La piattaforma DGX Spark è ormai un territorio a noi familiare. Abbiamo recensito le soluzioni di Dell , ASUS , Acer e Gigabyte basate sul design di riferimento GB10 Grace Blackwell di NVIDIA , e gli ingredienti principali sono gli stessi per tutte: 1,000 TOPS di calcolo FP4, 128 GB di memoria LPDDR5x unificata e doppia rete 200GbE in uno chassis da 150 mm. La workstation HP ZGX Nano G1n AI si basa su queste fondamenta, ma il modo in cui HP l'ha progettata la distingue dalle altre soluzioni Spark.
Le differenze più evidenti riguardano i materiali e la costruzione. HP riveste lo ZGX Nano con uno chassis realizzato con fino al 75% di alluminio riciclato e il 20% di acciaio riciclato, con un packaging che vanta fino al 93% di materiale riciclato. La disposizione interna divide lo chassis in due metà, superiore e inferiore, facilitando l'accesso a componenti come l'SSD e la batteria a bottone rispetto a diverse unità Spark che abbiamo testato. Dal punto di vista termico, HP dichiara una rumorosità di 22 dBA in idle e di 27.6 dBA sotto carichi di lavoro intensi, un valore basso per un sistema che dissipa circa 780 BTU/ora al picco.
La sicurezza è l'aspetto in cui HP si spinge maggiormente oltre la piattaforma di riferimento. Lo ZGX Nano è dotato di TPM 2.0 con certificazione FIPS 140-2, soddisfa i requisiti Common Criteria EAL4+ e include controlli di avvio sicuro e PXE a livello BIOS. L'unità di archiviazione è un'unità NVMe OPAL autocrittografante preinstallata in fabbrica. Nel complesso, HP posiziona questa unità non solo come nodo AI per sviluppatori, ma anche come sistema in grado di operare in ambienti regolamentati dove le certificazioni della catena di fornitura, la crittografia dei dati a riposo e la resistenza alle manomissioni sono fattori cruciali per gli acquisti.
| Specificazione | Stazione di intelligenza artificiale HP ZGX Nano G1n |
|---|---|
| Panoramica | |
| Ürün Adı | Stazione di intelligenza artificiale HP ZGX Nano G1n |
| Fattore di forma | Mini |
| Sistema operativo | NVIDIA DGX OS7/Ubuntu 24.04 NOTA: Questo prodotto non è compatibile con Microsoft Windows. |
| Hardware | |
| Processore | Superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell Architettura GPU Blackwell CPU Arm a 20 core (10x Cortex-X925 + 10x Cortex-A725) Core CUDA di Blackwell Core Tensor di quinta generazione Core RT di quarta generazione 1x NVENC 1x NVDEC |
| Memorie | 128 GB LPDDR5x, unificata, 16 canali, saldata |
| Banda di memoria | 273 GB / s |
| Memoria (I/O interni) | 1x M.2 PCIe Gen5 x4 Opzioni: NVMe PCIe Gen4 x4 da 2 TB o 4 TB (2242, SED OPAL TLC) |
| Reti e I/O | |
| Porte I / O posteriori | 1 porta di alimentazione USB-C (240 W) 3 porte USB-C da 20 Gbps (DisplayPort 1.4a, 30 W totali) 1x HDMI 2.1a 1x 10GbE RJ-45 2 porte QSFP 200GbE (ConnectX-7) |
| Controller di rete | Realtek RTL8127-CG 10GbE NVIDIA ConnectX-7 200GbE |
| Wi-Fi e Bluetooth | AzureWave AW-EM637 WiFi 7 + Bluetooth 5.4 |
| Cookie di prestazione | |
| Calcolo dell'intelligenza artificiale | Fino a 1,000 TOPS (FP4) |
| Capacità del modello | Fino a 200B di parametri |
| Fisico e potenza | |
| Dimensioni (H x L x P) | 2.01″ (senza piedini) / 2.1″ (con piedini) 5.9 "x 5.9" |
| Peso | A partire da 1.25 kg (2.76 libbre) |
| Alimentazione di laboratorio | Adattatore esterno USB-C da 240 W, efficienza dell'89%, PFC attivo. |
Costruire e disegnare
Rispetto agli altri sistemi che abbiamo esaminato finora (vedi le nostre recensioni di Dell , ASUS , Acer e Gigabyte ), l'HP ZGX Nano G1n adotta un approccio decisamente diverso al design del DGX Spark. Invece della configurazione più comune, in cui i componenti interni sembrano racchiusi in un coperchio superiore, HP divide lo chassis in due metà, superiore e inferiore, rendendo la disposizione interna più intuitiva una volta aperto. Ciò che inizialmente appare più complesso si rivela in realtà piuttosto pratico, con un accesso immediato a componenti come la batteria a bottone e l'SSD dopo aver rimosso solo poche viti. Questa struttura interna più curata si riflette anche nell'aspetto esterno, dove HP pone maggiore enfasi sulla qualità costruttiva e sui materiali utilizzati.
