A Workstation HP Z2 Mini G1a representa um avanço ousado na computação compacta e altamente personalizável. Projetada para profissionais em áreas como modelagem 3D, desenvolvimento de IA e criação de conteúdo digital, esta potência combina portabilidade com precisão. No coração desta workstation está o processador AMD Ryzen AI Max PRO Series, que oferece desempenho acelerado para multitarefa, renderização e LLMs locais.
No núcleo do sistema está o Ryzen AI MAX+ Pro 395 da AMD, um processador de ponta revelado no início de 2025. A velocidade do clock da CPU aumenta para até 5.1 GHz e possui 16 núcleos, proporcionando forte desempenho computacional. Ele também é emparelhado com gráficos integrados AMD Radeon 8060S. Além disso, como muitos produtos de IA, a unidade de processamento neural incluída fornece 50 TOPS adicionais para cargas de trabalho de IA exigentes. Seus gráficos integrados Radeon 8060S o tornam um concorrente nas cargas de trabalho intensivas de GPU, já que os usuários podem alocar até 96 GB de VRAM a ele. Isso lhe dá uma vantagem única para liderar cargas de trabalho de inferência LLM local, bem como renderização e criação de conteúdo.
Quando os usuários configuram o HP Z2 Mini G1a, este sistema escala de forma diferente de outros sistemas. A CPU e a GPU escalam juntas. Por exemplo, a configuração básica inclui o AMD Ryzen AI Max Pro 380 com placa de vídeo Radeon 8040S e 32 GB de memória compartilhada. Ao usar mais memória, como 128 GB, a CPU e a GPU também mudam. Essa mudança o move para o Ryzen AI Max+ Pro 395 com placa de vídeo Radeon 8060S, com 128 GB de memória compartilhada.
O sistema abordado nesta análise é o Z2 Mini G1a com o chipset Ryzen AI Max+ Pro 395, oferecendo uma CPU de 16 núcleos combinada com a placa de vídeo Radeon 8060S, ambos compartilhando 128 GB de DDR5. Embora nosso sistema venha com dois SSDs de 1 TB e um preço de tabela de US$ 4,781, seu preço de varejo efetivo é muito menor. O preço era uma preocupação considerável na época. HP ZBook Ultra G1a fizemos uma análise no início deste ano, mas felizmente, o preço e o desempenho melhoraram substancialmente. Atualmente, a B&H vende o Z2 Mini G1a de especificações superiores com um SSD de 2 TB por apenas US$ 3,342.65.
Impulso Remoto HP ZCentral
Um dos recursos mais interessantes que a HP oferece em suas linhas de estações de trabalho profissionais é o HP ZCentral Remote Boost. O HP ZCentral Remote Boost é o software de conexão remota da empresa (anteriormente conhecido como HP Remote Graphics Software ou RGS). Ele foi projetado para uso com estações de trabalho físicas em vez de máquinas virtuais (VMs). Em essência, o Remote Boost conecta um dispositivo endpoint a uma estação de trabalho Z em seu escritório ou casa, permitindo que os usuários acessem o sistema para trabalhos com uso intensivo de gráficos por meio do dispositivo endpoint.
Vários usuários podem então utilizar uma única estação de trabalho, independentemente de onde ela esteja: em um data center, em um data closet ou até mesmo na mesa de trabalho. Se o receptor puder se comunicar com o sistema emissor pela rede, os recursos de computação poderão ser totalmente remotos, mesmo em um ambiente WAN com VPNs.
No geral, tivemos uma excelente experiência de usuário final com o HP Remote Boost. Recomendamos a leitura do white paper.Como funciona: HP ZCentral Remote Boost, para um exame detalhado dessa tecnologia útil, que agora é mais relevante do que nunca.
Especificações do HP Z2 Mini G1a
| Categoria | Especificações |
|---|---|
| Sistemas operacionais disponíveis |
|
| Família de Processadores | Processador AMD Ryzen AI Max PRO |
| Processadores disponíveis |
|
| Unidade de Processamento Neural | AMD Ryzen AI (50 TOPS) |
| Cor do Produto | Jet Black |
| Fator de Forma | Mini |
| Memória Máxima | 128 GB LPDDR5X-8533 MT/s ECC, taxas de transferência de até 8000 MT/s |
| Armazenamento interno |
|
| Gráficos Disponíveis |
|
| em áudio | Alto-falante mono integrado, Realtek ALC3205-VA2-CG, alto-falante mono interno de 2.0 W |
| Slots de expansão | 2 M.2 2280 PCIe 4×4; 1 M.2 2230 para WLAN |
| Portas e conectores |
|
| Opções de teclado | Teclado HP USB Business Slim SmartCard CCID; Teclado com fio preto HP 125; Teclado com fio HP 320K |
| Opções do mouse | Mouse a laser HP Wired Desktop 128; Mouse com fio HP 320M; Mouse com fio HP 125 |
| Comunicações | LAN: Realtek RTL8125BPH-CG 2.5 GbE; WLAN: MediaTek Wi-Fi 7 MT7925 (2×2) e Bluetooth 5.4 |
| Software | Certificação HP UEFI BIOS 2.7B; Diagnóstico de Hardware de PC HP para Windows; Assistente de Imagem HP; Kit de Integração de Gerenciabilidade HP 10; Consultor de Desempenho 3.0 |
| Gerenciamento de segurança | HP Secure Erase; HP Sure Click; HP BIOSphere Gen6; Sure Recover Gen4; HP Sure Admin; Kit opcional de sensor de capô; HP Client Security Manager Gen6; HP Sure Start Gen7; HP Sure Sense Gen2; HP Sure Run Gen5; Microsoft Pluton; HP Wolf Pro Security Edition |
| Recursos de gerenciamento | Modo de alto desempenho, modo silencioso, modo rack, modo de desempenho |
| Energia | Adaptador de energia interno de 300 W, eficiência de até 92%, PFC ativo |
| Dimensões | 3.4 x 6.6 x 7.9 pol; 8.55 x 16.8 x 20 cm (orientação padrão de mesa) |
| Peso | A partir de 5.07 lb (2.3 kg); Pacote a partir de 9 lb (4.1 kg) |
| Rótulos ecológicos | Declaração ECO de TI; SEPA; Marca Verde de Taiwan; Selo Verde de PC do Japão; FEMP; EPEAT Gold com Climate+; MEPS da Coreia |
| Certificação Energética | ENERGY STAR certificada |
| Impacto Sustentável | Embalagem a granel disponível; 10% de plástico de circuito fechado derivado de ITE; Pegada de carbono do produto; Contém pelo menos 65% de plástico reciclado pós-consumo; Contém pelo menos 20% de aço reciclado pós-industrial; Portal de produtos habilitado para código QR (dezembro de 2025); Novo painel de consumo de energia |
| Suporte de exibição | Suporta quatro monitores simultâneos. Cada Mini DisplayPort pode controlar um monitor; cada porta Thunderbolt pode controlar dois monitores. |
Design e Construção
A parte frontal do HP Z2 Mini G1a oferece um design elegante com um layout simples. A moldura frontal possui uma estrutura em treliça, com o logotipo da HP de um lado e um botão liga/desliga do outro. A estrutura é funcional, permitindo que o ar circule livremente pelo gabinete sem ser obstruído.
