HP Z2 Mini G1aワークステーションは、高度にカスタマイズ可能なコンパクトコンピューティングの大胆な進化を遂げています。3Dモデリング、AI開発、デジタルコンテンツ制作といった分野のプロフェッショナル向けに設計されたこのパワフルなワークステーションは、携帯性と精度を兼ね備えています。このワークステーションの心臓部には、マルチタスク、レンダリング、ローカルLLMの高速パフォーマンスを提供するAMD Ryzen AI Max PROシリーズプロセッサーが搭載されています。
このシステムの中核を成すのは、395年初頭に発表された最先端プロセッサ、AMD Ryzen AI MAX+ Pro 2025です。CPUクロックは最大5.1GHzまでブーストされ、16コアを搭載することで、強力なコンピューティング性能を発揮します。また、AMD Radeon 8060S統合グラフィックスも搭載されています。さらに、多くのAI製品と同様に、搭載されているニューラル・プロセッシング・ユニットは、要求の厳しいAIワークロードに対応するために50TOPSの追加処理能力を提供します。Radeon 8060S統合グラフィックスは、ユーザーが最大96GBのVRAMを割り当てることができるため、GPUを集中的に使用するワークロードにおいても優れた性能を発揮します。これにより、主要なローカルLLM推論ワークロード、レンダリング、コンテンツ作成において、独自の優位性を発揮します。
HP Z2 Mini G1a の構成は、他のシステムとは異なります。CPU と GPU は連動して拡張されます。例えば、基本構成では AMD Ryzen AI Max Pro 380、Radeon 8040S グラフィックス、32GB の共有メモリが搭載されています。メモリを 128GB に増設するなど、メモリを増設すると、CPU と GPU も変更されます。つまり、Radeon 395S グラフィックス、8060GB の共有メモリを搭載した Ryzen AI Max+ Pro 128 に変更されることになります。
このレビューで取り上げたシステムは、Ryzen AI Max+ Pro 395 チップセットを搭載した Z2 Mini G1a で、16 コア CPU と Radeon 8060S グラフィックスが組み合わされ、両方とも 128GB の DDR5 を共有しています。このシステムには 1TB SSD が 2 台搭載されており、定価は $4,781 ですが、実売価格ははるかに低くなっています。今年初めにレビューしたHP ZBook Ultra G1a の価格はかなりの懸念事項でしたが、幸いなことに、価格とパフォーマンスは大幅に改善されました。現在、B&H では、2TB SSD を搭載した最上位の Z2 Mini G1a をわずか $3,342.65 で販売しています。
HP ZCentral リモート ブースト
HPがプロフェッショナル向けワークステーション製品ラインで提供する興味深い機能の一つが、HP ZCentral Remote Boostです。HP ZCentral Remote Boostは、同社のリモート接続ソフトウェア（旧称HP Remote Graphics Software、RGS）です。仮想マシン（VM）ではなく、物理ワークステーションでの使用を想定して設計されています。Remote Boostは、エンドポイントデバイスをオフィスや自宅のZワークステーションに接続し、ユーザーがエンドポイントデバイスを介してシステムにアクセスし、グラフィックスを多用する作業を行うことを可能にします。
複数のユーザーが1台のワークステーションを、データセンター、データクローゼット、あるいは職場のデスクなど、設置場所を問わず活用できます。受信側がネットワーク経由で送信側システムに接続できる場合、VPNが接続されているWAN環境であっても、コンピューティングリソースは完全にリモートで利用できます。
全体として、HP Remote Boostはエンドユーザーにとって非常に優れた体験を提供してくれました。この便利なテクノロジーは今やこれまで以上に重要性を増しており、その詳細な解説については、ホワイトペーパー「仕組み：HP ZCentral Remote Boost」をお読みになることをお勧めします。
HP Z2 Mini G1aの仕様
| カテゴリー | 技術仕様 |
|---|---|
| 利用可能なオペレーティングシステム |
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| プロセッサファミリ | AMD Ryzen AI Max PROプロセッサー |
| 利用可能なプロセッサ |
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| ニューラルプロセッシングユニット | AMD Ryzen AI (50 TOPS) |
| 製品の色 | 漆黒 |
| フォームファクター | ミニ |
| 最大メモリ | 128 GB LPDDR5X-8533 MT/s ECC、最大転送速度8000 MT/s |
| 内部記憶装置 |
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| 利用可能なグラフィックス |
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| オーディオ | 統合モノラルスピーカー、Realtek ALC3205-VA2-CG、2.0W 内蔵モノラルスピーカー |
| 拡張スロット | 2つのM.2 2280 PCIe 4×4、1つのM.2 2230（WLAN用） |
| ポートとコネクタ |
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| キーボードオプション | HP USB ビジネス スリム スマートカード CCID キーボード、HP 125 ブラック有線キーボード、HP 320K 有線キーボード |
| マウスオプション | HP 有線デスクトップ 128 レーザーマウス、HP 有線 320M マウス、HP 125 有線マウス |
| コミュニケーション | LAN: Realtek RTL8125BPH-CG 2.5 GbE; WLAN: MediaTek Wi-Fi 7 MT7925 (2×2) および Bluetooth 5.4 |
| ソフトウェア | HP UEFI BIOS 認定 2.7B、HP PC ハードウェア診断 Windows、HP イメージ アシスタント、HP 管理統合キット 10、パフォーマンス アドバイザー 3.0 |
| セキュリティ管理 | HP Secure Erase、HP Sure Click、HP BIOSphere Gen6、Sure Recover Gen4、HP Sure Admin、フードセンサーオプションキット、HP Client Security Manager Gen6、HP Sure Start Gen7、HP Sure Sense Gen2、HP Sure Run Gen5、Microsoft Pluton、HP Wolf Pro Security Edition |
