La plataforma DGX Spark nos resulta familiar. Hemos analizado las versiones de Dell , ASUS , Acer y Gigabyte del diseño de referencia GB10 Grace Blackwell de NVIDIA , y sus características principales son las mismas en todas ellas: 1,000 TOPS de cómputo FP4, 128 GB de memoria LPDDR5x unificada y conectividad de red dual de 200 GbE en un chasis de 150 mm. La estación de IA ZGX Nano G1n de HP se basa en esta plataforma, pero la forma en que HP la ha desarrollado la distingue del resto de la gama Spark.
Las diferencias más visibles radican en los materiales y la construcción. HP integra el ZGX Nano en un chasis fabricado con hasta un 75 % de aluminio reciclado y un 20 % de acero reciclado, con un embalaje que contiene hasta un 93 % de material reciclado. La distribución interna divide el chasis en dos mitades, superior e inferior, lo que facilita el acceso a componentes como la unidad SSD y la batería de botón, en comparación con varias unidades Spark que hemos probado. En cuanto a la disipación térmica, HP indica que el sistema tiene un nivel de ruido de 22 dBA en reposo y de 27.6 dBA bajo cargas de trabajo intensivas, un nivel bajo para un sistema que disipa aproximadamente 780 BTU/h en su pico máximo.
La seguridad es donde HP va más allá de la plataforma de referencia. El ZGX Nano viene con TPM 2.0 operando en modo certificado FIPS 140-2, cumple con los Criterios Comunes EAL4+ e incluye arranque seguro a nivel de BIOS y controles PXE. El almacenamiento viene instalado de fábrica como una unidad OPAL NVMe con autocifrado. En conjunto, HP posiciona esta unidad no solo como un nodo de IA para desarrolladores, sino también como un sistema que puede operar en entornos regulados donde las certificaciones de la cadena de suministro, el cifrado de datos en reposo y la resistencia a la manipulación son cruciales para las adquisiciones.
| Especificación | Estación de IA HP ZGX Nano G1n |
|---|---|
| Resumen | |
| Nombre del producto | Estación de IA HP ZGX Nano G1n |
| Factor de forma | Mini |
| Sistema operativo | NVIDIA DGX OS 7/Ubuntu 24.04 NOTA: Este producto no es compatible con Microsoft Windows. |
| Componentes metálicos | |
| Procesador | Superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell GPU con arquitectura Blackwell CPU ARM de 20 núcleos (10x Cortex-X925 + 10x Cortex-A725) Núcleos CUDA de Blackwell Núcleos Tensor de 5.ª generación Núcleos RT de cuarta generación 1x NVENC 1x NVDEC |
| Salud Cerebral | 128 GB LPDDR5x, unificado, 16 canales, soldado |
| ancho de banda de memoria | 273 GB / s |
| Almacenamiento (E/S interna) | 1x M.2 PCIe Gen5 x4 Opciones: NVMe PCIe Gen4 x4 de 2 TB o 4 TB (2242, SED OPAL TLC) |
| Redes y E/S | |
| Puertos de E/S traseros | 1x alimentación USB-C (240W) 3 puertos USB-C de 20 Gbps (DisplayPort 1.4a, 30 W en total) 1x HDMI 2.1a 1x RJ-45 de 10 GbE 2x QSFP 200GbE (ConnectX-7) |
| Controladores de red | Realtek RTL8127-CG 10GbE NVIDIA ConnectX-7 200GbE |
| Wi-Fi y Bluetooth | AzureWave AW-EM637 WiFi 7 + Bluetooth 5.4 |
| Rendimiento | |
| Computación IA | Hasta 1,000 TOPS (FP4) |
| Capacidad del modelo | Hasta 200B parámetros |
| Física y potencia | |
| Dimensiones (Al x An x F) | 2.01″ (sin patas) / 2.1″ (con patas) 5.9 "x 5.9" |
| Peso | A partir de 1.25 kg (2.76 libras) |
| Alimentación eléctrica | Adaptador externo USB-C de 240 W, 89 % de eficiencia, PFC activo. |
Construcción y Diseño
El HP ZGX Nano G1n adopta un enfoque notablemente diferente al diseño del DGX Spark en comparación con los demás sistemas que hemos analizado hasta ahora (consulte nuestros análisis de Dell , ASUS , Acer y Gigabyte ). En lugar de la construcción más común, donde los componentes internos parecen estar ocultos bajo una cubierta superior, HP divide el chasis en dos mitades, superior e inferior, lo que facilita la comprensión de la distribución interna una vez dentro. Lo que inicialmente parece más complejo resulta ser bastante práctico, con un acceso sencillo a componentes como la batería de botón y la unidad SSD tras retirar solo unos pocos tornillos. Esta estructura interna más cuidada también se refleja en el diseño exterior, donde HP pone mayor énfasis en la construcción del sistema y en los materiales utilizados.