Um lado do Z2 Mini G1a também oferece algumas portas, incluindo uma porta USB-C de 10 Gbps com saída de 15 W, bem como uma porta USB-A com conectividade de 10 GBps e um conector para fone de ouvido/microfone.
Há uma grande variedade de portas na parte traseira deste sistema. Inclui duas Mini DP 2.1, duas USB 2.0, duas USB 3.0 10 Gb/s, duas Thunderbolt 4 USB-C 40 Gb/s, uma porta 2.5 GbE e, claro, a conexão da fonte de alimentação e um cabo de segurança. A fonte de alimentação é totalmente integrada, o que é um toque especial, eliminando a necessidade de uma enorme fonte de alimentação CA. A HP também suporta um recurso que permite maior personalização: dois slots Flex IO que os usuários podem alterar conforme sua preferência. O slot superior oferece a opção entre um combo USB-A 5 Gb/s de duas portas ou uma placa de rede 1 GbE com uma porta serial. O slot inferior pode ser configurado com outra placa de rede 1 GbE por meio de uma porta serial, um botão liga/desliga externo adicional, bem como um Controlador de Sistema Remoto HP para gerenciamento fora de banda (OOB).
Para abrir o HP Z2 Mini G1a, a tampa superior desliza convenientemente usando uma trava de dedo na parte traseira.
Um grande conjunto de ventoinha e dissipador de calor cobre a maior parte da placa-mãe, resfriando o conjunto CPU/GPU AMD Ryzen. Embora a RAM do sistema seja soldada e não possa ser reparada, a Z2 Mini G1a oferece dois slots PCIe Gen4 M.2. Eles são acessados removendo dois pequenos parafusos que conectam o conjunto da ventoinha ao dissipador de calor e levantando o conjunto da ventoinha.
Durante o uso pesado, algum ruído do ventilador se tornou perceptível, embora não tão proeminente ou agressivo quanto o que você poderia encontrar em uma estação de trabalho maior.
Teste de desempenho do HP Z2 Mini G1a
Para esta análise, comparamos o HP Z2 Mini G1a com o Notebook HP ZBook Ultra G1a de 14″ sobre o qual escrevemos anteriormente. Tanto a estação de trabalho quanto o laptop contêm componentes idênticos, o que nos permite ver como o formato do desktop se compara com um envelope de energia maior e resfriamento aprimorado.
UL Procyon: Visão Computacional de IA
O Procyon AI Computer Vision Benchmark fornece insights detalhados sobre o desempenho de mecanismos de inferência de IA em nível profissional. Ao incorporar mecanismos de diversos fornecedores, ele fornece pontuações de desempenho que refletem com precisão as capacidades de um dispositivo. O benchmark avalia modelos de redes neurais de última geração, comparando seu desempenho de aceleração de IA em diferentes tipos de hardware — incluindo CPU, GPU e NPU — permitindo que os usuários avaliem a eficiência relativa em uma variedade de tamanhos e condições de carga de trabalho.
Para refletir as cargas de trabalho de IA do mundo real, o benchmark utiliza seis modelos de redes neurais diferentes, cada um escolhido por sua relevância para tarefas modernas de visão computacional. O MobileNet V3 é um modelo compacto, focado em dispositivos móveis, projetado para identificação de objetos em imagens, enquanto o Inception V4 executa a mesma tarefa usando uma arquitetura mais profunda e complexa.
O YOLO V3 (You Only Look Once) é especializado em detecção de objetos, estimando probabilidades de objetos em tempo real. O DeepLab V3, baseado no MobileNet V2, concentra-se na segmentação semântica de imagens e no agrupamento de pixels. O Real-ESRGAN, o teste computacionalmente mais exigente, amplia imagens de 250×250 para 1,000×1,000 de resolução. Por fim, o ResNet 50 é um modelo de classificação robusto que permite um treinamento mais eficaz de redes neurais profundas.
