Reseña de la HP ZGX Nano G1n AI Station: Potencia de servidor compacta con Nvidia DGX Spark

La HP ZGX Nano G1n AI Station demuestra principalmente sus puntos fuertes en el ámbito de las aplicaciones profesionales especializadas. Su mayor baza es sin duda la arquitectura Blackwell. Gracias a la compatibilidad con el nuevo formato de datos FP4 y los modelos NVFP4 y NVFP8 optimizados por Nvidia, las aplicaciones de IA pueden ejecutarse más rápidamente y ocupar mucha menos VRAM. Se trata de una ventaja tecnológica que actualmente sólo se encuentra en Nvidia. Además, este gadget da acceso al ecosistema DGX de Nvidia, lo que hace que sea muy fácil escalar pequeños experimentos hasta clústeres de servidores masivos. Los desarrolladores que conozcan bien la pila de software de Nvidia encontrarán inestimable este "puente hacia el centro de datos". Es impresionante cuánta capacidad de IA es posible en un espacio tan reducido.

Sin embargo, el elevado precio de unos 4.000 euros genera unas expectativas que el dispositivo no puede cumplir del todo en términos de háptica y ergonomía. El chasis de plástico parece demasiado básico para este rango de precios, y el ventilador permanentemente audible, así como el elevado consumo de energía de hasta 50 vatios en modo inactivo empañan la impresión en el uso diario. Hubiéramos deseado más refinamiento en este aspecto, sobre todo porque el dispositivo acabará a menudo apoyado directamente sobre un escritorio. Al fin y al cabo, este dispositivo está destinado a aquellos que realmente quieren trabajar con inteligencia artificial.

Team Red, por su parte, es un fuerte competidor si lo único que desea es mucha memoria local para ejecutar grandes modelos de IA y no necesita las prestaciones que ofrece Nvidia. Los sistemas basados en la plataforma AMD Strix Halo, como el Bosgame M5 AI Mini Desktopy el Framework Desktopo el GMKtec EVO-X2 con el Ryzen AI Max+ 395, ofrecen generosas configuraciones de memoria y un fuerte rendimiento en muchas aplicaciones estándar de IA, a un precio significativamente más atractivo. No obstante, la estación HP sigue siendo la primera opción para los especialistas en Nvidia.

Existen enormes diferencias de precio para la estación AI HP ZGX Nano G1n. El modelo de 4 TB figura actualmente en Amazon por 4.759 dólares, mientras que la HP Store cobra unos mucho más elevados 7.399,00 dólares.

HP ZGX Nano G1n AI Station es un nombre bastante largo para lo que en realidad es la plataforma de referencia DGX Spark de Nvidia. Competidores como Gigabyte, Asus, Acer y Dell ofrecen kits de desarrollo de IA, por lo que HP no es el único que utiliza esta estrategia. Las diferencias suelen residir en los detalles, como pequeños ajustes en la pila de software o en el diseño del chasis. El concepto en sí demuestra ser extremadamente flexible: La caja compacta puede funcionar como un servidor dedicado "sin cabeza" en la red o -gracias a los puertos disponibles- como una estación de trabajo en toda regla con ratón, teclado y monitor directamente en el escritorio. Hemos utilizado el Crowview Note cómodamente para este fin en nuestra prueba. Se presta especial atención a la facilidad de configuración. Nvidia y HP quieren que la entrada en el desarrollo local de IA sea lo más fluida posible e incluyen proyectos listos para usar, los llamados Blueprints, nada más sacarlos de la caja.

La estación AI HP ZGX Nano G1n presenta un factor de forma extremadamente compacto con unas dimensiones de aproximadamente 15 × 15 × 5,5 cm y un peso de tan sólo 1,25 kg. Esto hace que sea fácil de acomodar en cualquier escritorio. La parte frontal es llamativa, ya que está formada casi en su totalidad por un distintivo diseño de rejilla para garantizar un flujo de aire óptimo para los potentes componentes internos. El logotipo de HP y un discreto logotipo "AI" están integrados aquí.