Dicho esto, HP lo presenta en una elegante carcasa negra de 150 mm² y utiliza una gran cantidad de materiales reciclados. En concreto, su fabricación emplea hasta un 75 % de aluminio reciclado, un 20 % de acero reciclado y cantidades significativas de plásticos reciclados posconsumo. Incluso el embalaje refleja este compromiso. El cartón ondulado contiene hasta un 93 % de material reciclado, y el embalaje de plástico incorpora al menos un 30 % de material reciclado.
Térmicamente, el sistema utiliza refrigeración por aire forzado. Esta es una decisión de ingeniería destacable dada la densidad del Superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell. A pesar de su tamaño compacto, HP especifica una capacidad térmica completa . Bajo carga máxima, el sistema disipa hasta aproximadamente 780 BTU/h, según la configuración. El consumo máximo de energía del sistema alcanza aproximadamente los 228 W. Además, HP anuncia niveles de ruido relativamente bajos, de 22 dBA en reposo y 27.6 dBA bajo cargas de trabajo intensivas.
Físicamente, la unidad mide 5.9 x 5.9 x 2.01 pulgadas sin las patas, lo que la sitúa firmemente en la categoría de ultracompacta. HP especifica que la unidad no es apta para montaje en rack, lo que refuerza su función como nodo de IA de escritorio en lugar de infraestructura de centro de datos tradicional. Su mantenimiento es mínimo por diseño. Los usuarios necesitan un destornillador Phillips n.° 1 para acceder a los componentes internos, y la mayoría de ellos, incluida la memoria, no son reemplazables por el usuario.
Internamente, la ZGX Nano utiliza el diseño de placa de referencia de NVIDIA, al igual que muchos otros fabricantes que desarrollan sobre la plataforma DGX Spark. La memoria LPDDR5x está soldada directamente a la placa y funciona a una velocidad de hasta 8533 MHz. En general, la plataforma prioriza la eficiencia y la densidad sobre la modularidad.
Seguridad y capacidad de actualización
HP ha diseñado el ZGX Nano G1n con medidas de seguridad reforzadas. Incorpora un módulo TPM 2.0 integrado que funciona en modo certificado FIPS 140-2, cumple con las especificaciones del Trusted Computing Group y cuenta con la certificación Common Criteria EAL4+. Las protecciones a nivel de BIOS incluyen controles de arranque seguro, capacidades de arranque remoto PXE y la posibilidad de deshabilitar completamente el arranque desde medios extraíbles.
Desde el punto de vista del hardware, HP es explícito: este sistema no es actualizable. Los 128 GB de memoria unificada LPDDR5x están soldados directamente a la placa base. Además, los compradores deben seleccionar el almacenamiento al momento de la compra. Si bien la única ranura M.2 admite PCIe Gen5 x4 eléctricamente, las configuraciones de fábrica incluyen SSD NVMe PCIe Gen4 x4. Estos vienen en capacidades de 2 TB o 4 TB y son unidades OPAL con autocifrado.
HP señala que las piezas de repuesto seguirán estando disponibles hasta cinco años después de que finalice la producción. Sin embargo, se trata fundamentalmente de un sistema tipo electrodoméstico, más que de una estación de trabajo modular.
E/S y expansión
El frontal de la unidad es minimalista, con solo un botón de encendido y un LED indicador de estado. En la parte posterior, el sistema ofrece una amplia gama de opciones de conectividad de alto rendimiento. HP suministra energía mediante un adaptador USB-C estándar de 240 W recomendado por NVIDIA y advierte que los adaptadores de terceros pueden provocar una disminución del rendimiento o inestabilidad.