O HP Z2 Mini G1a supera ligeiramente o HP ZBook Ultra G1a de 14" no teste de CPU. A estação de trabalho obteve uma pontuação geral de 227, enquanto o laptop obteve uma pontuação geral de 186. Houve um tempo visivelmente mais rápido na estação de trabalho, proporcionalmente em todas as categorias. O melhor desempenho foi obtido no teste REAL-ESRGAN, resultando em 1,892.10 ms na estação de trabalho e 2,138.97 ms na plataforma móvel. Embora a diferença de velocidade seja evidente em todos os testes, com as pontuações favorecendo a estação de trabalho, ambas obtiveram excelentes resultados.
No teste de GPU, o laptop obteve a melhor pontuação geral, 583, contra 528 da estação de trabalho. A placa de vídeo integrada Radeon 8060S apresentou métricas de alto desempenho em ambos os sistemas. No entanto, no notebook, os resultados foram ligeiramente mais rápidos na maioria das categorias. A única exceção foi o MobileNet V3, onde a estação de trabalho obteve 0.42 ms, contra 0.46 ms do laptop. No entanto, o oposto ocorreu nos demais resultados. Analisando a maior carga de trabalho, a REAL-ESRGAN, por exemplo, a estação de trabalho obteve um tempo de 211.76 ms, cerca de 11 ms atrás do notebook, com 200.40 ms.
Tanto o HP Z2 Mini G1a quanto o HP ZBook Ultra G1a de 14" apresentaram bom desempenho no teste NPU. Considerando as pontuações gerais de 1,761 da estação de trabalho e 1,773 do notebook, parece que a plataforma móvel ZBook se sai melhor nesse quesito. No entanto, a diferença em quase todas as categorias, com exceção do DeepLab V3 e do REAL-ESRGAN, é de apenas centésimos de milissegundos. Ambos os sistemas apresentam desempenho sólido para inferência de IA, indicando que são comparáveis em termos de desempenho.
| UL Procyon: Inferência de visão computacional de IA (quanto menor, melhor) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| Tempos de CPU | ||
| Pontuação geral da visão computacional de IA (quanto maior, melhor) | 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 |
| REAL-ESRGAN | 1,892.10 ms | 2,138.97 ms |
| Tempos de GPU | ||
| Pontuação geral da visão computacional de IA (quanto maior, melhor) | 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 |
| REAL-ESRGAN | 211.76 ms | 200.40 ms |
| NPU Times | ||
| Pontuação geral da visão computacional de IA (quanto maior, melhor) | 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 |
| REAL-ESRGAN | 100.05 ms | 100.83 ms |
UL Procyon: Geração de texto de IA
As Benchmark de geração de texto Procyon AI simplifica os testes de desempenho de LLM em IA, fornecendo um método de avaliação conciso e consistente. Permite testes repetidos em múltiplos modelos de LLM, minimizando a complexidade de modelos de grande porte e fatores variáveis. Desenvolvido com líderes em hardware de IA, otimiza o uso de aceleradores de IA locais para avaliações de desempenho mais confiáveis e eficientes. Os resultados medidos abaixo foram testados usando o TensorRT.
Após a conclusão dos testes de geração de texto por IA, os resultados mostram um padrão consistente, com o HP Z2 Mini G1a apresentando um desempenho ligeiramente superior ao HP ZBook Ultra G1a, embora as diferenças permaneçam modestas. No benchmark Phi, por exemplo, o Z2 Mini alcançou uma pontuação geral de 965, em comparação com os 922 do ZBook. O tempo para o primeiro token foi quase idêntico, medido em 1.898 segundos para o Z2 Mini e 1.956 segundos para o ZBook. Os tokens de saída por segundo foram igualmente próximos, em 68.967 e 64.986, respectivamente. Esses números sugerem que, embora o Z2 Mini processe tarefas ligeiramente mais rápido, ambos os sistemas oferecem responsividade comparável durante a inferência.
Essa tendência se mantém nos testes do Mistral e do Llama3. O Z2 Mini obteve 850 e 766, enquanto o ZBook obteve 829 e 756. A velocidade de saída e a latência do token seguiram o exemplo, com margens igualmente próximas. Esses resultados consistentes indicam que ambos os sistemas oferecem níveis de desempenho semelhantes, principalmente ao executar modelos de médio porte em condições reais.
O teste Llama2 produziu o conjunto de resultados mais próximo no geral. O Z2 Mini registrou uma pontuação de 936 com um tempo para o primeiro token de 3.813 segundos, enquanto o ZBook alcançou 929 com um tempo de 3.860 segundos. A pequena diferença entre esses resultados reforça a proximidade dos sistemas ao lidar com cargas de trabalho de IA modernas.
No geral, o Z2 Mini se destaca consistentemente em todos os testes, mas os dados mostram que ambos os sistemas têm um desempenho quase equivalente ao executar LLMs com o TensorRT. Essas diferenças podem ser evidentes em benchmarks sintéticos, mas é improvável que resultem em lacunas significativas de desempenho na maioria dos cenários de uso.
