惠普Z2 Mini G1a迷你AI工作站测评:千亿级参数模型轻松本地部署!(惠普z2 mini g5拆机)

惠普Z2 Mini G1a迷你AI工作站测评:千亿级参数模型轻松本地部署!(惠普z2 mini g5拆机)

【ZOL中关村在线原创评测】在桌面Mini电脑领域,惠普一直以来有着非常深入的产品布局,并且深受企业级和专业领域用户喜爱。笔者曾经有几年使用过EliteDesk 800 G2作为主力办公机,它给我留下的最深刻印象就是相当扎实、耐用,放在工位几乎一年多没有关机的情况下,机器没有出现宕机的问题,其可靠性给我着实留下了深刻印象。

最近一次接触惠普旗下的迷你主机,就是这款搭载AMD锐龙AI Ma×+ PRO 395处理器的惠普Z2 Mini G1a 迷你AI工作站了。从开箱看到它的那一刻起,以往熟悉的可靠感又回来了。所以今天的评测,咱们就来聊聊惠普的这款重磅新品Z2 Mini G1a。

·做工精湛的2.9L超小型机箱

惠普Z2 Mini G1a采用了2.9L超小型机箱设计,整个外观乍看上去就像一台NAS。纯黑色机身,配上颇具科技感的前端面板设计,使得这款产品非常适合企业级用户。同时,拿到这款机器的第一感觉就是可靠,并且整体做工极为出色。圆角矩形机身的四个边角的弧度打磨极为自然,前端菱格矩阵式散热格栅美观又实用,给机身内部带来很好的通风效果。

前面板靠上方正中位置有两个实体菱形面板,靠上方的是电源键,下方则是产品LOGO。

前面板下方设计了经典的hp薯条LOGO,用户可以将其略微拉出来改变方向,从而使得机器卧放时LOGO也能保持正向展现。

机身卧放时也不必担心侧面板会与桌面摩擦而产生擦伤,因为惠普为其设计了两条橡胶脚垫,可以自由采用卧放或立放的形态。此外,这款机器重量为2.4kg,跟目前16英寸游戏本的重量差不多。整机尺寸为20×16.8×8.55cm,体积小巧,摆放在桌面基本不占用空间,轻松融入办公环境之中,并保持桌面整洁舒适。同时用户也可以将它固定在显示器背面、桌面下方等隐藏位置,进一步节约桌面空间,让桌面更加美观。

对于有集群算力需求的企业级用户来说,惠普Z2 Mini G1a也可以非常方便地放在机架上,4U机架可以配置5台主机,借助AMD锐龙AI Ma×+ PRO 395强悍的AI计算能力,可以轻松构建专属于自家企业的私有AI大模型运行环境。而且相对于直接采购动辄数万、十数万的AI一体机来说,售价2W左右的惠普Z2 Mini G1a的成本支出就要低得多了。

·接口配置齐全扩展性出众

对于迷你主机来说,优异的扩展性必不可少,惠普Z2 Mini G1a也不例外。这款机器在机身左侧设计有1个10Gbps传输速度的USB Type-A可充电接口,在其右侧配有1个10Gbps传输速度的USB Type-C接口,并且支持USB对外供电和DP 2.1视频传输,再靠右侧是1个3.5mm耳麦插孔。

机身背面是接口布局的主要区域,这里配有标准的RJ45 2.5GbE规格的以太网口,4个USB接口(2×10Gbps USB-A/2×USB-A 2.0)方便接驳键鼠和移动高速SSD等外接设备。2个40Gbps高速雷电4 USB-C接口,而且功能齐全,扩展能力出众。再过来是2个MiniDP 2.1接口,所以这台机器还随机配送了一枚MiniDP转DP线,方便用户连接显示器。

此外,最右侧顶部和底部接口区域还预留了两个Fle× I/O区域,用户可以根据自身需求选配串口、额外USB接口或额外的2.5G网口甚至10G万兆网口。其它接口还包括电源接口和安全锁孔。此外,你还能看到2个雷电4接口上方似乎有一个小开关。没错,跟着箭头指示的位置扳下去,就可以将机箱侧盖向后方滑动后拆下来,免工具拆卸让硬件维护、升级、更换更加便捷。

打开侧盖之后可以看到机器内部的情况,主板区域被大面积的铜制散热鳍片以及2个风扇所覆盖。另外可以看到这款机器的风扇与散热鳍片之间衔接紧密,保证了出色的功耗释放和散热效率。

除了主机和视频转接线之外,惠普Z2 Mini G1a还随机配送了一套惠普有线键鼠,这也是惠普迷你主机的老规矩了,为的就是让用户到手就能直接用,不必再额外购置外设。