Tres puertos USB 3.2 Tipo-C proporcionan conectividad USB, cada uno con una velocidad de 20 Gbps y compatible con DisplayPort 1.4a Alt Mode. Un puerto HDMI 2.1a dedicado ofrece salida de vídeo adicional. Para la conectividad de red, el sistema incluye un controlador Realtek RTL8127-CG de 10 GbE y un controlador NVIDIA ConnectX-7, que proporcionan dos puertos QSFP112 de 200 GbE, cada uno con un rendimiento de 200 Gbps.
La pila de red admite una amplia gama de funciones empresariales. Estas incluyen arranque PXE, Wake-on-LAN, etiquetado VLAN (802.1Q), sincronización horaria (802.1as/1588) y funcionamiento dúplex completo en todas las velocidades compatibles. Además, un módulo Wi-Fi 7 (802.11be) 2×2 con Bluetooth 5.4 proporciona conectividad inalámbrica y admite MU-MIMO, seguridad WPA3 y funcionamiento en las bandas de 2.4 GHz, 5 GHz y 6 GHz.
Gráficos y Audio
La GPU NVIDIA Blackwell integrada en el Superchip GB10 gestiona todas las tareas gráficas. El sistema admite una salida de hasta 8K a 60 Hz mediante USB-C DisplayPort 1.4a y de 8K a 30 Hz mediante HDMI 2.1a. HP recomienda utilizar conexiones directas por cable para la salida 8K, ya que los adaptadores o las bases de conexión pueden provocar inestabilidad o degradar la calidad de la señal.
El audio se transmite a través de HDMI, sin salidas de audio analógicas dedicadas. Esto concuerda con el posicionamiento del sistema como un nodo de computación en lugar de una estación de trabajo multimedia tradicional.
Pruebas térmicas
Temperatura de la CPU
Durante las pruebas térmicas de la CPU, el HP ZGX Nano G1n alcanzó una temperatura máxima de 77.3 °C durante los picos de carga de trabajo más intensos. Esto sitúa al HP por debajo de los sistemas más calientes de la comparativa durante las transiciones de máxima temperatura, ya que otras unidades alcanzaron los 90 °C. A medida que la carga de trabajo pasó a Equal ISL/OSL y posteriormente a Decode Heavy, las temperaturas de la CPU se estabilizaron en lugar de seguir aumentando bruscamente.
En el extremo inferior, la CPU registró una temperatura mínima de 36.4 °C en condiciones de carga ligera. Esto significa que el HP disipa el calor eficazmente cuando el sistema no está sometido a una carga de trabajo computacional elevada. En general, el ZGX demostró un comportamiento térmico controlado de la CPU durante picos de carga, con un rendimiento estable a carga sostenida.
Temperatura de la GPU
La temperatura de la GPU siguió un patrón similar. Durante los periodos de aceleración intensa, la GPU alcanzó una temperatura máxima de 69 °C. Esto sitúa a HP entre los sistemas comparables con menor temperatura durante las condiciones de máxima carga, mientras que otros sistemas (como Dell, ASUS y Founders Edition) registraron temperaturas notablemente más elevadas en el extremo superior. A medida que la actividad pasó a las fases de Equal ISL/OSL y Decode Heavy, las temperaturas de la GPU se estabilizaron.
La GPU registró una temperatura mínima de 34 °C durante las fases de menor carga, lo que indica una sólida capacidad térmica en reposo. 
Temperatura NVMe
Durante la fase Equal, la unidad NVMe alcanzó aproximadamente 42 °C, mostrando solo un aumento gradual respecto a su temperatura de reposo. A medida que la carga de trabajo cambió a Prefill Heavy, la temperatura de almacenamiento aumentó notablemente, oscilando entre 42 °C y 47 °C. En Decode Heavy, la unidad operó en su rango de temperatura más alta, entre 47 °C y 54 °C, donde alcanzó su pico, aunque se mantuvo notablemente por debajo de la mayoría de los demás sistemas Spark.
Temperatura de la NIC
Durante la fase de igualdad, la temperatura de la NIC osciló entre 39 °C y 52 °C, mostrando un aumento constante, lo que indica una acumulación térmica moderada a medida que la actividad de la red se intensifica al comienzo de la ejecución.