| UL Procyon: Geração de texto de IA | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| Pontuação geral Phi | 965 | 922 |
| Tempo de saída Phi para o primeiro token | 1.898 segundos | 1.956 segundos |
| Tokens de saída Phi por segundo | 68.967 fichas/s | 64.986 fichas/s |
| Phi Duração Geral | 52.666 segundos | 55.501 segundos |
| Mistral Pontuação Geral | 850 | 829 |
| Tempo de saída do Mistral para o primeiro token | 2.734 segundos | 2.783 segundos |
| Tokens de saída Mistral por segundo | 43.358 fichas/s | 41.992 fichas/s |
| Mistral Duração total | 81.716 segundos | 84.065 segundos |
| Pontuação geral do Llama3 | 766 | 756 |
| Tempo de saída do Llama3 para o primeiro token | 2.545 segundos | 2.578 segundos |
| Tokens de saída Llama3 por segundo | 36.752 fichas/s | 36.243 fichas/s |
| Llama3 Duração total | 91.987 segundos | 93.200 segundos |
| Pontuação geral do Llama2 | 936 | 929 |
| Tempo de saída do Llama2 para o primeiro token | 3.813 segundos | 3.860 segundos |
| Tokens de saída Llama2 por segundo | 24.685 fichas/s | 24.619 fichas/s |
| Llama2 Duração total | 136.077 segundos | 136.720 segundos |
UL Procyon: Geração de imagem AI
As Benchmark de geração de imagens de IA da Procyon fornece um método consistente e preciso para medir o desempenho de inferência de IA em diversos hardwares, desde NPUs de baixo consumo até GPUs de ponta. Inclui três testes: Stable Diffusion XL (FP16) para GPUs de ponta, Stable Diffusion 1.5 (FP16) para GPUs moderadamente potentes e Stable Diffusion 1.5 (INT8) para dispositivos de baixo consumo. O benchmark utiliza o mecanismo de inferência ideal para cada sistema, garantindo resultados justos e comparáveis.
Para simular o uso no mundo real, o benchmark gera imagens a partir de um conjunto padronizado de prompts de texto, criando uma carga de trabalho de IA de texto para imagem consistente em todos os dispositivos. Cada teste fornece métricas de desempenho importantes, incluindo pontuação geral, tempo total de geração e velocidade de geração de imagens, permitindo uma comparação simples e eficaz entre modelos e configurações de hardware.
Tanto o HP Z2 Mini G1a quanto o HP ZBook Ultra G1a conseguiram executar dois dos três testes de geração de imagens incluídos no Benchmark de Geração de Imagens Procyon AI. Especificamente, ambos os sistemas concluíram o teste Stable Diffusion 1.5 com precisão FP16 e o teste mais exigente Stable Diffusion XL FP16. A versão INT8 do Stable Diffusion 1.5 não era compatível com nenhuma das configurações.
No teste Stable Diffusion 1.5 FP16, o Z2 Mini concluiu a carga de trabalho com uma pontuação geral de 725, um tempo total de geração de 137.815 segundos e uma velocidade de geração de imagem de 8.613 segundos por imagem. O ZBook produziu resultados comparáveis, com uma pontuação geral de 648, um tempo total de 154.203 segundos e 9.638 segundos por imagem. Esses números sugerem que o Z2 Mini mantém uma liderança modesta em eficiência de processamento, embora ambos os sistemas compartilhem o mesmo processador Ryzen AI Max+ PRO 395 e a GPU Radeon 8060S.
Um padrão semelhante aparece no teste Stable Diffusion XL FP16. O Z2 Mini alcançou uma pontuação geral de 570 e completou o benchmark em 1,052.468 segundos, gerando imagens a 65.779 segundos por imagem. O ZBook, em comparação, terminou com uma pontuação de 451 e um tempo total de 1,329.592 segundos, com uma velocidade de imagem de 83.100 segundos por imagem. Embora ambos os sistemas sejam capazes de lidar com esses modelos maiores, o Z2 Mini conclui as tarefas consistentemente mais rapidamente, refletindo um desempenho ligeiramente mais otimizado sob as mesmas restrições de hardware.
| UL Procyon: Geração de imagens de IA | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| Difusão Estável 1.5 (FP16) – Pontuação Geral | 725 | 648 |
| Difusão Estável 1.5 (FP16) – Tempo Geral | 137.815 segundos | 154.203 segundos |
| Difusão Estável 1.5 (FP16) – Velocidade de Geração de Imagem | 8.613 s/image | 9.638 s/image |
| Difusão Estável 1.5 (INT8) – Pontuação Geral | N/D | N/D |
| Difusão Estável 1.5 (INT8) – Tempo Geral | N/D | N/D |
| Difusão Estável 1.5 (INT8) – Velocidade de Geração de Imagem | N/D | N/D |
| Difusão Estável XL (FP16) – Pontuação Geral | 570 | 451 |
| Difusão Estável XL (FP16) – Tempo Geral | 1,052.468 segundos | 1,329.592 segundos |
| Stable Diffusion XL (FP16) – Velocidade de geração de imagem | 65.779 s/image | 83.100 s/image |
Estação de trabalho SPEC 4
O benchmark SPECworkstation 4.0 é uma ferramenta abrangente para avaliar todos os principais aspectos do desempenho da estação de trabalho. Ele oferece uma medida real do desempenho da CPU, gráficos, aceleradores e discos, garantindo que os profissionais tenham os dados para tomar decisões informadas sobre seus investimentos em hardware. O benchmark inclui um conjunto dedicado de testes com foco em cargas de trabalho de IA e ML, incluindo tarefas de ciência de dados e testes de inferência baseados em tempo de execução ONNX, refletindo a crescente importância de IA/ML em ambientes de estação de trabalho. Ele abrange sete setores verticais e quatro subsistemas de hardware, fornecendo uma medida detalhada e relevante do desempenho das estações de trabalho atuais.
Os resultados mostram que o Z2 Mini geralmente obtém pontuações mais altas na maioria das categorias, refletindo uma ligeira vantagem de desempenho em cargas de trabalho sustentadas. No teste de Energia, o Z2 Mini obteve 2.50, em comparação com 2.20 do ZBook. Serviços Financeiros apresentou uma diferença maior, com pontuações de 2.35 para a estação de trabalho e 1.60 para o laptop. Ciências Biológicas seguiu tendência semelhante, com o Z2 Mini obtendo 2.60 e o ZBook 2.20. Mídia e Entretenimento obteve 2.22 e 1.90, enquanto Design de Produto obteve pontuações de 2.00 para a estação de trabalho e 1.74 para o laptop.
