden. Sowohl im 2.5-Milliarden- als auch im 5-Milliarden-Test vergrößerte sich der Abstand um einige Sekunden. Die Ergebnisse von 34.533 Sekunden für 2.5 Milliarden und 75.021 Sekunden für 5 Milliarden sind solide. Als die Workstation den 10-Milliarden-Teil abschloss, lag sie mit 160.252 Sekunden vorne und war damit 11 Sekunden schneller als das ZBook, was hauptsächlich auf leichte Leistungseinschränkungen des Laptops zurückzuführen ist.
| Y-Cruncher (Gesamtrechenzeit) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
|---|---|---|
| 1 Milliarden | 12.965 Sekunden | 12.93 Sekunden |
| 2.5 Milliarden | 34.533 Sekunden | 34.91 Sekunden |
| 5 Milliarden | 75.021 Sekunden | 78.19 Sekunden |
| 10 Milliarden | 160.252 Sekunden | 171.72 Sekunden |
Geekbench 6
Geekbench 6 ist ein plattformübergreifender Benchmark, der die Gesamtsystemleistung misst.
Die Ergebnisse des HP Z2 Mini G1a sind keine Überraschung. Die CPU-Werte sind mit 2,862 Single-Core- und 12,210 Multi-Core-Werten nahezu identisch mit denen des Laptops. Aus ähnlichen Gründen wie bereits erwähnt, tendierte der GPU-OpenCL-Wert mit 91,591 Punkten höher. Die Ergebnisse lassen darauf schließen, dass CPU-lastige Aufgaben für dieses System kein Problem darstellen. Was die GPU betrifft, ist die integrierte Radeon 8060S-Grafik vergleichbar mit neuen Grafikkarten aus dem Jahr 2019 und eignet sich hervorragend für Mini-Workstations.
| Geekbench 6 (Höher ist besser) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
|---|---|---|
| CPU Single-Core | 2,862 | 2,825 |
| CPU-Mehrkern | 17,210 | 17,562 |
| GPU OpenCL | 91,591 | 85,337 |
Cinebench R23
Cinebench R23 ist ein weithin anerkannter Benchmark zur Bewertung der CPU-Leistung bei 3D-Rendering-Workloads. Mithilfe der Cinema 4D-Engine misst er, wie gut ein Prozessor sowohl Single- als auch Multithread-Aufgaben bewältigt und bietet Einblicke in die allgemeine Reaktionsfähigkeit und die parallelen Verarbeitungsfähigkeiten.
Im Multi-Core-Test erreichte das HP Z2 Mini G1a einen Wert von 37,156 Punkten und lag damit deutlich vor dem HP ZBook Ultra G1a, das 29,112 Punkte erreichte. Dies deutet darauf hin, dass das Z2 Mini besser für anspruchsvolle Multithread-Rendering-Workloads geeignet ist, wahrscheinlich aufgrund günstigerer thermischer Bedingungen im Gehäuse.
Bei der Single-Core-Leistung lieferten die beiden Systeme nahezu identische Ergebnisse. Das Z2 Mini erreichte 2,020 Punkte, das ZBook folgte mit 1,984 Punkten dicht dahinter. Diese Werte deuten darauf hin, dass beide Geräte bei leicht anspruchsvollen Aufgaben wie der Ansichtsfensterinteraktion oder einfachen Modellierungsvorgängen eine ähnliche Leistung bieten.
| Cinebench R23 (Höher ist besser) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
|---|---|---|
| Multi-Core- | 37,156 | 29,112 |
| Single-Core | 2,020 | 1,984 |
Cinebench 2024
Cinebench 2024 baut auf den Grundlagen von R23 auf und führt neben dem Fokus auf die CPU-Leistung auch GPU-basierte Rendering-Tests ein. In diesem Abschnitt untersuchen wir ausschließlich die CPU-Werte, die aktuelle Einblicke in die Leistungsfähigkeit der einzelnen Systeme bei modernen 3D-Rendering-Aufgaben geben.