En la fase de precarga intensiva, la temperatura de la tarjeta de red aumentó, oscilando entre 48 °C y 64 °C, debido a que esta fase ejerce una presión mucho mayor sobre el subsistema de red. Durante la fase de decodificación intensiva, la temperatura de la tarjeta de red alcanzó su valor máximo, entre 52 °C y 68 °C, donde se registró el pico. No obstante, el comportamiento térmico se mantuvo estable durante toda la prueba.
Consumo de energía de la GPU
Durante la fase de Equal, el consumo de energía de la GPU osciló entre 2.86 W y poco más de 40 W, lo que sitúa a la HP ZGX Nano G1n en la mitad de la tabla.
En la fase de precarga pesada, el consumo de energía de la GPU comenzó en aproximadamente 37 W, descendió hasta los 35 W y alcanzó un pico de hasta 69 W, lo que la convierte en la fase de la ejecución que consume más energía.
Durante la fase de decodificación intensiva, el consumo de energía de la GPU se estabilizó en un rango más bajo y estable de 35 W a 46 W, lo que indica que la demanda de energía disminuyó a medida que la carga de trabajo se alejó del comportamiento de ráfaga más agresivo.
Resumen térmico
Bajo carga, el ZGX Nano G1n opera dentro de un rango térmico estrictamente controlado. El consumo máximo de energía del sistema es de aproximadamente 228 W, y la disipación de calor es de aproximadamente 780 BTU/h. En contraste, el consumo de energía en reposo se mantiene bajo, entre 36 y 38 W, lo que indica una gestión eficiente de la energía cuando el sistema no está activo. La solución de refrigeración por aire forzado mantiene un funcionamiento estable dentro del rango especificado por HP, de 5 °C a 30 °C.
Pruebas de rendimiento de HP ZGX Nano AI
Para evaluar el HP ZGX Nano con GB10, probamos las unidades Spark utilizando la prueba de rendimiento vLLM Online Serving, el motor de inferencia y servicio de alto rendimiento más utilizado para modelos de lenguaje de gran tamaño. Esta prueba simula cargas de trabajo de producción reales enviando solicitudes concurrentes a un servidor vLLM en ejecución y midiendo métricas clave, como el rendimiento total de tokens (tokens por segundo), el tiempo hasta el primer token y el tiempo por token de salida, bajo diferentes condiciones de carga.
Nuestras pruebas abarcaron una variedad de modelos, incluyendo arquitecturas densas y tipos de datos de microescalado, y evaluaron el rendimiento en tres escenarios de carga de trabajo: ISL/OSL igual, precarga intensiva y decodificación intensiva. Estos escenarios representan patrones de servicio reales distintos, desde cargas de entrada y salida equilibradas hasta procesamiento intensivo de solicitudes y generación de tokens con limitaciones de ancho de banda de memoria.
Además del HP ZGX Nano con GB10, realizamos pruebas de rendimiento con otros sistemas de fabricantes como Dell, ASUS , Acer y Gigabyte . Esto nos permitió situar los resultados de HP dentro del panorama competitivo general y comprender en qué aspectos lidera, se mantiene a la par o se queda atrás en diferentes modelos y cargas de trabajo.
GPT-OSS-120B
Con GPT-OSS-120B, el HP ZGX Nano G1n ofrece sus mejores resultados en Prefill Heavy, donde el rendimiento aumenta de 304.5 tok/s en el lote 1 a 2773.3 tok/s en el lote 64. Equal ISL/OSL también escala de forma constante, pasando de 69.6 tok/s a 722.9 tok/s durante todo el ciclo. Decode Heavy es mucho más ligero en comparación, comenzando en 183.7 tok/s en el lote 1, disminuyendo ligeramente en el lote 2 y recuperándose hasta 262.9 tok/s en el lote 64.
GPT-OSS-20B
Con GPT-OSS-20B, los números más altos de HP provienen de Prefill Heavy, pero la escala es menos lineal que con los otros modelos. Prefill comienza en 1626.6 tok/s en el lote 1, sube a 1980.3 tok/s en el lote 2, cae bruscamente a 1120.3 tok/s en el lote 4 y luego se recupera a 4345.1 tok/s en el lote 64. Equal ISL/OSL escala de manera más suave de 92.6 tok/s a 1550.6 tok/s, y Decode Heavy aumenta de 94.4 tok/s a 670.4 tok/s.