A única situação em que o ZBook se destacou foi em Produtividade e Desenvolvimento, onde registrou uma pontuação de 1.03, em comparação com 2 do Z1.00 Mini. Embora essas diferenças não sejam drásticas, elas sugerem que o Z2 Mini pode oferecer uma taxa de transferência ligeiramente mais consistente em aplicativos de nível de estação de trabalho, mesmo que ambos os sistemas compartilhem o mesmo processador e GPU.
| SPECworkstation 4.0.0 (quanto maior, melhor) |
HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| Energia | 2.50 | 2.20 |
| Serviços Financeiros | 2.35 | 1.60 |
| Ciências da Vida | 2.60 | 2.20 |
| Mídia e Entretenimento | 2.22 | 1.90 |
| Produto Design | 2.00 | 1.74 |
| Produtividade e Desenvolvimento | 1.00 | 1.03 |
Luxmark
O Luxmark é um benchmark de GPU que utiliza o LuxRender, um renderizador de ray tracing de código aberto, para avaliar o desempenho de um sistema ao lidar com cenas 3D altamente detalhadas. Este benchmark é relevante para avaliar as capacidades de renderização gráfica de servidores e estações de trabalho, especialmente para efeitos visuais e aplicações de visualização arquitetônica, onde a simulação precisa da luz é crucial.
Tanto o HP Z2 Mini G1a quanto o HP ZBook Ultra G1a apresentaram bom desempenho neste teste, refletindo a força do Ryzen AI Max+ PRO 395 combinado com a Radeon 8060S. No Hallbench, o Z2 Mini alcançou uma pontuação de 8,477, ligeiramente à frente dos 7,833 do ZBook. Da mesma forma, no teste de alimentos, as pontuações foram de 3,943 para a estação de trabalho e 3,915 para o laptop. Esses resultados mostram apenas uma variação mínima, sugerindo que ambos os sistemas são adequados para cargas de trabalho de renderização 3D leves a moderadas.
Notavelmente, ambos os dispositivos se beneficiam da alocação flexível de memória, permitindo o compartilhamento dinâmico de RAM entre tarefas de CPU e GPU. Essa capacidade contribui para a capacidade de lidar com tarefas de renderização com eficiência, mesmo em formatos compactos, normalmente não associados a desempenho gráfico intensivo.
| Luxmark (mais alto é melhor) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| Banco de corredor | 8,477 | 7,833 |
| Alimentícia | 3,943 | 3,915 |
Compressão 7-Zip
O 7-Zip Compression Benchmark avalia o desempenho da CPU durante tarefas de compressão e descompressão, medindo classificações em GIPS (Giga Instructions Per Second) e uso da CPU. GIPS mais altos e uso eficiente da CPU indicam desempenho superior.
Com foco nas classificações resultantes, tanto o HP Z2 Mini G1a quanto o HP ZBook Ultra G1a apresentam desempenho robusto e bastante similar. Durante a compressão, o Z2 Mini alcançou uma classificação resultante de 139.298 GIPS, ligeiramente abaixo dos 139.617 GIPS do ZBook. Na descompressão, no entanto, o Z2 Mini obteve uma classificação resultante mais alta, de 163.969 GIPS, em comparação com os 174.046 GIPS do ZBook.
Considerando ambas as cargas de trabalho, a classificação total resultante foi de 151.634 GIPS para o Z2 Mini e 156.832 GIPS para o ZBook. Esses resultados indicam que, embora ambos os sistemas sejam altamente capazes de gerenciar fluxos de trabalho com alta compressão, o ZBook tem uma ligeira vantagem na taxa de transferência geral, especialmente durante as fases de descompressão.
| Referência de compressão 7-Zip (quanto maior, melhor) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | |||
| Compressão | |||||
| Uso atual da CPU | 2,734% | 2,868% | |||
| Classificação/uso atual | 5.136 GIP | 4.883 GIP | |||
| Classificação da corrente | 140.405 GIP | 140.061 GIP | |||
| Uso de CPU resultante | 2,718% | 2,855% | |||
| Classificação/uso resultante | 5.126 GIP | 4.890 GIP | |||
| Avaliação resultante | 139.298 GIP | 139.617 GIP | |||
| Descomprimindo | |||||
| Uso atual da CPU | 2,343% | 2,904% | |||
| Classificação/uso atual | 6.805 GIP | 6.029 GIP | |||
| Classificação da corrente | 159.451 GIP | 175.104 GIP | |||
| Uso de CPU resultante | 2,414% | 2,887% | |||
| Classificação/uso resultante | 6.793 GIP | 6.028 GIP | |||
| Avaliação resultante | 163.969 GIP | 174.046 GIP | |||
| Avaliação Total | |||||
| Uso total da CPU | 2,566% | 2,871% | |||
| Avaliação/uso total | 5.959 GIP | 5.459 GIP | |||
| Avaliação Total | 151.634 GIP | 156.832 GIP | |||
Teste de velocidade Blackmagic RAW
O Blackmagic RAW Speed Test é uma ferramenta de benchmarking de desempenho que mede a capacidade de um sistema de reproduzir e editar vídeos usando o codec Blackmagic RAW. Ele avalia a capacidade de um sistema de decodificar e reproduzir arquivos de vídeo de alta resolução, fornecendo taxas de quadros para processamento baseado em CPU e GPU.