Detto questo, HP lo racchiude in un elegante case nero con una base quadrata di 150 mm e fa ampio uso di materiali riciclati. Nello specifico, la struttura utilizza fino al 75% di alluminio riciclato, il 20% di acciaio riciclato e quantità significative di plastica riciclata post-consumo. Anche l'imballaggio riflette questo impegno. I materiali in cartone ondulato contengono fino al 93% di materiale riciclato e gli imballaggi in plastica ne incorporano almeno il 30%.
Dal punto di vista termico, il sistema si affida al raffreddamento ad aria forzata. Si tratta di una scelta ingegneristica notevole, data la densità del chip NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip. Nonostante le dimensioni compatte, HP specifica un involucro termico completo . A pieno carico, il sistema dissipa fino a circa 780 BTU/ora, a seconda della configurazione. Il consumo energetico massimo del sistema raggiunge circa 228 W. Inoltre, HP dichiara livelli di rumorosità relativamente bassi, pari a 22 dBA in idle e 27.6 dBA sotto carichi di lavoro intensivi.
Fisicamente, l'unità misura 5.9 x 5.9 x 2.01 pollici senza piedini, collocandosi saldamente nella categoria degli ultracompatti. HP dichiara esplicitamente che l'unità non è montabile su rack, rafforzando il suo ruolo di nodo AI da scrivania piuttosto che di infrastruttura tradizionale per data center. La manutenzione è volutamente minimale. Gli utenti necessitano di un cacciavite Phillips n. 1 per accedere ai componenti interni e la maggior parte dei componenti, inclusa la memoria, non sono sostituibili dall'utente.
Internamente, la ZGX Nano utilizza il design della scheda di riferimento di NVIDIA, come molti altri OEM che si basano sulla piattaforma DGX Spark. La memoria LPDDR5x è saldata direttamente sulla scheda e opera fino a 8533 MHz. Nel complesso, la piattaforma privilegia l'efficienza e la densità rispetto alla modularità.
Sicurezza e aggiornabilità
HP ha progettato lo ZGX Nano G1n con un sistema di sicurezza avanzato. È dotato di un modulo TPM 2.0 integrato che opera in modalità certificata FIPS 140-2, soddisfa le specifiche del Trusted Computing Group ed è certificato Common Criteria EAL4+. Le protezioni a livello di BIOS includono controlli di avvio sicuro, funzionalità di avvio remoto basate su PXE e la possibilità di disabilitare completamente l'avvio da supporti rimovibili.
Dal punto di vista hardware, HP è esplicita: questo sistema non è aggiornabile. I 128 GB di memoria unificata LPDDR5x sono saldati direttamente sulla scheda madre. Inoltre, gli acquirenti devono selezionare l'unità di archiviazione al momento dell'acquisto. Sebbene il singolo slot M.2 supporti elettricamente PCIe Gen5 x4, le configurazioni di fabbrica includono SSD NVMe PCIe Gen4 x4. Questi sono disponibili con capacità di 2 TB o 4 TB e sono tutti dischi OPAL con crittografia automatica.
HP precisa che i pezzi di ricambio rimarranno disponibili fino a cinque anni dopo la fine della produzione. Ciononostante, si tratta fondamentalmente di un sistema modulare, non di una workstation.
I/O ed espansione
La parte frontale del dispositivo è minimalista, con solo un pulsante di accensione e un LED di stato. Sul retro, il sistema offre una fitta gamma di opzioni di connettività ad alte prestazioni. HP fornisce l'alimentazione tramite un adattatore USB-C standard da 240 W raccomandato da NVIDIA e avverte che gli adattatori di terze parti potrebbero causare un degrado delle prestazioni o instabilità.