| 管理機能 | 高性能モード、静音モード、ラックモード、パフォーマンスモード |
| 出力 | 300 W 内蔵電源アダプター、最大 92% 効率、アクティブ PFC |
| 寸法 | 3.4 x 6.6 x 7.9 インチ; 8.55 x 16.8 x 20 cm (標準デスクトップ方向) |
| 重量 | 5.07ポンド（2.3 kg）から；パッケージ9ポンド（4.1 kg）から |
| エコラベル | IT ECO宣言、SEPA、台湾グリーンマーク、日本PCグリーンラベル、FEMP、EPEATゴールド（Climate+認定）、韓国MEPS |
| エネルギー認証 | ENERGY STAR認定します |
| 持続可能な影響 | バルク包装も利用可能。ITE由来のクローズドループプラスチックを10%使用。製品のカーボンフットプリント。使用済みプラスチックを少なくとも65%使用。産業廃棄物としてリサイクルされた鉄を少なくとも20%使用。QRコード対応の製品ポータル（2025年XNUMX月）。新しいエネルギー消費ダッシュボード |
| ディスプレイのサポート | 4台のディスプレイを同時に表示できます。Mini DisplayPortポート1つにつき1台のディスプレイ、Thunderboltポート1つにつき2台のディスプレイを接続できます。 |
設計と構築
HP Z2 Mini G1aのフロントパネルは、すっきりとしたデザインとシンプルなレイアウトが特徴です。フロントベゼルはクールな格子状のフレームを備え、片側にはHPロゴ、もう片側には電源ボタンが配置されています。この格子状のフレームは機能的で、ケース内の空気の流れを妨げません。
Z2 Mini G1a の片側には、10W 出力の USB-C 15Gbps ポート、10GBps 接続の USB-A ポート、ヘッドフォン/マイク ジャックなど、いくつかのポートも用意されています。
このシステムの背面にはさまざまなポートがあります。 Mini DP 2.1が2.0つ、USB 3.0が10つ、USB 4 40 Gb/sが2.5つ、Thunderbolt 5 USB-C 1 Gb/sが1つ、XNUMX GbEポート、そしてもちろん、電源接続とケーブルロックが含まれています。 電源は完全に統合されており、巨大なAC電源ブリックが不要になるという素晴らしい機能です。 HPはまた、ユーザーが好みに合わせて変更できるXNUMXつのFlex IOスロットという、より高度なカスタマイズを可能にする機能をサポートしています。 上部のスロットでは、デュアルポートUSB-A XNUMXGb/sコンボまたはシリアルポート付きのXNUMXGbE NICを選択できます。 下部のスロットには、シリアルポート経由で別のXNUMXGbE NIC、追加の外部電源ボタン、およびアウトオブバンド（OOB）管理用のHPリモートシステムコントローラーを構成できます。
HP Z2 Mini G1a の内部を調べるには、背面の指掛けラッチを使用して上部カバーを簡単にスライドさせて取り外すことができます。
大型のファンとヒートシンクの組み合わせがマザーボードの大部分を覆い、AMD Ryzen CPU/GPUコンビを冷却します。システムRAMははんだ付けされており、修理はできませんが、Z2 Mini G1aにはPCIe Gen4 M.2スロットがXNUMXつ搭載されています。これらのスロットにアクセスするには、ファンアセンブリとヒートシンクを固定しているXNUMX本の小さなネジを外し、ファンアセンブリを持ち上げます。
頻繁に使用すると、ファンのノイズが多少目立つようになりましたが、大型ワークステーションほど目立ったり激しくなることはありません。
HP Z2 Mini G1a パフォーマンステスト
今回のレビューでは、HP Z2 Mini G1aを、以前ご紹介したHP ZBook Ultra G1a 14インチノートパソコンと比較します。ワークステーションとノートパソコンはどちらも同じコンポーネントを使用しているため、デスクトップ型筐体がより大きな電力容量と強化された冷却性能とどれだけ相性が良いかを検証できます。
UL Procyon: AIコンピュータービジョン
Procyon AI Computer Visionベンチマークは、AI推論エンジンがプロフェッショナルレベルでどのように機能するかについて詳細なインサイトを提供します。複数のベンダーのエンジンを統合することで、デバイスの能力を正確に反映したパフォーマンススコアを提供します。このベンチマークは、CPU、GPU、NPUなど、異なるハードウェアタイプ間でAIアクセラレーションのパフォーマンスを比較することで、最先端のニューラルネットワークモデルを評価します。これにより、ユーザーはさまざまなワークロードサイズと条件における相対的な効率を評価できます。
現実世界のAIワークロードを反映するため、ベンチマークでは3種類の多様なニューラルネットワークモデルを採用しています。各モデルは、最新のコンピュータービジョンタスクとの関連性に基づいて選定されています。MobileNet V4は、画像内の被写体識別用に設計された、モバイルに特化したコンパクトなモデルです。一方、Inception VXNUMXは、より深く複雑なアーキテクチャを用いて同じタスクを実行します。
YOLO V3（You Only Look Once）は、物体の確率をリアルタイムで推定することで物体検出に特化しています。MobileNet V3をベースに構築されたDeepLab V2は、セマンティック画像セグメンテーションとピクセルクラスタリングに重点を置いています。最も計算負荷の高いテストであるReal-ESRGANは、画像を250×250から1,000×1,000の解像度にアップスケールします。最後に、ResNet 50は、ディープニューラルネットワークのより効果的なトレーニングを可能にする堅牢な分類モデルです。
HP Z2 Mini G1aは、CPUテストにおいてHP ZBook Ultra G1a 14インチをわずかに上回りました。ワークステーションの総合スコアは227、ノートパソコンの総合スコアは186でした。ワークステーションの方が明らかに高速で、各カテゴリーで比例関係にあります。REAL-ESRGANテストでは、ワークステーションが1,892.10ミリ秒、モバイルプラットフォームが2,138.97ミリ秒と、最も高い結果となりました。速度差は全体を通して明らかで、スコアはワークステーションが優勢ですが、どちらも優れたスコアを獲得しています。