No teste de CPU 8K, o HP Z2 Mini G1a atingiu 124 quadros por segundo, superando o HP ZBook Ultra G1a, que obteve 102 quadros por segundo. Isso sugere uma ligeira vantagem para a estação de trabalho em tarefas de decodificação baseadas em CPU bruta. No entanto, os resultados acelerados por GPU usando OpenCL mostram a tendência oposta. O ZBook produziu uma taxa de quadros ligeiramente maior, de 78 quadros por segundo, em comparação com 74 quadros por segundo do Z2 Mini.
| Teste de velocidade Blackmagic RAW | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
|---|---|---|
| CPU 8K | 124 FPS | 102 FPS |
| 8K ABERTO | 74 FPS | 78 FPS |
Blackmagic Disk Speed Test
O Blackmagic Disk Speed Test avalia o desempenho do armazenamento medindo as velocidades de leitura e gravação, fornecendo insights sobre a capacidade do sistema de lidar com tarefas com uso intensivo de dados, como edição de vídeo e transferências de arquivos grandes.
O HP Z2 Mini G1a oferece dois slots PCIe Gen4, ambos muito fáceis de acessar e atualizar. O desempenho do SSD pode variar ligeiramente dependendo da peça utilizada na sua configuração específica.
| Teste de velocidade do disco (quanto maior, melhor) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| Leia | 4,549.3 MB / s | 4,547.3 MB / s |
| Escreva | 5,344 MB / s | 4,264.8 MB / s |
Referência do liquidificador
O Blender é um aplicativo de modelagem 3D de código aberto. Este benchmark foi executado usando o utilitário Blender Benchmark. A pontuação é medida em amostras por minuto, com valores mais altos indicando melhor desempenho.
O HP Z2 Mini G1a superou consistentemente o HP ZBook Ultra G1a em todas as três cenas testadas. No projeto Monster, o Z2 Mini atingiu 224.3 amostras por minuto, em comparação com 189.29 do ZBook. A cena Junkshop seguiu com 149.5 e 129.42 amostras por minuto, respectivamente. Por fim, na cena Classroom, o Z2 Mini processou 116.3 amostras por minuto, enquanto o ZBook completou 94.14 amostras por minuto.
| CPU de referência do Blender (amostras por minuto, quanto maior, melhor) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| Monstro | 224.3 amostras/m | 189.29 amostras/m |
| sucata | 149.5 amostras/m | 129.42 amostras/m |
| Sala de aula | 116.3 amostras/m | 94.14 amostras/m |
Ao migrar para a renderização baseada em GPU usando o motor OptiX do Blender, os resultados mostram uma distribuição de desempenho mais equilibrada entre os dois sistemas. Na cena Monster, o HP ZBook Ultra G1a renderizou 661.50 amostras por minuto, ligeiramente à frente das 2 amostras por minuto do Z616.1 Mini. Isso sugere uma ligeira vantagem do lado da GPU para o ZBook nesta cena específica, apesar dos gráficos Radeon 8060S idênticos em ambos os dispositivos.
Nos testes Junkshop e Classroom, no entanto, o Z2 Mini recuperou uma pequena vantagem. Ele atingiu 350.6 e 342.7 amostras por minuto, respectivamente, enquanto o ZBook obteve 341.92 e 333.26 nas mesmas cenas. Essas diferenças são relativamente pequenas e estão dentro da variância esperada, indicando que ambos os sistemas oferecem desempenho de renderização de GPU bastante semelhante no OptiX.
| GPU Blender Benchmark (amostras por minuto, quanto maior, melhor) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
| Monstro | 745.55 amostras/m | 661.50 amostras/m |
| sucata | 366.54 amostras/m | 341.92 amostras/m |
| Sala de aula | 359.01 amostras/m | 333.26 amostras/m |
triturador de y
O y-cruncher é um programa multithread e escalável que pode calcular Pi e outras constantes matemáticas com trilhões de dígitos. Desde seu lançamento em 2009, tornou-se um aplicativo popular de benchmarking e testes de estresse para overclockers e entusiastas de hardware.
As métricas do HP Z2 Mini G1a são consistentes com as do HP ZBook Ultra G1a de 14 polegadas. A estação de trabalho ofereceu uma vantagem sutil em todos os incrementos computacionais, começando com o teste de 1 bilhão de dígitos, medindo 12.965 segundos. Tanto no teste de 2.5 bilhões quanto no de 5 bilhões, a diferença aumenta em alguns segundos. Os resultados de 34.533 s para 2.5 bilhões e 75.021 segundos para 5 bilhões são sólidos. Quando a estação de trabalho completou a parte de 10 bilhões de dígitos, ela saiu na frente com um tempo de conclusão de 160.252 segundos, o que acabou sendo 11 segundos mais rápido que o ZBook, principalmente devido a pequenas limitações de energia no laptop.
| Y-Cruncher (tempo total de cálculo) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
|---|---|---|
| 1 bilhões | 12.965 segundos | 12.93 segundos |
| 2.5 bilhões | 34.533 segundos | 34.91 segundos |
| 5 bilhões | 75.021 segundos | 78.19 segundos |
| 10 bilhões | 160.252 segundos | 171.72 segundos |
Geekbench 6
O Geekbench 6 é um benchmark multiplataforma que mede o desempenho geral do sistema.