Tre porte USB 3.2 Type-C offrono connettività USB, ciascuna con una velocità di 20 Gbps e supporto per DisplayPort 1.4a Alt Mode. Una porta HDMI 2.1a dedicata fornisce un'uscita video aggiuntiva. Per la connettività di rete, il sistema include sia un controller Realtek RTL8127-CG 10GbE che un controller NVIDIA ConnectX-7, che forniscono due porte 200GbE QSFP112, ciascuna con una velocità di trasmissione di 200 Gbps.
Lo stack di rete supporta un'ampia gamma di funzionalità aziendali. Tra queste figurano l'avvio PXE, Wake-on-LAN, il tagging VLAN (802.1Q), la sincronizzazione dell'ora (802.1as/1588) e il funzionamento full-duplex su tutte le velocità supportate. Inoltre, un modulo Wi-Fi 7 (802.11be) 2×2 con Bluetooth 5.4 fornisce connettività wireless e supporta MU-MIMO, sicurezza WPA3 e funzionamento sulle bande a 2.4 GHz, 5 GHz e 6 GHz.
Grafica e audio
La GPU NVIDIA Blackwell integrata nel Superchip GB10 gestisce tutte le attività grafiche. Il sistema supporta un'uscita fino a 8K a 60Hz tramite USB-C DisplayPort 1.4a e 8K a 30Hz tramite HDMI 2.1a. HP consiglia di utilizzare connessioni dirette via cavo per l'uscita 8K, poiché adattatori o docking station potrebbero causare instabilità o degradare la qualità del segnale.
L'audio viene trasmesso tramite HDMI, senza uscite audio analogiche dedicate. Ciò è in linea con il posizionamento del sistema come nodo di calcolo piuttosto che come workstation multimediale tradizionale.
Test termici
Temperatura della CPU
Durante i test termici della CPU, l'HP ZGX Nano G1n ha raggiunto una temperatura massima di 77.3 °C durante i picchi di carico più intensi. Questo dato colloca HP al di sotto dei sistemi più caldi del gruppo di confronto durante le transizioni di picco, dato che altre unità hanno raggiunto temperature intorno ai 90 °C. Quando il carico di lavoro è passato alla modalità Equal ISL/OSL e poi a Decode Heavy, le temperature della CPU si sono stabilizzate anziché continuare a salire bruscamente.
Nella fascia inferiore, la CPU ha registrato una temperatura minima di 36.4 °C in condizioni di carico leggero. Ciò significa che l'HP offre un'efficace dissipazione del calore quando il sistema non è sottoposto a un carico computazionale elevato. Nel complesso, lo ZGX ha dimostrato un comportamento termico della CPU controllato durante i picchi di utilizzo, con prestazioni stabili sotto carico prolungato.
Temperatura GPU
Le temperature della GPU hanno seguito un andamento simile. Durante i periodi di forte accelerazione, la GPU ha raggiunto una temperatura massima di 69 °C. Questo posiziona HP tra i sistemi più freschi rispetto ai dispositivi comparabili durante i picchi di utilizzo, con diversi altri sistemi (come Dell, ASUS e Founders Edition) che raggiungono temperature notevolmente più elevate al limite massimo. Quando l'attività è passata alle fasi Equal ISL/OSL e Decode Heavy, le temperature della GPU si sono stabilizzate e sono rimaste costanti.
La GPU ha registrato una temperatura minima di 34 °C durante le fasi di carico ridotto, indicando solide capacità termiche in modalità inattiva. 
Temperatura NVMe
Durante la fase Equal, l'unità NVMe ha raggiunto circa 42 °C, mostrando solo un graduale aumento rispetto alla sua temperatura di base a riposo. Quando il carico di lavoro è passato alla fase Prefill Heavy, la temperatura di archiviazione è aumentata sensibilmente, oscillando tra 42 °C e 47 °C. Nella fase Decode Heavy, l'unità ha operato nella sua fascia di temperatura più elevata, tra 47 °C e 54 °C, dove ha raggiunto il picco, pur rimanendo notevolmente al di sotto della maggior parte degli altri sistemi Spark.