GPUテストでは、ノートパソコンが総合スコア583で、ワークステーションの528を上回り、ノートパソコンがトップとなりました。Radeon 8060S統合グラフィックスは、どちらのシステムでも高いパフォーマンスを示しました。しかし、ノートパソコンの方がほとんどのカテゴリーでわずかに速い結果となりました。唯一の例外はMobileNet V3で、ワークステーションは0.42ミリ秒、ノートパソコンは0.46ミリ秒でした。しかし、その他の結果では逆の結果となっています。例えば、最大のワークロードであるREAL-ESRGANでは、ワークステーションは211.76ミリ秒で、ノートパソコンの11ミリ秒より約200.40ミリ秒遅い結果となりました。
HP Z2 Mini G1aとHP ZBook Ultra G1a 14インチはどちらもNPUテストで良好な結果を示しました。ワークステーションの総合スコアが1,761、ノートパソコンの総合スコアが1,773であることを考えると、ZBookモバイルプラットフォームの方が優れているように見えます。しかし、DeepLab V3とREAL-ESRGANを除くほぼすべてのカテゴリで、差はわずかXNUMX分のXNUMXミリ秒です。両システムともAI推論において堅実なパフォーマンスを示しており、性能面で互角であることを示しています。
| UL Procyon: AI コンピュータービジョン推論 (低いほど良い) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14インチ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| CPU時間 | ||
| AIコンピュータービジョン総合スコア（高いほど良い） | 227 | 186 |
| モバイルネット V3 | 0.75ミリ秒 | 1.09ミリ秒 |
| レスネット 50 | 5.99ミリ秒 | 6.84ミリ秒 |
| インセプション V4 | 17.12ミリ秒 | 19.80ミリ秒 |
| ディープラボ V3 | 21.20ミリ秒 | 28.27ミリ秒 |
| ヨロV3 | 36.58ミリ秒 | 41.64ミリ秒 |
| リアルエスガン | 1,892.10ミリ秒 | 2,138.97ミリ秒 |
| GPUタイムズ | ||
| AIコンピュータービジョン総合スコア（高いほど良い） | 528 | 583 |
| モバイルネット V3 | 0.42ミリ秒 | 0.46ミリ秒 |
| レスネット 50 | 3.85ミリ秒 | 3.27ミリ秒 |
| インセプション V4 | 15.15ミリ秒 | 11.62ミリ秒 |
| ディープラボ V3 | 10.98ミリ秒 | 10.72ミリ秒 |
| ヨロV3 | 12.64ミリ秒 | 10.57ミリ秒 |
| リアルエスガン | 211.76ミリ秒 | 200.40ミリ秒 |
| NPUタイムズ | ||
| AIコンピュータービジョン総合スコア（高いほど良い） | 1,761 | 1,773 |
| モバイルネット V3 | 0.27ミリ秒 | 0.27ミリ秒 |
| レスネット 50 | 0.83ミリ秒 | 0.82ミリ秒 |
| インセプション V4 | 1.72ミリ秒 | 1.71ミリ秒 |
| ディープラボ V3 | 4.31ミリ秒 | 4.22ミリ秒 |
| ヨロV3 | 3.17ミリ秒 | 3.15ミリ秒 |
| リアルエスガン | 100.05ミリ秒 | 100.83ミリ秒 |
UL Procyon: AIテキスト生成
Procyon AIテキスト生成ベンチマークは、簡潔かつ一貫性のある評価方法を提供することで、AI LLMのパフォーマンステストを効率化します。複数のLLMモデルにわたる繰り返しテストを可能にし、大規模モデルや変動要因の複雑さを最小限に抑えます。AIハードウェアのリーディングカンパニーと共同開発されたこのベンチマークは、ローカルAIアクセラレータの利用を最適化し、より信頼性が高く効率的なパフォーマンス評価を実現します。以下の測定結果は、TensorRTを使用してテストされたものです。
AIテキスト生成テストの結果は、HP Z2 Mini G1aがHP ZBook Ultra G1aをわずかに上回るという一貫したパターンを示しましたが、その差は依然として小さく、例えばPhiベンチマークでは、Z2 Miniの総合スコアは965、ZBookは922でした。最初のトークン生成までの時間は、Z1.898 Miniが2秒、ZBookが1.956秒とほぼ同等でした。68.967秒あたりの出力トークン数も同様に近く、それぞれ64.986と2でした。これらの数値は、ZXNUMX Miniがタスク処理速度がわずかに速いものの、推論時の応答性は両システムとも同等であることを示唆しています。
この傾向はMistralとLlama3のテストでも継続しています。Z2 Miniは850と766、ZBookは829と756というスコアを記録しました。出力速度とトークンレイテンシも同様に僅差で追随しました。これらの一貫した結果は、特に中型モデルを実環境下で動作させた場合、両システムが同等のパフォーマンスレベルを実現していることを示しています。
Llama2テストは、全体的に最も近い結果となりました。Z2 Miniは936のスコアを記録し、最初のトークンまでの時間は3.813秒でした。一方、ZBookは929のスコアを記録し、時間は3.860秒でした。これらの結果のわずかな差は、最新のAIワークロードの処理において、両システムがいかに緊密に連携しているかを裏付けています。
全体的に、Z2 Miniは各テストで常にわずかにリードしていますが、データは、TensorRTを使用したLLM実行時には両システムがほぼ同等のパフォーマンスを発揮することを示しています。これらの違いは合成ベンチマークでは顕著に表れる可能性がありますが、ほとんどの使用シナリオにおいて、意味のあるパフォーマンス差につながる可能性は低いでしょう。
| UL Procyon: AIテキスト生成 | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14インチ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| ファイ総合スコア | 965 | 922 |
| 最初のトークンまでの Phi 出力時間 | 1.898 seconds | 1.956 seconds |
| Phi 出力トークン数/秒 | 68.967 トークン/秒 | 64.986 トークン/秒 |
| Phi 全体期間 | 52.666 seconds | 55.501 seconds |
| ミストラル総合スコア | 850 | 829 |
| ミストラルの最初のトークン出力時間 | 2.734 seconds | 2.783 seconds |
| ミストラル出力トークン数/秒 | 43.358 トークン/秒 | 41.992 トークン/秒 |
| ミストラル全体の所要時間 | 81.716 seconds | 84.065 seconds |
| ラマ3 総合スコア | 766 | 756 |