Im Multi-Core-Test erreichte das HP Z2 Mini G1a 1,906 Punkte und übertraf damit das HP ZBook Ultra G1a mit 1,579 Punkten. Dies folgt dem gleichen Muster wie in R23, wo das Z2 Mini einen effizienteren Multithread-Durchsatz zeigte, was wahrscheinlich von einer besseren Dauerleistung unter Last profitierte.
Die Single-Core-Ergebnisse waren nahezu identisch. Das Z2 Mini erreichte 112 Punkte, während das ZBook mit 111 Punkten nur einen Punkt dahinter landete. Dies deutet auf eine ähnliche Leistung bei Aufgaben hin, die auf einzelnen Threads basieren, wie z. B. leichte Bearbeitung oder Echtzeit-Anwendungsinteraktionen.
| Cinebench 2024 (Höher ist besser) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
|---|---|---|
| Multi-Core- | 1,906 | 1,579 |
| Single-Core | 112 | 111 |
Ollama Gemma3 LLM-Leistung
Um zu bewerten, wie der HP Z2 Mini G1a mit der Inferenz großer Sprachmodelle (LLM) unter realen Belastungen umgeht, haben wir Ollama mit einer Eingabeaufforderung verwendet, die zur Analyse der Leistungsabschnitte dieses Tests entwickelt wurde. Die getesteten Modelle umfassen Parameter von 1.5 bis 70 Milliarden, wobei gegebenenfalls auch Gemma3-Varianten zum Einsatz kamen. Diese Belastung beansprucht sowohl GPU- als auch CPU-Ressourcen, insbesondere bei langen Eingabeaufforderungssequenzen, die Speicherkapazität, Inferenzdurchsatz und Rechenstabilität auf die Probe stellen.
Kleinere Modelle wie Ollama 1.5B und 7B wurden schnell ausgeführt und in 4.76 bzw. 36.65 Sekunden abgeschlossen. Die sofortige Auswertung war für beide Modelle effizient, mit Token-Verarbeitungsraten von 716.99 Token pro Sekunde für das 1.5B-Modell und 799.29 Token pro Sekunde für das 7B-Modell. Die Ausgabeauswertungsrate sinkt jedoch mit zunehmender Modellgröße. Bei 1.5B wurden Ausgabetoken mit 112.18 Token pro Sekunde generiert, während das 7B-Modell mit 36.86 Token pro Sekunde abgeschlossen war.
Wie erwartet nimmt die Leistung mit zunehmender Modellgröße ab. Das 14B-Modell benötigte fast 65 Sekunden, wobei die Generierungsgeschwindigkeit auf 18.90 Token pro Sekunde sank. Das 32B-Modell verzeichnete eine deutlichere Verlangsamung: Es benötigte insgesamt 94.29 Sekunden und erzeugte eine Ausgabe von 9.38 Token pro Sekunde. Der rechenintensivste Test, das 70B-Modell, benötigte 164.73 Sekunden und generierte Token mit nur 4.24 Token pro Sekunde.
Während die anfängliche Eingabeaufforderungsauswertung dank KV-Caching-Optimierungen bei allen Größen effizient bleibt, verschlechtern sich die Gesamtgenerierungszeit und die Token-Ausgaberaten erwartungsgemäß mit zunehmender Modellgröße und Speicheranforderungen. Der HP Z2 Mini G1a zeigt, dass er bis zur 70-B-Stufe skalierbar ist. Benutzer müssen jedoch bei langen oder komplexen Eingabeaufforderungen über 14 B mit spürbaren Verzögerungen bei der Reaktionsfähigkeit rechnen.