Temperatura NIC
Durante la fase Equal, la temperatura della NIC è variata da 39 °C a 52 °C, mostrando un aumento costante, a indicare un moderato accumulo termico dovuto all'intensificarsi dell'attività di rete nelle prime fasi del test.
Nella fase Prefill Heavy, le temperature della NIC sono aumentate, oscillando tra 48°C e 64°C, poiché questa fase sottopone il sottosistema di rete a una pressione molto più prolungata. Durante la fase Decode Heavy, la temperatura della NIC ha raggiunto il suo valore massimo, tra 52°C e 68°C, dove è stato registrato il picco. Ciononostante, il comportamento termico è rimasto stabile per tutta la durata del test.
Consumo energetico della GPU
Durante la fase Equal, il consumo energetico della GPU è variato da 2.86 W a poco più di 40 W, posizionando l'HP ZGX Nano G1n a metà classifica.
Nella fase Prefill Heavy, il consumo energetico della GPU è partito da circa 37 W, è sceso fino a un minimo di 35 W e ha raggiunto un picco massimo di 69 W, rendendo questa la fase più energivora dell'intero test.
Durante la fase di decodifica intensiva, il consumo energetico della GPU si è stabilizzato su un intervallo inferiore e più stabile, compreso tra 35 W e 46 W, indicando che la richiesta di energia si è ridotta man mano che il carico di lavoro si allontanava dal comportamento di picco più aggressivo.
Riepilogo termico
Sotto carico, lo ZGX Nano G1n opera entro un intervallo termico strettamente controllato. Il consumo energetico massimo del sistema è di circa 228 W e la dissipazione di calore è di circa 780 BTU/ora. Al contrario, il consumo energetico inattivo rimane basso, attestandosi intorno ai 36-38 W, il che indica un'efficiente gestione della potenza quando il sistema non è attivo. La soluzione di raffreddamento ad aria forzata mantiene un funzionamento stabile entro l'intervallo specificato da HP, compreso tra 5 °C e 30 °C.
Test delle prestazioni di HP ZGX Nano AI
Per valutare l'HP ZGX Nano con GB10, abbiamo testato le unità Spark utilizzando il benchmark vLLM Online Serving, il motore di inferenza e di gestione di grandi modelli linguistici più diffuso. Il benchmark vLLM Online Serving simula carichi di lavoro di produzione reali inviando richieste simultanee a un server vLLM in esecuzione e misurando metriche chiave, tra cui il throughput totale dei token (token al secondo), il tempo al primo token e il tempo per token di output, in diverse condizioni di carico.
I nostri test hanno coperto una vasta gamma di modelli, incluse architetture dense e tipi di dati a scalabilità ridotta, e hanno valutato le prestazioni in tre scenari di carico di lavoro: ISL/OSL bilanciato, precaricamento intensivo e decodifica intensiva. Questi scenari rappresentano modelli di servizio reali distinti, da carichi di input e output bilanciati all'elaborazione intensiva dei prompt e alla generazione di token limitata dalla larghezza di banda della memoria.
Oltre all'HP ZGX Nano con GB10, abbiamo effettuato benchmark su altri sistemi OEM di Dell, ASUS , Acer e Gigabyte . Questo ci ha permesso di contestualizzare i risultati di HP nel panorama competitivo più ampio e di capire dove si posiziona, se tiene il passo con gli altri o se è in ritardo, considerando diversi modelli e carichi di lavoro.
GPT-OSS-120B
Con GPT-OSS-120B, l'HP ZGX Nano G1n ottiene i risultati migliori in Prefill Heavy, dove la velocità di elaborazione sale da 304.5 tok/s nel batch 1 a 2773.3 tok/s nel batch 64. Anche Equal ISL/OSL scala costantemente, passando da 69.6 tok/s a 722.9 tok/s durante l'intero ciclo di test. Decode Heavy è molto più leggero in confronto, partendo da 183.7 tok/s nel batch 1, calando leggermente nel batch 2, per poi risalire a 262.9 tok/s nel batch 64.