| Llama3 最初のトークンまでの時間の出力 | 2.545 seconds | 2.578 seconds |
| Llama3 出力トークン数/秒 | 36.752 トークン/秒 | 36.243 トークン/秒 |
| Llama3 全体の所要時間 | 91.987 seconds | 93.200 seconds |
| ラマ2 総合スコア | 936 | 929 |
| Llama2 最初のトークンまでの時間の出力 | 3.813 seconds | 3.860 seconds |
| Llama2 出力トークン数/秒 | 24.685 トークン/秒 | 24.619 トークン/秒 |
| Llama2 全体の所要時間 | 136.077 seconds | 136.720 seconds |
ULプロキオン: AI画像生成
Procyon AI Image Generation Benchmarkは、低消費電力NPUからハイエンドGPUまで、さまざまなハードウェアにおけるAI推論性能を、一貫性のある正確な方法で測定します。このベンチマークには、ハイエンドGPU向けのStable Diffusion XL（FP16）、中程度の性能のGPU向けのStable Diffusion 1.5（FP16）、低消費電力デバイス向けのStable Diffusion 1.5（INT8）の3つのテストが含まれています。ベンチマークは各システムに最適な推論エンジンを使用するため、公平で比較可能な結果が得られます。
実際の利用状況をシミュレートするため、このベンチマークでは標準化された一連のテキストプロンプトから画像を生成し、あらゆるデバイスで一貫したテキスト画像変換AIワークロードを実現します。各テストでは、総合スコア、合計生成時間、画像生成速度などの主要なパフォーマンス指標が提供され、モデルやハードウェア構成を簡単かつ効果的に比較できます。
HP Z2 Mini G1aとHP ZBook Ultra G1aはどちらも、Procyon AI画像生成ベンチマークに含まれる1.5つの画像生成テストのうち16つを実行できました。具体的には、両システムともFP16精度のStable Diffusion 8と、より要求の厳しいStable Diffusion XL FP1.5テストを完了しました。Stable Diffusion XNUMXのINTXNUMXバージョンは、どちらの構成でもサポートされていませんでした。
Stable Diffusion 1.5 FP16テストにおいて、Z2 Miniは総合スコア725、総生成時間137.815秒、画像生成速度8.613枚あたり648秒でワークロードを完了しました。ZBookは総合スコア154.203、総生成時間9.638秒、画像生成速度2枚あたり395秒と、ほぼ同等の結果となりました。これらの数値は、両システムともRyzen AI Max+ PRO 8060プロセッサとRadeon XNUMXS GPUを搭載しているにもかかわらず、ZXNUMX Miniが処理効率においてわずかに優位に立っていることを示唆しています。
Stable Diffusion XL FP16テストでも同様の傾向が見られます。Z2 Miniは総合スコア570を獲得し、ベンチマークを1,052.468秒で完了し、65.779枚あたり451秒で画像を生成しました。一方、ZBookはスコア1,329.592、合計時間83.100秒、2枚あたりXNUMX秒で終了しました。どちらのシステムもこれらの大型モデルを処理できますが、ZXNUMX Miniはタスクを一貫してより速く完了し、同一のハードウェア制約下でわずかに最適化されたパフォーマンスを示しています。
| UL Procyon: AI画像生成 | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14インチ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| 安定拡散 1.5 (FP16) – 総合スコア | 725 | 648 |
| 安定拡散 1.5 (FP16) – 全体時間 | 137.815 seconds | 154.203 seconds |
| 安定拡散1.5（FP16） – 画像生成速度 | 8.613 秒/画像 | 9.638 秒/画像 |
| 安定拡散 1.5 (INT8) – 総合スコア | 無し | 無し |
| 安定拡散 1.5 (INT8) – 全体時間 | 無し | 無し |
| 安定拡散 1.5 (INT8) – 画像生成速度 | 無し | 無し |
| 安定拡散XL（FP16） – 総合スコア | 570 | 451 |
| 安定拡散XL（FP16） – 全体時間 | 1,052.468 seconds | 1,329.592 seconds |
| 安定拡散XL（FP16） – 画像生成速度 | 65.779 秒/画像 | 83.100 秒/画像 |
SPECワークステーション4
SPECworkstation 4.0ベンチマークは、ワークステーションのパフォーマンスに関するあらゆる主要な側面を評価するための包括的なツールです。CPU 、グラフィックス、アクセラレータ、ディスクのパフォーマンスを実際の環境で測定し、プロフェッショナルがハードウェア投資について十分な情報に基づいた意思決定を行えるよう支援します。このベンチマークには、データサイエンスタスクやONNXランタイムベースの推論テストなど、AIおよびMLワークロードに特化したテストセットが含まれており、ワークステーション環境におけるAI/MLの重要性の高まりを反映しています。7つの業界分野と4つのハードウェアサブシステムを網羅し、今日のワークステーションのパフォーマンスを詳細かつ的確に測定します。
結果を見ると、Z2 Miniはほとんどのカテゴリーで高いスコアを獲得しており、持続的なワークロードにおいてわずかなパフォーマンス優位性を示しています。エネルギーテストでは、Z2 Miniは2.50、ZBookは2.20でした。金融サービスでは、ワークステーションのスコアが2.35、ノートパソコンのスコアが1.60と、両者の差はさらに大きくなりました。ライフサイエンスでも同様の傾向が見られ、Z2 Miniは2.60、ZBookは2.20でした。メディア＆エンターテインメントでは、ワークステーションのスコアが2.22、ノートパソコンのスコアが1.90、製品デザインでは、ワークステーションのスコアが2.00、ノートパソコンのスコアが1.74でした。
ZBookがわずかに上回ったのは、生産性と開発の分野で、Z1.03 Miniの2に対してZBookは1.00というスコアを記録しました。これらの差は劇的ではありませんが、両システムが同じプロセッサとGPUを搭載しているにもかかわらず、ワークステーションクラスのアプリケーションではZ2 Miniの方がわずかに安定したスループットを発揮する可能性があることを示唆しています。
| SPECworkstation 4.0.0 (高いほど良い) |
HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
HP ZBook Ultra G1a 14インチ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| エネルギー | 2.50 | 2.20 |
| 金融 | 2.35 | 1.60 |
| ライフサイエンス | 2.60 | 2.20 |
| メディア＆エンターテイメント | 2.22 | 1.90 |
| プロダクトデザイン | 2.00 | 1.74 |
| 生産性と開発 | 1.00 | 1.03 |
ラックスマーク
Luxmarkは、オープンソースのレイトレーシングレンダラーであるLuxRenderを活用したGPUベンチマークで、非常に精細な3Dシーンを処理するシステムのパフォーマンスを評価します。このベンチマークは、サーバーやワークステーションのグラフィカルレンダリング能力を評価するのに適しており、特に正確な光シミュレーションが不可欠な視覚効果や建築ビジュアライゼーションアプリケーションに適しています。
HP Z2 Mini G1aとHP ZBook Ultra G1aはどちらもこのテストで優れたパフォーマンスを発揮し、Ryzen AI Max+ PRO 395とRadeon 8060Sの組み合わせの強さを証明しました。Hallbenchシーンでは、Z2 Miniは8,477というスコアを記録し、ZBookの7,833をわずかに上回りました。同様に、Foodシーンでは、ワークステーションが3,943、ラップトップが3,915というスコアを記録しました。これらの結果にはわずかな差しか見られず、どちらのシステムも軽度から中程度の3Dレンダリングワークロードに適していることが示唆されています。
特筆すべき点は、両デバイスとも柔軟なメモリ割り当ての恩恵を受けており、CPUとGPUタスク間でRAMを動的に共有できる点です。この機能により、通常は高負荷のグラフィックス性能を必要としないコンパクトなフォームファクターでも、レンダリングタスクを効率的に処理することが可能になります。
| ラックスマーク（高いほど良い） | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14インチ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| ホールベンチ | 8,477 | 7,833 |
| 食物 | 3,943 | 3,915 |
7-Zip圧縮
7-Zip 圧縮ベンチマークは、圧縮および解凍タスク中の CPU パフォーマンスを評価し、GIPS (Giga Instructions Per Second) と CPU 使用率で評価します。GIPS が高く、CPU 使用率が効率的であるほど、パフォーマンスが優れていることを示します。
結果評価に注目すると、HP Z2 Mini G1aとHP ZBook Ultra G1aはどちらも強力で、ほぼ互角のパフォーマンスを発揮しています。圧縮時には、Z2 Miniは139.298 GIPSという結果評価を記録し、ZBookの139.617 GIPSをわずかに下回りました。しかし、解凍時には、Z2 Miniが163.969 GIPSという結果評価を記録し、ZBookの174.046 GIPSを上回りました。
両方のワークロードを考慮した結果、Z151.634 Miniは2 GIPS、ZBookは156.832 GIPSという総合評価となりました。これらの結果は、両システムとも圧縮を多用するワークフローを高いレベルで処理できるものの、特に解凍フェーズにおいて、全体的なスループットにおいてZBookがわずかに優位に立っていることを示しています。
| 7-Zip 圧縮ベンチマーク（高いほど良い） | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14インチ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | |||
| 圧縮 | |||||
| 現在の CPU 使用率 | 2,734% | 2,868% | |||
| 電流定格/使用法 | 5.136GIPS | 4.883GIPS | |||
| 定格電流 | 140.405GIPS | 140.061GIPS | |||
| 結果として生じる CPU 使用率 | 2,718% | 2,855% | |||
| 結果として得られる評価/使用法 | 5.126GIPS | 4.890GIPS | |||
| 結果として得られる評価 | 139.298GIPS | 139.617GIPS | |||
| 解凍中 | |||||
| 現在の CPU 使用率 | 2,343% | 2,904% | |||
| 電流定格/使用法 | 6.805GIPS | 6.029GIPS | |||
| 定格電流 | 159.451GIPS | 175.104GIPS | |||
| 結果として生じる CPU 使用率 | 2,414% | 2,887% | |||
| 結果として得られる評価/使用法 | 6.793GIPS | 6.028GIPS | |||
| 結果として得られる評価 | 163.969GIPS | 174.046GIPS | |||
| 総合評価 | |||||
| 合計 CPU 使用率 | 2,566% | 2,871% | |||
| 合計評価/使用状況 | 5.959GIPS | 5.459GIPS | |||
| 総合評価 | 151.634GIPS | 156.832GIPS | |||
Blackmagic RAW スピードテスト
Blackmagic RAW Speed Testは、Blackmagic RAWコーデックを使用したビデオの再生と編集におけるシステムの処理能力を測定するパフォーマンスベンチマークツールです。システムが高解像度ビデオファイルをデコードおよび再生する能力を評価し、CPUベースとGPUベースの両方の処理におけるフレームレートを提供します。
8K CPUテストでは、HP Z2 Mini G1aは124フレーム/秒を達成し、1フレーム/秒を記録したHP ZBook Ultra G102aを上回りました。これは、CPUベースのデコードタスクにおいて、ワークステーションがわずかに優位に立っていることを示しています。しかし、OpenCLを使用したGPUアクセラレーションの結果は、逆の傾向を示しています。ZBookは78フレーム/秒と、Z74 Miniの2フレーム/秒をわずかに上回りました。
| Blackmagic RAW スピードテスト | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14インチ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
|---|---|---|