Os resultados do HP Z2 Mini G1a não são nenhuma surpresa. As pontuações da CPU são quase idênticas às do laptop, com 2,862 single-core e 12,210 multi-core. Por motivos semelhantes aos mencionados anteriormente, a pontuação OpenCL da GPU apresentou tendência de alta, chegando a 91,591. As pontuações fornecidas sugerem que tarefas que exigem muita CPU não serão um problema para este sistema. Quanto à GPU, a placa de vídeo integrada Radeon 8060S é comparável às novas placas de vídeo de 2019, ótima para mini estações de trabalho.
| Geekbench 6 (quanto mais alto, melhor) | HP Z2 Mini G1a (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) | HP ZBook Ultra G1a 14″ (Ryzen AI Max+ PRO 395 | Radeon 8060S) |
|---|---|---|
| CPU de núcleo único | 2,862 | 2,825 |
| CPU multinúcleo | 17,210 | 17,562 |
| GPU OpenCL | 91,591 | 85,337 |
Cinebench R23
O Cinebench R23 é um benchmark amplamente reconhecido para avaliar o desempenho da CPU em cargas de trabalho de renderização 3D. Utilizando o mecanismo Cinema 4D, ele mede o desempenho de um processador em tarefas single-thread e multithread, oferecendo insights sobre a capacidade de resposta geral e as capacidades de processamento paralelo.
No teste multi-core, o HP Z2 Mini G1a obteve uma pontuação de 37,156, significativamente à frente do HP ZBook Ultra G1a, que obteve 29,112. Isso sugere que o Z2 Mini está mais bem equipado para suportar cargas de trabalho de renderização multithread mais pesadas, provavelmente devido às condições térmicas mais favoráveis em seu chassi.
Em termos de desempenho de núcleo único, os dois sistemas apresentaram resultados quase idênticos. O Z2 Mini obteve 2,020 pontos, enquanto o ZBook ficou em segundo lugar, com 1,984. Esses números indicam que ambos os dispositivos oferecem desempenho semelhante em tarefas com threads leves, como interação com viewports ou operações básicas de modelagem.
| Cinebench R23 (quanto maior, melhor) | 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 |
| Único nucleo | 2,020 | 1,984 |
Cinebench 2024
O Cinebench 2024 se baseia na versão R23, introduzindo testes de renderização baseados em GPU, além de seu foco contínuo no desempenho da CPU. Nesta seção, examinamos apenas as pontuações da CPU, que fornecem insights atualizados sobre o desempenho de cada sistema em tarefas modernas de renderização 3D.
No teste multi-core, o HP Z2 Mini G1a obteve 1,906 pontos, superando a pontuação de 1 do HP ZBook Ultra G1,579a. Isso segue o mesmo padrão observado no R23, onde o Z2 Mini demonstrou uma taxa de transferência multithread mais eficiente, provavelmente se beneficiando de um melhor desempenho sustentado sob carga.
Os resultados de núcleo único foram quase idênticos. O Z2 Mini registrou 112 pontos, enquanto o ZBook ficou apenas um ponto atrás, com 111. Isso sugere desempenho semelhante para tarefas que dependem de threads individuais, como edição leve ou interações com aplicativos em tempo real.
| Cinebench 2024 (quanto maior, melhor) | 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 |
| Único nucleo | 112 | 111 |
Ollama Gemma3 LLM Performance
Para avaliar como a HP Z2 Mini G1a lida com a inferência de modelos de linguagem grandes (LLM) em cargas de trabalho reais, utilizamos o Ollama com um prompt projetado para analisar as seções de desempenho desta análise. Os modelos testados abrangem de 1.5 bilhão a 70 bilhões de parâmetros, com variantes do Gemma3 utilizadas quando aplicável. Essa carga de trabalho sobrecarrega os recursos da GPU e da CPU, especialmente com longas sequências de prompts que desafiam a capacidade de memória, a taxa de transferência de inferência e a estabilidade computacional.
Modelos menores, como o Ollama 1.5B e o 7B, foram executados rapidamente, completando-os em 4.76 e 36.65 segundos, respectivamente. A avaliação rápida para ambos foi eficiente, com taxas de processamento de tokens de 716.99 tokens por segundo para o modelo 1.5B e 799.29 tokens por segundo para o 7B. No entanto, a taxa de avaliação de saída diminui à medida que o tamanho do modelo aumenta. No modelo 1.5B, os tokens de saída foram gerados a uma taxa de 112.18 tokens por segundo, enquanto o modelo 7B foi concluído a uma taxa de 36.86 tokens por segundo.
Como esperado, o desempenho diminui com o aumento do tamanho do modelo. O modelo 14B levou quase 65 segundos para ser concluído, com a velocidade de geração diminuindo para 18.90 tokens por segundo. O modelo 32B apresentou uma desaceleração mais significativa, levando 94.29 segundos no total e produzindo 9.38 tokens por segundo. O teste computacionalmente mais exigente, o modelo 70B, levou 164.73 segundos e gerou tokens a apenas 4.24 tokens por segundo.
Embora a avaliação inicial de prompts permaneça eficiente em todos os tamanhos devido às otimizações do cache KV, o tempo total de geração e as taxas de saída de tokens diminuem previsivelmente à medida que o tamanho do modelo e as demandas de memória aumentam. O HP Z2 Mini G1a demonstra que pode escalar até o nível de 70B, mas os usuários devem esperar lentidão perceptível na capacidade de resposta acima de 14B para prompts longos ou complexos.
