HP ZGX Nano G1n AI Station incelemesi: Nvidia DGX Spark ile kompakt sunucu gücü

HP ZGX Nano G1n AI Station öncelikle profesyonel özel uygulamalar alanında gücünü kanıtlıyor. En büyük varlığı şüphesiz Blackwell mimarisidir. Yeni FP4 veri formatı ve Nvidia tarafından optimize edilen NVFP4 ve NVFP8 modelleri desteğiyle, AI uygulamaları daha hızlı yürütülebilir ve önemli ölçüde daha az VRAM kullanır. Bu, şu anda yalnızca Nvidia'da bulunan teknolojik bir avantajdır. Üstelik bu aygıt, Nvidia'nın DGX ekosistemine erişim sağlayarak küçük deneyleri devasa sunucu kümelerine kadar ölçeklendirmeyi kolaylaştırıyor. Nvidia'nın yazılım yığınına hakim olan geliştiriciler bu "veri merkezi köprüsünü" paha biçilmez bulacaklardır. Bu kadar küçük bir alanda bu kadar çok yapay zeka yeteneğinin mümkün olması etkileyici.

Bununla birlikte, yaklaşık 4.000 avroluk yüksek fiyat, cihazın haptik ve ergonomi açısından tam olarak yerine getiremediği beklentileri artırıyor. Plastik kasa bu fiyat aralığı için fazla basit hissettiriyor ve sürekli duyulabilen fanın yanı sıra boş modda 50 watt'a varan yüksek güç tüketimi günlük kullanımdaki izlenimi zedeliyor. Özellikle cihaz genellikle doğrudan masa üzerinde duracağı için burada daha fazla incelik isterdik. Sonuçta, bu cihaz gerçekten yapay zeka ile çalışmak isteyenler için tasarlanmıştır.

Öte yandan Team Red, tek istediğiniz büyük yapay zeka modellerini çalıştırmak için çok fazla yerel bellekse ve Nvidia'nın sunduğu özelliklere ihtiyacınız yoksa güçlü bir rakiptir. AMD Strix Halo platformunu temel alan sistemler, örneğin Bosgame M5 AI Mini Masaüstü, the Framework Masaüstüveya GMKtec EVO-X2 ryzen AI Max+ 395 ile cömert bellek konfigürasyonları ve birçok standart AI uygulamasında güçlü performans sunuyor - hem de çok daha cazip bir fiyata. Yine de HP istasyonu, Nvidia uzmanları için ilk tercih olmaya devam ediyor.

HP ZGX Nano G1n AI Station için büyük fiyat farklılıkları var. 4 TB'lık model şu anda Amazon'da 4.759 $' a listelenirken, HP Store çok daha yüksek bir fiyat olan 7.399,00 $'ı talep ediyor.

HP ZGX Nano G1n AI Station, aslında Nvidia'nın referans platformu DGX Spark için oldukça uzun bir isim. Gigabyte, Asus, Acer ve Dell gibi rakiplerin hepsi AI geliştirici kitleri sunuyor, yani bu stratejiyi kullanan tek şirket HP değil. Farklılıklar genellikle yazılım yığınında veya kasa tasarımında yapılan küçük ayarlamalar gibi ayrıntılarda yatıyor. Konseptin kendisi son derece esnek olduğunu kanıtlıyor: Kompakt kutu, ağda özel bir "başsız" sunucu olarak ya da - mevcut bağlantı noktaları sayesinde - doğrudan masa üzerinde fare, klavye ve monitör ile tam teşekküllü bir iş istasyonu olarak çalıştırılabilir. Biz kullandık Crowview Notu testimizde bu amaç için rahatça kullanıldı. Kolay kuruluma özellikle dikkat ediliyor. Nvidia ve HP, yerel yapay zeka geliştirmeye girişi mümkün olduğunca sorunsuz hale getirmek istiyor ve Blueprints olarak adlandırılan hazır projeleri kutudan çıkar çıkmaz dahil ediyor.

HP ZGX Nano G1n AI Station, yaklaşık 15 × 15 × 5,5 cm boyutları ve sadece 1,25 kg ağırlığı ile son derece kompakt bir form faktörüne sahiptir. Bu, herhangi bir masaya yerleştirilmesini kolaylaştırır. Güçlü dahili bileşenler için optimum hava akışı sağlamak üzere neredeyse tamamen farklı bir ızgara tasarımından oluşan ön bölüm dikkat çekicidir. HP logosu ve dikkat çekmeyen bir "AI" logosu buraya entegre edilmiştir.