GPT-OSS-20B
Con GPT-OSS-20B, i valori più alti di HP provengono da Prefill Heavy, ma la scalabilità è meno lineare rispetto agli altri modelli. Prefill parte da 1626.6 tok/s al batch 1, sale a 1980.3 tok/s al batch 2, scende bruscamente a 1120.3 tok/s al batch 4, per poi risalire a 4345.1 tok/s entro il batch 64. Equal ISL/OSL scala in modo più graduale da 92.6 tok/s a 1550.6 tok/s, e Decode Heavy aumenta da 94.4 tok/s a 670.4 tok/s.
Qwen3 Coder 30B A3B FP8
Per Qwen3 Coder 30B A3B (FP8), HP si distingue ancora una volta nella fase di precaricamento intensivo, con una produttività che aumenta da 432.2 tok/s con batch size 1 a 2069.4 tok/s con batch size 64. La velocità di ISL/OSL uguale passa da 104.2 tok/s a 1274.4 tok/s, mentre la decodifica intensiva migliora da 55.9 tok/s a 480.4 tok/s. Questo è uno dei migliori risultati complessivi di HP.
Base Qwen3 Coder 30B A3B
Sulla Qwen3 Coder 30B A3B (Base), HP registra una crescita costante in tutte e tre le fasi, sebbene il picco massimo rimanga nella fase Prefill Heavy. Tale fase aumenta da 258.6 tok/s al lotto 1 a 1629.4 tok/s al lotto 64. La scala Equal ISL/OSL passa da 60.3 tok/s a 690.3 tok/s, mentre Decode Heavy aumenta da 33.0 tok/s a 331.8 tok/s.
Llama 3.1 8B Istruzione FP4
Con Llama-3.1-8B-Instruct (FP4), HP mostra un netto incremento di throughput. Equal ISL/OSL passa da 76.4 tok/s al batch 1 a 2774.1 tok/s al batch 64, risultando la fase più performante delle tre di HP su questo modello. Anche Prefill Heavy scala in modo aggressivo, passando da 316.8 tok/s a 2397.1 tok/s al batch 32, per poi scendere a 2270.4 tok/s al batch 64. Decode Heavy aumenta da 40.7 tok/s a 547.6 tok/s durante l'intero ciclo di test.
Llama 3.1 8B Istruzione (Base)
Su Llama-3.1-8B-Instruct (Base), l'HP ZGX Nano G1n scala in modo pulito in tutte e tre le fasi. In Equal ISL/OSL, la velocità di elaborazione aumenta da 28.2 tok/s al batch 1 a 1298.6 tok/s al batch 64. In Prefill Heavy, HP aumenta da 123.2 tok/s a 1759.5 tok/s, con incrementi che rimangono consistenti per tutta la durata della scansione prima di diminuire leggermente nella parte superiore. Decode Heavy è molto più leggero in confronto, aumentando da 15.5 tok/s al batch 1 a 366.4 tok/s al batch 64.
Archiviazione diretta GPU
Come funziona l'archiviazione diretta GPU
Tradizionalmente, quando una GPU elabora i dati da un'unità NVMe, i dati devono prima passare attraverso la CPU e la memoria di sistema prima di raggiungere la GPU. Questo processo crea colli di bottiglia perché la CPU funge da intermediario, aggiungendo latenza e consumando risorse di sistema. GPU Direct Storage elimina questa inefficienza consentendo alla GPU di accedere ai dati direttamente dal dispositivo di archiviazione tramite il bus PCIe. Questo percorso diretto riduce l'overhead di trasferimento dati, consentendo trasferimenti più rapidi ed efficienti.
I carichi di lavoro di intelligenza artificiale, in particolare quelli che coinvolgono il deep learning, sono estremamente intensivi in termini di dati. L'addestramento di grandi reti neurali richiede l'elaborazione di terabyte di dati e qualsiasi ritardo nel trasferimento dei dati comporta un sottoutilizzo delle GPU e tempi di addestramento più lunghi. Di conseguenza, GPU Direct Storage affronta questa sfida fornendo i dati alla GPU il più rapidamente possibile, riducendo al minimo i tempi di inattività e massimizzando l'efficienza computazionale.
Inoltre, GDS offre vantaggi per i carichi di lavoro che gestiscono grandi quantità di dati in streaming, come l'elaborazione video, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'inferenza in tempo reale. Riducendo la dipendenza dalla CPU, GDS accelera il trasferimento dei dati e libera risorse della CPU per altre attività, migliorando ulteriormente le prestazioni complessive del sistema.