HP hace hincapié en la sostenibilidad con este modelo. La AI Station contiene hasta un 40% de plástico reciclado, hasta un 75% de aluminio reciclado y al menos un 20% de acero reciclado. Además, el embalaje exterior está fabricado con materiales 100% sostenibles y reciclables. Todo el exterior de la AI Station es de plástico negro.

La selección de puertos está orientada a las necesidades profesionales. En la parte trasera, hay un rápido puerto Ethernet de 10 Gbit, así como dos puertos QSFP para la interconexión de alta velocidad de Nvidia, lo que permite escalar conectando varias unidades entre sí. Dispone de tres puertos USB-C para periféricos. Una salida HDMI 2.1 permite conectar un monitor para la consola, aunque es probable que el dispositivo se utilice a menudo en modo "sin cabeza". El sistema se comunica de forma inalámbrica a través de Wi-Fi 7 y Bluetooth 5.4.

La pieza central de la ZGX Nano G1n es el chip Nvidia GB10, cuyo perfil de rendimiento se basa aproximadamente en una Nvidia GeForce RTX 5070, aunque con un enfoque significativamente diferente. En este caso, Nvidia ha optimizado sistemáticamente la arquitectura para las cargas de trabajo de IA, lo que se nota en una distribución modificada de las TMU y los núcleos Tensor a expensas de los ROP clásicos. En la práctica, sin embargo, las especificaciones de memoria ralentizan este potente chip. Mientras que una RTX 5070 puede contar con 12 GB de VRAM con un ancho de banda de memoria de 672,0 GB/s, la GB10 tiene que conformarse con 273,2 GB/s.

La memoria LPDDR5X de 128 GB instalada es, por tanto, extremadamente generosa en términos de capacidad, lo que permite cargar y procesar enormes LLM y modelos de IA que no encontrarían espacio en las tarjetas de consumo convencionales, pero resulta ser comparativamente lenta. Dependiendo del tamaño del modelo cargado o de la complejidad del contexto, este cuello de botella limita notablemente el rendimiento de la IA. Lo mismo ocurre con los modelos de texto a imagen como SDXL. En varias pruebas con ComfyUI o JupyterLab, logramos unas tres iteraciones por segundo (it/s) en la generación de imágenes. Según nuestra experiencia, los PC bien equipados con una RTX 5070 alcanzan 4,5 it/s.

Los núcleos ARM del módulo Grace ofrecen un excelente rendimiento multinúcleo, lo que resulta ideal para tareas paralelizadas. Sin embargo, en aplicaciones que dependen en gran medida del rendimiento de un solo núcleo, el menor rendimiento bruto de los núcleos individuales en comparación con las actuales CPU x86 de gama alta se hace notar.

HP incluye una potente fuente de alimentación USB-C de 240 vatios con la AI Station, que parece necesaria dado el apetito de energía del dispositivo. En nuestras mediciones, con la GPU a pleno rendimiento, el consumo de energía asciende a 206 vatios. Para cargas de trabajo típicas y sostenidas, como la inferencia LLM, el consumo se estabiliza en torno a los 160 vatios. Sin embargo, nos parece criticable el consumo de energía en modo inactivo. Es notable cómo el sistema extrae constantemente entre 30 y 50 vatios de la toma de corriente sin ninguna carga computacional, un nivel de consumo de energía que ni siquiera muchos portátiles de gama alta para juegos alcanzan en reposo.

Hay cierta presencia audible del aparato, pero se mantiene dentro de unos parámetros aceptables. Medimos un nivel de ruido continuo del ventilador de 30 dB(A) cuando la unidad estaba en reposo y de 40 dB(A) cuando la carga era del 100% durante nuestra prueba de estrés. Térmicamente, HP tiene la disipación de calor bajo control, aunque el pequeño chasis se calienta notablemente. Medimos temperaturas superficiales de alrededor de 50 °C. Aquí es donde la elección de materiales resulta ventajosa, ya que el chasis de plástico puede manejarse sin problemas incluso a estas temperaturas y no resulta desagradablemente caliente al tacto.