| Ollama 1.5 Milliarden | Gesamtdauer (s) | Ladedauer (ms) | Anzahl der Eingabeaufforderungsauswertungen (Token) | Dauer der Eingabeaufforderungsauswertung (ms) | Prompte Evaluierungsrate | Eval-Anzahl (Token) | Evaluierungsdauer (s) | Bewertungsrate |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| HP Z2 Mini g1a | 4.76 s | 17.21 ms | 22 | 30.68 ms | 716.99 tk/s | 528 | 4.71 s | 112.18 tk/s |
| Ollama 7 Milliarden | ||||||||
| HP Z2 Mini g1a | 36.65 s | 18.21 ms | 22 | 27.52 ms | 799.29 tk/s | 1349 | 36.06 s | 36.86 tk/s |
| Ollama 14 Milliarden | ||||||||
| HP Z2 Mini g1a | 64.97 s | 18.66 ms | 22 | 28.41 ms | 774.37 tk/s | 1227 | 64.92 s | 18.90 tk/s |
| Ollama 32 Milliarden | ||||||||
| HP Z2 Mini g1a | 94.29 s | 73.83 ms | 22 | 69.27 ms | 317.61 tk/s | 883 | 94.14 s | 9.38 tk/s |
| Ollama 70 Milliarden | ||||||||
| HP Z2 Mini g1a | 164.73 s | 21.97 ms | 22 | 38.90 ms | 565.52 tk/s | 699 | 164.67 s | 4.24 tk/s |
Unterstützung für das neue GPT-OSS 120B-Modell von OpenAI
Vor einigen Tagen veröffentlichte OpenAI seine ersten Open-Source-LLM-Versionen seit langer Zeit: die Modelle GPT-OSS 120B und 20B. Das GPT-OSS 120B stellt einen Durchbruch dar, da es eines der ersten Modelle ist, das nativ mit MXFP4-Quantisierung trainiert wurde. Laut OpenAI werden die Modelle nach dem Training einer MoE-Gewichtsquantisierung im MXFP4-Format unterzogen, wodurch die Gewichte auf nur 4.25 Bit pro Parameter reduziert werden. Da MoE-Gewichte über 90 % der Gesamtparameterzahl ausmachen, ermöglicht diese aggressive Quantisierung, dass das 120B-Modell auf eine einzelne 80 GB H100-GPU passt oder, in unserem Fall, auf den Ryzen AI Max+ PRO 395 mit seinen 96 GB gemeinsam genutztem Speicher. Diese Ausrichtung auf Branchentrends ist besonders bedeutsam, da Mixture of Experts-Modelle mit geringerer Präzision immer häufiger eingesetzt werden, sodass Geräte mit geringerer Rechenleistung dennoch eine hervorragende Leistung bei der Inferenz liefern können.
Dieses native MXFP4-Training bietet zudem einen entscheidenden Vorteil. Bei der weiteren Quantisierung auf Int4 für den Einsatz auf dem AI Max+ PRO 395 ist der Qualitätsverlust minimal im Vergleich zu den erheblichen Verlusten, die typischerweise bei der Quantisierung von BF16 auf Int4 auftreten. Das Ergebnis ist, dass GPT-OSS 120B eines der leistungsstärksten Modelle ist, die Sie auf dem AI Max+ PRO 395 ausführen können, und nahezu volle Qualität liefert.
Durch die Nutzung dieses Trends hin zu einer Architektur mit geringerer Präzision verwandelt der Z2 Mini G1a das, wofür traditionell dreimal so teure Hardware der Enterprise-Klasse erforderlich wäre (wie etwa die NVIDIA RTX 6000 Pro mit 96 GB VRAM), in eine zugängliche Workstation-Lösung für groß angelegte LLM-Experimente.
Wie in LM Studio gezeigt, erkennt das System die Radeon 8060S GPU mit 96 GB VRAM und bestätigt die Kompatibilität für die Modellausführung. Die Konfiguration unterstützt außerdem die Auslagerung des KV-Cache in den GPU-Speicher, was die Inferenzeffizienz bei langen Eingabeaufforderungen oder längeren Konversationen weiter verbessert. Mit den aktivierten strengen Modell-Leitplanken von OpenAI bleibt das System auch bei hoher LLM-Auslastung vor Überlastung geschützt.
Zu unseren installierten Laufzeiterweiterungspaketen gehören ROCm llama.cpp (Windows), Vulkan llama.cpp (Windows), CPU llama.cpp (Windows) und das Harmony-Framework. CUDA ist ebenfalls aufgeführt, kann aber nicht verwendet werden, da es eine NVIDIA-GPU erfordert und das System mit einer AMD Radeon 8060S ausgestattet ist.