Velocità di lettura GDSIO 16K
Analizzando il throughput di lettura GDSIO a 16 KB, l'HP ZGX Nano G1n parte da 0.70 GiB/s con 1 thread, posizionandosi tra i sistemi con le migliori prestazioni a basso numero di thread del gruppo. Il throughput scende a 0.41 GiB/s con 2 thread, per poi risalire a 0.86 GiB/s con 4 thread, mostrando la stessa piccola incoerenza iniziale riscontrata in alcuni di questi sistemi. Da lì in poi, la scalabilità diventa molto più costante. Il throughput sale a 1.6 GiB/s con 8 thread e a 2.2 GiB/s con 16 thread, per poi continuare a crescere fino a 3.0 GiB/s con 32 thread. Con code di dati più profonde, l'HP continua a guadagnare terreno, raggiungendo 3.9 GiB/s con 64 thread e un picco di 4.6 GiB/s con 128 thread.
Latenza media di lettura GDSIO 16K
Analizzando la latenza media di lettura GDSIO (16K), l'HP ZGX Nano G1n parte da circa 0.02 ms con 1 thread e rimane bassa con 2 thread (0.08 ms) e 4 thread (0.07 ms). La latenza aumenta leggermente con 8 thread (0.08 ms) e 16 thread (0.11 ms), per poi crescere in modo più evidente con 32 thread (0.16 ms) e 64 thread (0.25 ms). Con 128 thread, la latenza raggiunge 0.42 ms, ancora leggermente inferiore ai risultati migliori del gruppo, pur mantenendo una crescita costante del throughput del sistema durante il test.
Velocità di scrittura GDSIO 16K
Analizzando il throughput di scrittura GDSIO a 16 KB, l'HP ZGX Nano G1n parte da 0.84 GiB/s con 1 thread, sale a 1.4 GiB/s con 2 thread e raggiunge 2.2 GiB/s con 4 thread. Le prestazioni continuano a scalare rapidamente a 8 thread (3.0 GiB/s) e raggiungono i 3.3 GiB/s a 16 thread, dove si stabilizzano. Da lì, il throughput rimane pressoché costante a 3.3 GiB/s con 32 e 64 thread, per poi diminuire leggermente a 3.2 GiB/s con 128 thread, a indicare che la piattaforma raggiunge il suo limite di scrittura relativamente presto e mantiene tale livello in modo costante per il resto del test.
Latenza media di scrittura GDSIO 16K
Analizzando la latenza media di scrittura GDSIO (16K), l'HP ZGX Nano G1n parte da circa 0.02 ms con 1 thread e rimane molto bassa con 2 thread (0.02 ms) e 4 thread (0.03 ms). La latenza aumenta leggermente con 8 thread (0.04 ms) e 16 thread (0.07 ms), per poi impennarsi con 32 thread (0.15 ms) e 64 thread (0.30 ms). Con 128 thread, la latenza raggiunge 0.61 ms, ancora abbastanza controllata nel complesso, sebbene la tendenza al rialzo coincida con il punto in cui la velocità di scrittura si è già stabilizzata con un numero maggiore di thread.
Velocità di lettura GDSIO 1M
Analizzando il throughput di lettura GDSIO a 1 MB, l'HP ZGX Nano G1n parte da 3.2 GiB/s con 1 thread e sale a 4.1 GiB/s con 2 thread. Le prestazioni continuano a crescere a 4 thread (5.2 GiB/s) e 8 thread (5.5 GiB/s), dopodiché la piattaforma raggiunge effettivamente il suo limite massimo. Il throughput si mantiene poi sostanzialmente costante a 5.5 GiB/s per 16, 32 e 64 thread, prima di diminuire leggermente a 5.3 GiB/s a 128 thread, indicando un forte incremento iniziale seguito da un plateau molto stabile con un elevato numero di thread.
Latenza media di lettura GDSIO 1M
Analizzando la latenza media di lettura GDSIO (1M), l'HP ZGX Nano G1n parte da circa 0.31 ms con 1 thread e rimane relativamente bassa con 2 thread (0.47 ms) e 4 thread (0.76 ms). La latenza aumenta con la concorrenza, raggiungendo 1.4 ms con 8 thread, 2.9 ms con 16 thread e 5.9 ms con 32 thread. La tendenza continua con 64 thread (12.8 ms) e raggiunge i 27.2 ms con 128 thread, seguendo l'andamento delle code più profonde anche se il throughput si era già stabilizzato molto prima nel test.