| 8K CPU | 124のFPS | 102のFPS |
| 8KオープンCL | 74のFPS | 78のFPS |
ブラックマジックディスクスピードテスト
Blackmagic ディスク スピード テストは、読み取り速度と書き込み速度を測定することでストレージのパフォーマンスを評価し、ビデオ編集や大容量ファイルの転送など、データ集約型のタスクを処理するシステムの能力についての洞察を提供します。
HP Z2 Mini G1aはPCIe Gen4スロットをXNUMXつ搭載しており、どちらもアクセスとアップグレードが非常に容易です。SSDのパフォーマンスは、使用するパーツによって若干異なる場合があります。
| ディスク速度テスト（高いほど良い） | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
HP ZBook Ultra G1a 14インチ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| タリアセン・ウェストにおける修復作業について | 4,549.3 MB /秒 | 4,547.3 MB /秒 |
| 書きます | 5,344 MB /秒 | 4,264.8 MB /秒 |
ブレンダーのベンチマーク
Blenderはオープンソースの3Dモデリングアプリケーションです。このベンチマークはBlenderベンチマークユーティリティを使用して実行されました。スコアはXNUMX分あたりのサンプル数で測定され、値が高いほどパフォーマンスが優れていることを示します。
HP Z2 Mini G1aは、テストした1つのシーンすべてでHP ZBook Ultra G2aを一貫して上回りました。モンスタープロジェクトでは、Z224.3 Miniは毎分189.29サンプルを処理したのに対し、ZBookは毎分149.5サンプルでした。ジャンクショップシーンでは、それぞれ毎分129.42サンプルと2サンプルでした。最後に、教室シーンでは、Z116.3 Miniは毎分94.14サンプルを処理したのに対し、ZBookは毎分XNUMXサンプルを処理しました。
| Blender ベンチマーク CPU (1 分あたりのサンプル数、高いほど良い) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14インチ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| モンスター | 224.3サンプル/m | 189.29サンプル/m |
| ジャンクショップ | 149.5サンプル/m | 129.42サンプル/m |
| 教室 | 116.3サンプル/m | 94.14サンプル/m |
BlenderのOptiXエンジンを使用してGPUベースのレンダリングに切り替えると、両システムのパフォーマンスバランスがより均衡した結果が得られました。モンスターシーンでは、HP ZBook Ultra G1aは661.50サンプル/分をレンダリングし、Z2 Miniの616.1サンプル/分をわずかに上回りました。これは、両デバイスでRadeon 8060Sグラフィックスが同一であるにもかかわらず、この特定のシーンではZBookがGPU面でわずかに優位に立っていることを示唆しています。
しかし、JunkshopテストとClassroomテストでは、Z2 Miniがわずかにリードを取り戻しました。Z350.6 Miniはそれぞれ342.7と341.92のサンプル/分を記録しましたが、ZBookは同じシーンで333.26とXNUMXのスコアでした。これらの差は比較的小さく、予想される範囲内であり、両システムがOptiX環境下でほぼ同等のGPUレンダリング性能を発揮していることを示しています。
| Blender ベンチマーク GPU (1 分あたりのサンプル数、高いほど良い) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14インチ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| モンスター | 745.55サンプル/m | 661.50サンプル/m |
| ジャンクショップ | 366.54サンプル/m | 341.92サンプル/m |
| 教室 | 359.01サンプル/m | 333.26サンプル/m |
yクランチャー
y-cruncherは、円周率をはじめとする数学定数を数兆桁まで計算できる、マルチスレッド対応でスケーラブルなプログラムです。2009年のリリース以来、オーバークロッカーやハードウェア愛好家の間で人気のベンチマークおよびストレステストアプリケーションとなっています。
HP Z2 Mini G1aの測定結果は、HP ZBook Ultra G1a 14インチとほぼ一致しています。ワークステーションは、1億桁のテストで12.965秒を記録したのを皮切りに、あらゆる計算処理においてわずかに優位に立ちました。2.5億桁と5億桁のテストでは、その差は数秒広がりました。34.533億桁で2.5秒、75.021億桁で5秒という結果は堅実なものでした。ワークステーションが10億桁の部分を完了した際には、160.252秒という結果でZBookを上回り、最終的に11秒の差をつけました。これは主に、ノートパソコンのわずかな電力制限によるものです。
| Y-Cruncher (総計算時間) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14インチ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
|---|---|---|
| 1億 | 12.965 seconds | 12.93 seconds |
| 2.5億 | 34.533 seconds | 34.91 seconds |
| 5億 | 75.021 seconds | 78.19 seconds |
| 10億 | 160.252 seconds | 171.72 seconds |
Geekbench 6
Geekbench 6 は、システム全体のパフォーマンスを測定するクロスプラットフォーム ベンチマークです。
HP Z2 Mini G1aの結果は、ここでは驚くべきものではありません。CPUスコアは、シングルコアで2,862、マルチコアで12,210と、ノートパソコンとほぼ同じです。前述の理由と同様の理由から、GPU OpenCLスコアは91,591と上昇傾向にあります。提供されたスコアから、CPU負荷の高いタスクでもこのシステムでは問題にならないことが示唆されます。GPUに関しては、Radeon 8060S統合グラフィックスは、2019年頃の新しいグラフィックカードに匹敵し、ミニワークステーションに最適です。