Codificador Qwen3 30B A3B FP8
Para Qwen3 Coder 30B A3B (FP8), HP vuelve a destacar en Prefill Heavy, con un rendimiento que aumenta de 432.2 tok/s con un tamaño de lote de 1 a 2069.4 tok/s con un tamaño de lote de 64. Equal ISL/OSL sube de 104.2 tok/s a 1274.4 tok/s, mientras que Decode Heavy mejora de 55.9 tok/s a 480.4 tok/s. Estos son algunos de los mejores resultados generales de HP.
Base Qwen3 Coder 30B A3B
En Qwen3 Coder 30B A3B (Base), HP ofrece un crecimiento constante en las tres fases, aunque el rendimiento máximo se mantiene en la fase Prefill Heavy. Esta fase aumenta de 258.6 tok/s en el lote 1 a 1629.4 tok/s en el lote 64. Equal ISL/OSL aumenta de 60.3 tok/s a 690.3 tok/s, mientras que Decode Heavy sube de 33.0 tok/s a 331.8 tok/s.
Llama 3.1 8B Instrucción FP4
Con Llama-3.1-8B-Instruct (FP4), HP muestra un claro aumento en el rendimiento. Equal ISL/OSL sube de 76.4 tok/s en el lote 1 a 2774.1 tok/s en el lote 64, lo que la convierte en la más potente de las tres fases de HP en este modelo. Prefill Heavy también escala agresivamente, subiendo de 316.8 tok/s a 2397.1 tok/s en el lote 32 antes de bajar a 2270.4 tok/s en el lote 64. Decode Heavy aumenta de 40.7 tok/s a 547.6 tok/s a lo largo del ciclo.
Llama 3.1 8B Instruct (Base)
En Llama-3.1-8B-Instruct (Base), el HP ZGX Nano G1n escala de forma uniforme en las tres fases. En Equal ISL/OSL, el rendimiento aumenta de 28.2 tok/s en el lote 1 a 1298.6 tok/s en el lote 64. En Prefill Heavy, el HP aumenta de 123.2 tok/s a 1759.5 tok/s, con ganancias que se mantienen sólidas durante todo el barrido antes de disminuir ligeramente en el extremo superior. Decode Heavy es mucho más ligero en comparación, aumentando de 15.5 tok/s en el lote 1 a 366.4 tok/s en el lote 64.
Almacenamiento directo de GPU
Cómo funciona el almacenamiento directo en GPU
Tradicionalmente, cuando una GPU procesa datos desde una unidad NVMe, estos deben pasar primero por la CPU y la memoria del sistema antes de llegar a la GPU. Este proceso genera cuellos de botella, ya que la CPU actúa como intermediaria, lo que añade latencia y consume recursos del sistema. El almacenamiento directo a la GPU elimina esta ineficiencia al permitir que la GPU acceda a los datos directamente desde el dispositivo de almacenamiento a través del bus PCIe. Esta ruta directa reduce la sobrecarga de transferencia de datos, lo que permite transferencias más rápidas y eficientes.
Las cargas de trabajo de IA, especialmente las que implican aprendizaje profundo, requieren un gran volumen de datos. Entrenar grandes redes neuronales exige procesar terabytes de datos, y cualquier retraso en la transferencia de datos conlleva una subutilización de las GPU y tiempos de entrenamiento más prolongados. Por consiguiente, el almacenamiento directo en GPU aborda este problema al entregar los datos a la GPU lo más rápido posible, minimizando el tiempo de inactividad y maximizando la eficiencia computacional.
Además, GDS beneficia a las cargas de trabajo que procesan grandes conjuntos de datos, como el procesamiento de vídeo, el procesamiento del lenguaje natural y la inferencia en tiempo real. Al reducir la dependencia de la CPU, GDS acelera la transferencia de datos y libera recursos de la CPU para otras tareas, lo que mejora aún más el rendimiento general del sistema.