HP bu modelle sürdürülebilirliği vurguluyor. AI Station %40'a kadar geri dönüştürülmüş plastik, %75'e kadar geri dönüştürülmüş alüminyum ve en az %20 geri dönüştürülmüş çelik içeriyor. Ayrıca, dış ambalaj %100 sürdürülebilir ve geri dönüştürülebilir malzemelerden yapılmıştır. AI Station'ın tüm dış yüzeyi siyah plastikten yapılmıştır.

Bağlantı noktası seçimi profesyonel gereksinimlere yöneliktir. Arka tarafta, hızlı bir 10 Gbit Ethernet bağlantı noktasının yanı sıra Nvidia'nın yüksek hızlı ara bağlantısı için iki QSFP bağlantı noktası vardır ve birden fazla birimi birbirine bağlayarak ölçeklendirmeyi mümkün kılar. Çevre birimleri için üç USB-C bağlantı noktası mevcuttur. Bir HDMI 2.1 çıkışı, cihaz genellikle "başsız" modda kullanılacak olsa da konsol için bir monitör bağlanmasına olanak tanıyor. Sistem Wi-Fi 7 ve Bluetooth 5.4 üzerinden kablosuz iletişim kuruyor.

ZGX Nano G1n'in en önemli parçası, performans profili kabaca Nvidia GeForce RTX 5070'e dayanan, ancak önemli ölçüde farklı bir odağa sahip olan Nvidia GB10 yongasıdır. Nvidia burada mimariyi yapay zeka iş yükleri için sürekli olarak optimize etmiştir; bu da klasik ROP'lar pahasına TMU'ların ve Tensor çekirdeklerinin değişen dağılımında göze çarpmaktadır. Ancak pratikte, bellek özellikleri bu güçlü çipi yavaşlatıyor. Bir RTX 5070, 672,0 GB/s bellek bant genişliğine sahip 12 GB VRAM'e güvenebilirken, GB10 273,2 GB/s ile yetinmek zorunda.

Bu nedenle takılı 128 GB LPDDR5X bellek, kapasite açısından son derece cömerttir ve geleneksel tüketici kartlarında yer bulamayacak devasa LLM'lerin ve AI modellerinin yüklenmesini ve işlenmesini sağlar, ancak nispeten yavaş olduğu kanıtlanmıştır. Yüklenen modelin boyutuna veya bağlamın karmaşıklığına bağlı olarak, bu darboğaz YZ performansını belirgin şekilde kısıtlamaktadır. Aynı durum SDXL gibi metinden görüntüye modellerde de ortaya çıkıyor. ComfyUI veya JupyterLab ile yapılan çeşitli testlerde, görüntü oluşturmada saniyede yaklaşık üç iterasyon (it/s) elde ettik. Deneyimlerimize göre, RTX 5070'e sahip iyi donanımlı bilgisayarlar 4,5 it/s'ye ulaşıyor.

Grace modülünün ARM çekirdekleri, paralelleştirilmiş görevler için ideal olan mükemmel çok çekirdekli performans sunar. Bununla birlikte, büyük ölçüde tek çekirdek performansına bağlı uygulamalarda, mevcut x86 üst düzey CPU'lara kıyasla tek tek çekirdeklerin daha düşük ham performansı fark edilir hale geliyor.

HP, AI Station ile birlikte 240 watt'lık güçlü bir USB-C güç kaynağı sunuyor ki bu da cihazın enerjiye olan iştahı göz önüne alındığında gerekli görünüyor. Tam GPU kullanımı altında, güç tüketimi ölçümlerimizde 206 watt'a kadar tırmanıyor. LLM çıkarımı gibi tipik, sürekli iş yüklerinde tüketim 160 watt civarında seyrediyor. Bununla birlikte, boş moddaki enerji gereksinimini bir eleştiri noktası olarak görüyoruz. Sistemin herhangi bir hesaplama yükü olmadan prizden sürekli olarak 30 ila 50 watt çekmesi dikkat çekicidir; bu, birçok üst düzey oyun dizüstü bilgisayarının bile boştayken ulaşmadığı bir güç tüketimi seviyesidir.

Cihazın duyulabilir bir varlığı var, ancak kabul edilebilir parametreler içinde kalıyor. Ünite boştayken 30 dB(A) ve stres testimiz sırasında yük %100 olduğunda 40 dB(A) sürekli fan gürültü seviyesi ölçtük. Termal olarak, HP ısı dağılımını kontrol altında tutuyor, ancak küçük kasa fark edilir derecede ısınıyor. Yaklaşık 50 °C'lik yüzey sıcaklıkları ölçtük. Plastik kasa bu sıcaklıklarda bile sorunsuz bir şekilde kullanılabildiğinden ve dokunulduğunda rahatsız edici bir sıcaklık hissi vermediğinden, malzeme seçimi bu noktada avantaj sağlıyor.