| Geekbench 6（高いほど良い） | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14インチ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
|---|---|---|
| CPUシングルコア | 2,862 | 2,825 |
| CPUマルチコア | 17,210 | 17,562 |
| GPUオープンCL | 91,591 | 85,337 |
Cinebench R23
Cinebench R23は、3DレンダリングワークロードにおけるCPUパフォーマンスを評価するための広く認知されたベンチマークです。Cinema 4Dエンジンを使用し、プロセッサがシングルスレッドタスクとマルチスレッドタスクの両方をどれだけ効率的に処理できるかを測定し、全体的な応答性と並列処理能力に関する洞察を提供します。
マルチコアテストでは、HP Z2 Mini G1aは37,156というスコアを記録し、HP ZBook Ultra G1aの29,112を大きく上回りました。これは、Z2 Miniが筐体内の熱条件がより良好であることから、より高負荷なマルチスレッドレンダリングワークロードに耐えられることを示唆しています。
シングルコア性能では、両システムはほぼ同等の結果を示しました。Z2 Miniは2,020点、ZBookは1,984点と僅差で続きました。これらの数値は、ビューポート操作や基本的なモデリング操作といった、スレッド化の少ないタスクにおいては、両デバイスが同等のパフォーマンスを発揮していることを示しています。
| シネベンチ R23 (高いほど良い) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14インチ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
|---|---|---|
| マルチコア | 37,156 | 29,112 |
| シングルコア | 2,020 | 1,984 |
Cinebench 2024
Cinebench 2024は、R23の基盤をベースに、CPUパフォーマンスに引き続き重点を置くとともに、GPUベースのレンダリングテストを導入しました。このセグメントでは、各システムが最新の3Dレンダリングタスクをどの程度うまく処理できるかに関する最新の洞察を提供するCPUスコアのみを検証します。
マルチコアテストでは、HP Z2 Mini G1aは1,906点を記録し、HP ZBook Ultra G1aの1,579点を上回りました。これはR23で見られたパターンと同じで、Z2 Miniはより効率的なマルチスレッドスループットを示しており、高負荷時における持続的なパフォーマンスの向上が寄与していると考えられます。
シングルコアの結果はほぼ同等でした。Z2 Miniは112ポイントを記録しましたが、ZBookはわずか111ポイント差でXNUMXポイントでした。これは、軽い編集やリアルタイムのアプリケーションインタラクションなど、個別のスレッドに依存するタスクでは同様のパフォーマンスを発揮したことを示しています。
| Cinebench 2024 (高いほど良い) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14インチ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
|---|---|---|
| マルチコア | 1,906 | 1,579 |
| シングルコア | 112 | 111 |
オラマ・ジェマ3 LLMパフォーマンス
HP Z2 Mini G1aが実世界のワークロードにおいて大規模言語モデル（LLM）推論をどのように処理するかを評価するため、本レビューのパフォーマンスセクションを分析するために設計されたプロンプトを備えたOllamaを使用しました。テスト対象モデルは1.5億から70億のパラメーターを網羅し、該当する場合はGemma3のバリアントを使用しました。このワークロードはGPUとCPUの両方のリソースに負荷をかけ、特に長いプロンプトシーケンスはメモリ容量、推論スループット、そして計算安定性に悪影響を及ぼします。
Ollama 1.5Bや7Bといった小型モデルは、それぞれ4.76秒と36.65秒で高速に実行されました。両モデルともプロンプト評価は効率的で、トークン処理速度は716.99Bモデルで1.5トークン/秒、799.29Bモデルで7トークン/秒でした。しかし、モデルサイズが大きくなるにつれて出力評価速度は低下します。1.5Bでは出力トークンは112.18トークン/秒で生成されたのに対し、7Bモデルでは36.86トークン/秒で完了しました。
予想通り、モデルサイズが大きくなるにつれてパフォーマンスは低下しました。14Bモデルでは完了までに約65秒かかり、生成速度は18.90秒あたり32トークンに低下しました。94.29Bモデルではさらに大幅な低下が見られ、合計9.38秒かかり、70秒あたり164.73トークンの出力となりました。最も計算負荷の高いテストである4.24Bモデルでは、XNUMX秒かかり、XNUMX秒あたりわずかXNUMXトークンしか生成されませんでした。
KVキャッシュの最適化により、初期プロンプト評価はすべてのサイズで効率的ですが、モデルサイズとメモリ需要の増加に伴い、総生成時間とトークン出力速度は予想通り低下します。HP Z2 Mini G1aは70B層まで拡張可能であることを実証していますが、長いプロンプトや複雑なプロンプトの場合、14Bを超えると応答速度が著しく低下することを想定してください。
| オラマ 1.5B | 合計時間（秒） | 読み込み時間（ミリ秒） | プロンプト評価回数（トークン） | プロンプト評価期間（ミリ秒） | プロンプト評価率 | 評価回数（トークン） | 評価期間（秒） | 評価率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| HP Z2 ミニ g1a | 4.76秒 | 17.21ミリ秒 | 22 | 30.68ミリ秒 | 716.99 tk/s | 528 | 4.71秒 | 112.18 tk/s |
| オラマ 7B | ||||||||
| HP Z2 ミニ g1a | 36.65秒 | 18.21ミリ秒 | 22 | 27.52ミリ秒 | 799.29 tk/s | 1349 | 36.06秒 | 36.86 tk/s |
| オラマ 14B | ||||||||
| HP Z2 ミニ g1a | 64.97秒 | 18.66ミリ秒 | 22 | 28.41ミリ秒 | 774.37 tk/s | 1227 | 64.92秒 | 18.90 tk/s |
| オラマ 32B | ||||||||
| HP Z2 ミニ g1a | 94.29秒 | 73.83ミリ秒 | 22 | 69.27ミリ秒 | 317.61 tk/s | 883 | 94.14秒 | 9.38 tk/s |