Rendimiento de lectura GDSIO 16K
Observando el rendimiento de lectura GDSIO 16K, el HP ZGX Nano G1n comienza en 0.70 GiB/s con 1 hilo, lo que lo sitúa entre los mejores rendimientos con pocos hilos del grupo. Baja a 0.41 GiB/s con 2 hilos, luego vuelve a subir a 0.86 GiB/s con 4 hilos, mostrando la misma pequeña inconsistencia inicial de hilos que se observa en algunos de estos sistemas. A partir de ahí, la escalabilidad se vuelve mucho más consistente. El rendimiento aumenta a 1.6 GiB/s con 8 hilos y a 2.2 GiB/s con 16 hilos, y luego continúa subiendo hasta 3.0 GiB/s con 32 hilos. Con mayores profundidades de cola, el HP sigue ganando terreno, alcanzando 3.9 GiB/s con 64 hilos y un pico de 4.6 GiB/s con 128 hilos.
Latencia promedio de lectura GDSIO 16K
En cuanto a la latencia promedio de lectura GDSIO (16K), el HP ZGX Nano G1n comienza en aproximadamente 0.02 ms con 1 hilo y se mantiene baja hasta 2 hilos (0.08 ms) y 4 hilos (0.07 ms). La latencia aumenta ligeramente con 8 hilos (0.08 ms) y 16 hilos (0.11 ms), y luego se incrementa de forma más notable con 32 hilos (0.16 ms) y 64 hilos (0.25 ms). Con 128 hilos, la latencia alcanza los 0.42 ms, todavía un poco por debajo de los mejores resultados del grupo, mientras se observa el aumento constante del rendimiento del sistema durante la prueba.
Rendimiento de escritura GDSIO 16K
En cuanto al rendimiento de escritura GDSIO de 16K, el HP ZGX Nano G1n comienza en 0.84 GiB/s con 1 hilo, aumenta a 1.4 GiB/s con 2 hilos y alcanza los 2.2 GiB/s con 4 hilos. El rendimiento sigue aumentando considerablemente con 8 hilos (3.0 GiB/s) y llega a 3.3 GiB/s con 16 hilos, donde prácticamente se estabiliza. A partir de ahí, el rendimiento se mantiene casi constante en 3.3 GiB/s con 32 y 64 hilos, para luego disminuir ligeramente a 3.2 GiB/s con 128 hilos, lo que indica que la plataforma alcanza su límite de escritura relativamente pronto y mantiene ese nivel de forma consistente durante el resto de la prueba.
Latencia promedio de escritura GDSIO 16K
En cuanto a la latencia promedio de escritura GDSIO (16K), la HP ZGX Nano G1n comienza en aproximadamente 0.02 ms con 1 hilo y se mantiene muy baja hasta 2 hilos (0.02 ms) y 4 hilos (0.03 ms). La latencia aumenta ligeramente a 8 hilos (0.04 ms) y 16 hilos (0.07 ms), para luego dispararse a 32 hilos (0.15 ms) y 64 hilos (0.30 ms). Con 128 hilos, la latencia alcanza los 0.61 ms, manteniéndose bastante controlada en general, aunque la tendencia ascendente coincide con el punto en el que el rendimiento de escritura ya se ha estabilizado con un mayor número de hilos.
Rendimiento de lectura GDSIO 1M
En cuanto al rendimiento de lectura GDSIO de 1M, el HP ZGX Nano G1n comienza en 3.2 GiB/s con 1 hilo y aumenta a 4.1 GiB/s con 2 hilos. El rendimiento sigue aumentando con 4 hilos (5.2 GiB/s) y 8 hilos (5.5 GiB/s), tras lo cual la plataforma alcanza su límite. El rendimiento se mantiene prácticamente constante en 5.5 GiB/s para 16, 32 y 64 hilos, antes de disminuir ligeramente a 5.3 GiB/s con 128 hilos, lo que indica un fuerte aumento inicial seguido de una meseta muy estable con un alto número de hilos.
Latencia promedio de lectura GDSIO 1M
En cuanto a la latencia promedio de lectura GDSIO (1M), el HP ZGX Nano G1n comienza en aproximadamente 0.31 ms con 1 hilo y se mantiene relativamente baja con 2 hilos (0.47 ms) y 4 hilos (0.76 ms). La latencia aumenta con la concurrencia, llegando a 1.4 ms con 8 hilos, 2.9 ms con 16 hilos y 5.9 ms con 32 hilos. Esta tendencia continúa con 64 hilos (12.8 ms) y alcanza los 27.2 ms con 128 hilos, lo que refleja la mayor profundidad de la cola, aunque el rendimiento ya se había estabilizado mucho antes en el análisis.