Für diesen Lauf zeigt das folgende Bild das zuvor referenzierte OpenAI GPT OSS 120B-Modell zusammen mit seinem Format, seiner Architektur und seiner Größe. Es verwendet das GGUF-Format, hat eine Gesamtgröße von 63.39 GB und ist für die vollständige GPU-Entlastung konfiguriert.
Im Einsatz zeigte sich der HP Z2 Mini G1a mit dem 120B-Parametermodell überraschend leistungsstark und erreichte eine Rate von knapp 40 Token/Sek. Wir führten mehrere ausführliche Gespräche mit dem LLM. Die Qualität der Antworten war deutlich besser als bei kleineren Modellen, auf die viele Systeme aufgrund von VRAM-Einschränkungen beschränkt sind.
Bei Betrachtung der Systemstatistiken mit laufendem LLM stellten wir fest, dass die GPU knapp unter 100 W Strom verbrauchte und die Temperaturen bei GPU und CPU bei 51–54 °C blieben.
Fazit
Der HP Z2 Mini G1a ist eines der überraschendsten Systeme, die wir dieses Jahr getestet haben. Auf dem Papier sieht er aus wie ein kompakter Desktop mit integrierter Grafik. In der Praxis liefert diese kleine Workstation konstant eine Leistung, die die Erwartungen deutlich übertrifft, insbesondere bei KI-Workloads. Mit einem Straßenpreis von rund 3,300 US-Dollar konkurriert er mit deutlich größeren und teureren Systemen, einschließlich solcher mit High-End-Grafikprozessoren.
Dieses System bietet uns auch die Gelegenheit, das HP ZBook Ultra G1a 14-Zoll-Notebook, das wir Anfang des Jahres getestet haben, erneut unter die Lupe zu nehmen. Damals waren wir vom hohen Preis und der schwachen Leistung, insbesondere bei KI-Anwendungen, enttäuscht. Trotz ähnlicher AMD-Hardware hatte das Notebook Schwierigkeiten mit der Dateninferenz, und wir betonten, dass die KI-Leistung hinter den Werbeversprechen zurückblieb. Wir waren insgesamt nicht überzeugt.
Was ein paar Monate und ein umfangreiches Software-Update doch für einen Unterschied machen können. Dank AMDs kontinuierlicher Arbeit an Treibern und Laufzeitunterstützung liefert der Ryzen AI Max+ Pro 395 nun die erhoffte Leistung. Mit 128 GB Shared Memory und bis zu 96 GB verfügbarem VRAM kann der Z2 Mini G1a massive lokale Modelle wie OpenAIs GPT-OSS 120B überraschend problemlos ausführen. Für diese Leistung war früher eine 10,000-Dollar-Workstation mit einer RTX 6000 oder einer vergleichbaren GPU erforderlich. Jetzt passt er in ein kompaktes Gehäuse zu einem Bruchteil der Kosten.
HP verdient nicht nur für die Auswahl der Komponenten Lob. Das Z2 Mini G1a ist durchdacht konzipiert und bietet eine starke Wärmeleistung, hervorragende Anschlussflexibilität und optionale Funktionen wie Flex IO und HP ZCentral Remote Boost, die in professionellen Umgebungen einen echten Mehrwert bieten.
Dieses System setzt neue Maßstäbe für die Leistung einer Workstation im kleinen Formfaktor. Es vereint beeindruckende lokale KI-Leistung, intelligentes Design und einen Preis, der fast zu gut erscheint, um wahr zu sein. Aus diesem Grund erhält der HP Z2 Mini G1a unsere Auszeichnung „Editor's Choice“. So gut ist er.
Bestenliste: Der HP Z2 Mini G1a belegt den Platz „Bester Desktop-PC ohne dedizierte GPU“ in unserer Bestenliste für lokale KI.
Bestenliste: Die HP Z2 Mini G1a belegt den Platz als beste Mini-Workstation in der Bestenliste der Desktop-Workstations.
Leaderboard: Hinweise zur Dimensionierung für diese Systemklasse finden Sie in unserem Leitfaden zu RAM, GPU und Speicher für Agentic AI.
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