| オラマ 70B | ||||||||
| HP Z2 ミニ g1a | 164.73秒 | 21.97ミリ秒 | 22 | 38.90ミリ秒 | 565.52 tk/s | 699 | 164.67秒 | 4.24 tk/s |
OpenAIの新しいGPT-OSS 120Bモデルのサポート
数日前、OpenAIは久しぶりのオープンソースLLMリリース、GPT-OSS 120Bおよび20Bモデルをリリースしました。GPT-OSS 120Bは、MXFP4量子化でネイティブにトレーニングされた最初のモデルの4つとして画期的なものです。OpenAIによると、モデルはトレーニング後にMoE重みをMXFP4.25形式に量子化し、重みをパラメータあたりわずか90ビットに削減します。MoE重みは総パラメータ数の120%以上を占めるため、この積極的な量子化により、80Bモデルを単一の100GB H395 GPU、または私たちの場合は96GBの共有メモリを備えたRyzen AI Max+ PRO XNUMXに収めることができます。業界のトレンドとのこの整合は特に重要で、精度の低いMixture of Expertsモデルがますます普及し、コンピューティング能力の低いデバイスでも推論において優れたパフォーマンスを発揮できるようになります。
このネイティブMXFP4トレーニングは、決定的な利点ももたらします。AI Max+ PRO 4への展開のためにInt395へさらに量子化する場合、BF16からInt4へ量子化する際に通常見られる大幅な品質低下に比べ、品質低下は最小限に抑えられます。その結果、GPT-OSS 120BはAI Max+ PRO 395で実行できる最高性能のモデルのXNUMXつとなり、ほぼ完全な品質を実現しています。
Z2 Mini G1a は、この低精度アーキテクチャのトレンドを活用することで、従来は 6000 倍のコストがかかるエンタープライズ グレードのハードウェア (96 GB VRAM を搭載した NVIDIA RTX XNUMX Pro など) を必要としていたものを、大規模な LLM 実験に利用できるワークステーション ソリューションに変換します。
LM Studioで示されているように、システムは8060GBのVRAMを搭載したRadeon 96S GPUを検出し、モデル実行の互換性を確認しています。この構成ではKVキャッシュのGPUメモリへのオフロードもサポートされており、長いプロンプトや長時間の会話における推論効率をさらに向上させます。OpenAIの厳格なモデルガードレールが有効になっているため、LLMワークロードが高負荷であっても、システムは過負荷から保護されます。
インストール済みのランタイム拡張パックには、ROCm llama.cpp (Windows)、Vulkan llama.cpp (Windows)、CPU llama.cpp (Windows)、Harmonyフレームワークが含まれています。CUDAもリストされていますが、NVIDIA GPUを必要とするため使用できません。システムにはAMD Radeon 8060Sが搭載されています。
今回の実行では、先ほど参照したOpenAI GPT OSS 120Bモデルとそのフォーマット、アーキテクチャ、サイズを下図に示します。GGUFフォーマットを使用し、合計サイズは63.39GBで、フルGPUオフロードに設定されています。
実用面では、HP Z2 Mini G1aは120Bパラメータモデルを使用して驚くほど優れたパフォーマンスを発揮し、40トークン/秒近くのレートを維持しました。LLMと何度か詳細な話し合いを重ねました。多くのシステムではVRAMの制約により、より小さなモデルしか使用できないため、レスポンスの品質ははるかに向上しました。
LLM 実行中のシステム統計を見ると、GPU の消費電力は 100W をわずかに下回っており、温度は GPU と CPU 全体で 51 ～ 54 °C に抑えられていることがわかりました。
結論
HP Z2 Mini G1aは、今年テストしたシステムの中で最も驚くべきものの一つです。見た目は、統合型グラフィックスを搭載したコンパクトなデスクトップPCのようです。しかし実際には、この小型ワークステーションは、特にAIワークロードにおいては、期待をはるかに上回るパフォーマンスを一貫して発揮します。実売価格は約3,300ドルですが、ハイエンドのディスクリートGPUを搭載したシステムを含め、はるかに大型で高価なシステムと競合します。
このシステムのおかげで、今年初めにレビューしたHP ZBook Ultra G1a 14インチノートパソコンを改めて見直す機会が得られました。当時、私たちはその高価格と、特にAI関連のタスクにおける性能の低さに不満を感じていました。同様のAMD製ハードウェアを使用しているにもかかわらず、このノートパソコンは推論処理に苦戦し、AI性能は宣伝文句に及ばないと指摘しました。私たちは、この製品に感銘を受けなかったのです。
数ヶ月と本格的なソフトウェアアップデートで、これほど大きな変化が生まれるとは。AMDのドライバーとランタイムサポートへの継続的な取り組みのおかげで、Ryzen AI Max+ Pro 395は期待通りのパフォーマンスを発揮するようになりました。128GBの共有メモリと最大96GBのVRAMを備えたZ2 Mini G1aは、OpenAIのGPT-OSS 120Bのような大規模なローカルモデルを驚くほど容易に実行できます。かつては、このような機能を実現するにはRTX 10,000などのGPUを搭載した6000万ドルのワークステーションが必要でした。しかし今、コンパクトな筐体に収まり、そのわずかなコストで実現できます。
HPはコンポーネントの選択肢以外にも称賛に値します。Z2 Mini G1aは、優れた熱性能、優れたポート柔軟性、そしてFlex IOやHP ZCentral Remote Boostといったオプション機能を備え、プロフェッショナル環境で大きな価値を提供する、綿密に設計された製品です。
このシステムは、小型ワークステーションの性能に対する期待を一新します。優れたローカルAI性能、インテリジェントな設計、そして信じられないほどお求めやすい価格を兼ね備えています。だからこそ、HP Z2 Mini G1aはエディターズチョイス賞にふさわしいと言えるでしょう。それほどまでに優れた製品なのです。
ランキング： HP Z2 Mini G1aは、ローカルAI向けベストデスクトップランキングにおいて、専用GPU非搭載機種の中で最高の評価を獲得しています。
ランキング： HP Z2 Mini G1aは、ベストデスクトップワークステーションランキングにおいて、ベストミニワークステーションの座を獲得しています。
リーダーボード：このクラスのシステムのサイジングに関するガイダンスは、弊社の「エージェントAI向けRAM、GPU、ストレージガイド」に記載されています。
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