| Ollama 1.5B | Duração total (s) | Duração do carregamento (ms) | Contagem de avaliação rápida (tokens) | Duração da avaliação rápida (ms) | Taxa de avaliação rápida | Contagem de avaliação (tokens) | Duração da avaliação (s) | Taxa de avaliação |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 7B | ||||||||
| 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 14B | ||||||||
| 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 32B | ||||||||
| 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 70B | ||||||||
| 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 |
Suporte para o novo modelo GPT-OSS 120B da OpenAI
Há alguns dias, a OpenAI lançou seus primeiros lançamentos de LLM de código aberto em muito tempo: os modelos GPT-OSS 120B e 20B. O GPT-OSS 120B representa um avanço como um dos primeiros modelos treinados nativamente com quantização MXFP4. De acordo com a OpenAI, os modelos passam por pós-treinamento com quantização de peso MoE para o formato MXFP4, reduzindo os pesos para apenas 4.25 bits por parâmetro. Como os pesos MoE constituem mais de 90% da contagem total de parâmetros, essa quantização agressiva permite que o modelo 120B caiba em uma única GPU H80 de 100 GB ou, no nosso caso, no Ryzen AI Max+ PRO 395 com seus 96 GB de memória compartilhada. Esse alinhamento com as tendências do setor é particularmente significativo, à medida que os modelos Mixture of Experts de baixa precisão se tornam cada vez mais prevalentes, permitindo que dispositivos com menor capacidade computacional ainda ofereçam desempenho excepcional em inferência.
Este treinamento nativo em MXFP4 também oferece uma vantagem crucial. Ao quantizar ainda mais para Int4 para implantação no AI Max+ PRO 395, a degradação da qualidade é mínima em comparação com as perdas substanciais normalmente observadas na quantização de BF16 para Int4. O resultado é que o GPT-OSS 120B se destaca como um dos modelos de melhor desempenho que você pode executar no AI Max+ PRO 395, oferecendo qualidade quase total.
Ao aproveitar essa tendência de arquitetura de menor precisão, o Z2 Mini G1a transforma o que tradicionalmente exigiria hardware de nível empresarial que custa três vezes mais (como o NVIDIA RTX 6000 Pro com 96 GB de VRAM) em uma solução de estação de trabalho acessível para experimentação de LLM em larga escala.
Conforme mostrado no LM Studio, o sistema detecta a GPU Radeon 8060S com 96 GB de VRAM e confirma a compatibilidade para a execução do modelo. A configuração também suporta o descarregamento do cache KV para a memória da GPU, aprimorando ainda mais a eficiência da inferência para prompts longos ou conversas prolongadas. Com as proteções rígidas de modelo do OpenAI habilitadas, o sistema permanece protegido contra sobrecarga, mesmo durante cargas de trabalho pesadas de LLM.
Nossos pacotes de extensão de tempo de execução instalados incluem ROCm llama.cpp (Windows), Vulkan llama.cpp (Windows), CPU llama.cpp (Windows) e o framework Harmony. CUDA também está listado, mas não é utilizável, pois requer uma GPU NVIDIA, e o sistema está equipado com uma AMD Radeon 8060S.
Para esta execução, a imagem abaixo mostra o modelo OpenAI GPT OSS 120B mencionado anteriormente, juntamente com seu formato, arquitetura e tamanho. Ele usa o formato GGUF, tem um tamanho total de 63.39 GB e está configurado para descarregamento total da GPU.
Em termos de uso, o HP Z2 Mini G1a apresentou um desempenho surpreendente usando o modelo de parâmetro 120B, mantendo uma taxa próxima a 40 tokens/s. Tivemos várias conversas detalhadas com o LLM. A qualidade das respostas foi muito melhor do que usando modelos menores, aos quais muitos sistemas são limitados devido a restrições de VRAM.
Observando as estatísticas do sistema com o LLM em execução, vimos que a GPU consumiu pouco menos de 100 W de energia, e as temperaturas permaneceram controladas em 51-54 °C na GPU e na CPU.
Conclusão
O HP Z2 Mini G1a é um dos sistemas mais surpreendentes que testamos este ano. No papel, parece um desktop compacto com gráficos integrados. Na prática, esta pequena estação de trabalho oferece consistentemente um desempenho muito além das expectativas, especialmente quando se trata de cargas de trabalho de IA. Com um preço de varejo em torno de US$ 3,300, ele compete com sistemas muito maiores e mais caros, incluindo aqueles equipados com GPUs discretas de ponta.
Este sistema também nos dá a oportunidade de revisitar o Notebook HP ZBook Ultra G1a de 14 polegadas que analisamos no início deste ano. Na época, ficamos frustrados com seu preço alto e desempenho fraco, principalmente em tarefas focadas em IA. Apesar de usar hardware AMD semelhante, o laptop teve dificuldades com inferências, e enfatizamos que o desempenho da IA ficou aquém do prometido pelo marketing. Saímos sem nos impressionar.
Que diferença alguns meses e uma atualização de software séria podem fazer! Graças ao trabalho contínuo da AMD em seus drivers e suporte a runtime, o Ryzen AI Max+ Pro 395 agora tem o desempenho que esperávamos. Com 128 GB de memória compartilhada e até 96 GB disponíveis como VRAM, o Z2 Mini G1a pode executar modelos locais massivos como o GPT-OSS 120B da OpenAI com uma facilidade surpreendente. Esse tipo de capacidade costumava exigir uma estação de trabalho de US$ 10,000 com uma GPU RTX 6000 ou similar. Agora, ele cabe em um chassi compacto por uma fração do custo.
A HP merece elogios por mais do que apenas a escolha dos componentes. O Z2 Mini G1a foi cuidadosamente projetado com forte desempenho térmico, excelente flexibilidade de portas e recursos opcionais como Flex IO e HP ZCentral Remote Boost, que agregam valor significativo em ambientes profissionais.
Este sistema redefine as expectativas em relação ao que uma estação de trabalho de pequeno formato pode oferecer. Ele combina desempenho impressionante de IA local, design inteligente e um preço que parece bom demais para ser verdade. Por esse motivo, o HP Z2 Mini G1a recebeu nosso prêmio Escolha do Editor. Ele é tão bom assim.
Amazon