Velocità di scrittura GDSIO 1M
Analizzando il throughput di scrittura GDSIO a 1 MB, l'HP ZGX Nano G1n parte da 3.1 GiB/s con 1 thread e sale a 3.5 GiB/s con 2 thread, mantenendo poi questo livello a 4, 8 e 16 thread. Le prestazioni calano leggermente a 3.3 GiB/s a 32 thread, per poi risalire a 3.5 GiB/s a 64 thread. A 128 thread, il throughput aumenta a 3.7 GiB/s, indicando un profilo di scrittura sostanzialmente piatto lungo tutta la curva, con solo lievi variazioni e un piccolo incremento al numero massimo di thread.
Latenza media di scrittura GDSIO 1M
Analizzando la latenza media di scrittura GDSIO (1M), l'HP ZGX Nano G1n parte da circa 0.31 ms con 1 thread, sale a 0.57 ms con 2 thread e 1.1 ms con 4 thread. La latenza continua ad aumentare con l'aumentare della concorrenza, raggiungendo 2.2 ms con 8 thread, 4.4 ms con 16 thread e 9.4 ms con 32 thread. La tendenza al rialzo prosegue a 64 thread (17.7 ms) e raggiunge i 37.3 ms a 128 thread, riflettendo una pressione della coda in costante aumento, anche se la velocità di scrittura stessa rimane pressoché costante per la maggior parte del periodo di prova.
Conclusione
L'HP ZGX Nano G1n offre il profilo prestazionale previsto per la piattaforma DGX Spark, aggiungendo scelte ingegneristiche che lo distinguono dagli altri sistemi Spark presenti sul mercato. Nei nostri test, le temperature della CPU hanno raggiunto un picco di 77.3 °C e quelle della GPU di 69 °C, valori tra i più bassi riscontrati nelle unità Spark che abbiamo testato. Le prestazioni di vLLM sono risultate ottimali nei carichi di lavoro Prefill Heavy su tutti e sei i modelli testati, con una scalabilità che si è mantenuta stabile anche con batch di dimensioni maggiori. La velocità di lettura di GPU Direct Storage ha raggiunto 4.6 GiB/s con blocchi da 16K e 5.5 GiB/s con blocchi da 1M, mentre la velocità di scrittura ha raggiunto un plateau iniziale, mantenendosi poi costante per il numero di thread rimanenti.
Il punto di forza dello ZGX Nano G1n rispetto agli altri dispositivi Spark risiede nel lavoro svolto da HP sul design di riferimento. L'utilizzo di materiali riciclati, la suddivisione dello chassis in superiore e inferiore che migliora la facilità di manutenzione interna e l'isolamento acustico che si mantiene a 27.6 dBA sotto carico sono tutte caratteristiche frutto di scelte ingegneristiche mirate, che vanno ben oltre i requisiti della piattaforma GB10. Lo stesso vale per la sicurezza. Il TPM 2.0 in modalità FIPS 140-2, la certificazione Common Criteria EAL4+ e lo storage SED OPAL rendono questa unità ben più di un semplice dispositivo per sviluppatori, proiettandola verso un sistema in grado di superare i controlli di qualità in ambienti regolamentati.
Come altri dispositivi Spark, questa non è una workstation per uso generico e HP non la presenta come tale. Per sviluppatori, piccoli team e organizzazioni che necessitano di potenza di calcolo AI locale con comprovate caratteristiche di sostenibilità e sicurezza, lo ZGX Nano G1n rappresenta un'opzione chiaramente differenziata all'interno della gamma Spark. Per le aziende in cui questi criteri non sono applicabili, la piattaforma di base rimane la stessa per tutti e cinque i sistemi OEM che abbiamo recensito, e la decisione si riduce a ecosistema, supporto e prezzo.
Pagina del prodotto – HP ZGX Nano G1n AI
Classifica: HP ZGX Nano G1n AI Station fa parte dei dispositivi testati presenti nella nostra classifica dei migliori desktop per l'intelligenza artificiale locale.
Amazon