Rendimiento de escritura GDSIO 1M
En cuanto al rendimiento de escritura GDSIO de 1 MB, el HP ZGX Nano G1n comienza en 3.1 GiB/s con 1 hilo y aumenta a 3.5 GiB/s con 2 hilos, manteniéndose en ese nivel con 4, 8 y 16 hilos. El rendimiento disminuye ligeramente a 3.3 GiB/s con 32 hilos antes de volver a 3.5 GiB/s con 64 hilos. Con 128 hilos, el rendimiento aumenta a 3.7 GiB/s, lo que indica un perfil de escritura prácticamente plano en todo el rango, con solo pequeñas variaciones y un ligero repunte con el mayor número de hilos.
Latencia promedio de escritura GDSIO 1M
En cuanto a la latencia promedio de escritura GDSIO (1M), el HP ZGX Nano G1n comienza en aproximadamente 0.31 ms con 1 hilo, aumentando a 0.57 ms con 2 hilos y a 1.1 ms con 4 hilos. La latencia sigue aumentando a medida que se incrementa la concurrencia, alcanzando 2.2 ms con 8 hilos, 4.4 ms con 16 hilos y 9.4 ms con 32 hilos. La tendencia ascendente continúa a 64 hilos (17.7 ms) y llega a 37.3 ms a 128 hilos, lo que refleja una presión de cola cada vez mayor, aunque el rendimiento de escritura en sí se mantiene bastante constante durante la mayor parte del análisis.
Conclusión
El HP ZGX Nano G1n mantiene el perfil de rendimiento esperado de la plataforma DGX Spark y añade decisiones de ingeniería que lo distinguen de otros sistemas Spark en el mercado. En nuestras pruebas, las temperaturas de la CPU alcanzaron un máximo de 77.3 °C y las de la GPU, 69 °C, ambas en el rango inferior de las unidades Spark que hemos evaluado. El rendimiento de vLLM fue más sólido en cargas de trabajo Prefill Heavy en los seis modelos que probamos, con una escalabilidad que se mantuvo limpia incluso con tamaños de lote mayores. El rendimiento de lectura de GPU Direct Storage alcanzó 4.6 GiB/s con tamaños de bloque de 16K y 5.5 GiB/s con tamaños de bloque de 1M, y el rendimiento de escritura se estabilizó pronto, pero se mantuvo en ese nivel de forma consistente en el resto de recuentos de hilos.
La principal diferencia del ZGX Nano G1n con respecto al resto de la gama Spark radica en el trabajo realizado por HP en torno al diseño de referencia. El uso de materiales reciclados, la división del chasis superior e inferior que facilita el mantenimiento interno y el aislamiento acústico que se mantiene en 27.6 dBA bajo carga reflejan decisiones de ingeniería deliberadas que van más allá de los requisitos de la plataforma GB10. La pila de seguridad sigue el mismo patrón. El TPM 2.0 en modo FIPS 140-2, la certificación Common Criteria EAL4+ y el almacenamiento SED OPAL convierten a esta unidad en algo más que un simple dispositivo para desarrolladores, acercándola a un sistema que cumple con los requisitos de adquisición en entornos regulados.
Al igual que otros Spark, este no es una estación de trabajo de uso general, y HP no lo posiciona como tal. Para desarrolladores, equipos pequeños y organizaciones que necesitan computación de IA local con una sostenibilidad y seguridad sólidas, el ZGX Nano G1n es una opción claramente diferenciada dentro de la gama Spark. Para empresas donde estos criterios no se aplican, la plataforma subyacente es la misma en los cinco sistemas OEM que hemos analizado, y la decisión se reduce al ecosistema, el soporte y el precio.
Página del producto: HP ZGX Nano G1n AI
Clasificación: La estación de IA HP ZGX Nano G1n forma parte de los equipos probados en nuestra clasificación de los mejores ordenadores de sobremesa para IA local.
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