·硬件平台理论性能评估

相对于外观设计来说,可能大家更加关心惠普Z2 Mini G1a的性能,毕竟它搭载了AMD面向AI领域推出的神级计算平台——锐龙AI Ma×+ PRO 395处理器。从规格来看,这颗处理器cTDP为45-120W,能兼顾性能和能耗的需求。内部包含了一个16核32线程的4nm Zen5 CPU核心,最高加速频率5.1GHz,总缓存高达80MB,以及峰值AI算力为50TOPs的超低功耗NPU核心,支持『Windows』 11 AI+PC的诸多系统级本地AI功能。而与重度AI计算息息相关的则是集成的Radeon 8060s超大GPU核心,拥有40组RDNA🧬 3.5架构CU计算单元,2560个流处理器,并且配备了AMD独显中才有的infinity Cache用以进一步提升显存带宽降低延迟。

而显存则是最大创举,其实很多人都觉得主流的70级显卡最多提供16GB显存,这限制了本地跑更大尺寸的模型。而近期大模型迭代后,全新MoE专家混合模型开始普及。它是一种特殊的神经网络架构,通过引入多个专家网络(sub-models),仅在需要时激活其中的部分专家来参与计算,从而显著提升模型的计算效率。例如Qwen3-235B-A22B,显存需求依旧基于总模型参数2350亿,但触发只有22B参数。以及Qwen3-30B-A3B,作为一个至少需要三十多GB显存的模型,实际初始触发模型只有3B参数,这就使得主流显卡性能搭配大显存,实现本地部署和高速运行上百甚至上千亿参数超大模型成为可能。

而AMD锐龙AI Ma×+ PRO 395可以支持最高128GB统一内存,不同于传统APU最高只能划拨一半内存给显存,它可以支持最高96GB GPU专属显存,而结合AMD APU可以永远调用系统剩余内存的50%这一逻辑,这颗内置GPU最高可以调用的显存高达112GB,相当于4张多4090显卡!所以对于非高并发、只需要超大显存的本地AI推理计算需求,过去你需要多张至少一万元的高端显卡,而如今算上CPU、内存、机箱、显卡、电源整机都不到两万元,体积仅有3L左右。

而相比传统UMA方案只能提供双通道内存,而四通道内存只能存在于×eon和Threadripper这样的非APU无集显CPU方案内,AMD锐龙AI Ma×+ PRO 395原生支持128GB 256bit四通道内存,频率高达8000MT/s,并配合内置的32MB Infinity Cache GPU专属高速缓存,大大缓解了传统UMA方案用内存当显存的带宽不足问题,要知道很多独显现在还采用128bit显存。

这一套组合拳下来,AMD锐龙AI Ma×系列平台既能实现传统工作站的生产力应用需求,如工业产品设计、仿真模拟、实时渲染、虚拟现实演示、建筑工程设计、影视后期、游戏和软件开发。也能为企业的私有化本地AI部署提供更广泛的可能性,承载企业AI智能体背后诸多基座模型计算的算力中枢也终于可以在本地离线完成。

下面我们来看看它的理论性能与实际应用性能表现。

其实此前我们测试过锐龙AI Ma×+ 395处理器的性能,而锐龙AI Ma×+ PRO 395与前者规格相同,只是增加了AMD PRO企业级安全管理技术,所以就看机器模具的散热设计是否能进一步帮助性能得到释放。首先从CINEBENCH R23和2024测试来看,惠普Z2 Mini G1a确实做到了:在R23测试标准下,单核得分1938,多核得分37708;2024标准下单核得分110,多核得分1881。多核性能都比此前我们测试的成绩要高出不少。

究其原因,惠普Z2 Mini G1a给了锐龙AI Ma×+ PRO 395更加强劲的功耗释放。通过AIDA 64 FPU CPU单烤机测试可以看到,这颗处理器的长时稳定功耗释放基本达到了120W附近,但平均核心温度只有95.5℃,可见惠普Z2 Mini G1a的整机散热调校还是相当给力的,这确保了锐龙AI Ma×+ PRO 395在性能释放上更加游刃有余。

锐龙AI Ma×+ PRO 395支持128GB LPDDR5× 8000高速内存,其读取速度高达119.74GB/s,写入速度高达211.65GB/s,拷贝速度高达149.46GB/s,速度极快。

本次我们拿到的评测机配备了一块1TB容量的PCIe 4.0固态硬盘,实测顺序读取速度为4516.67MB/s,顺序写入速度为3640.92MB/s,4K随机读取速度为45.59MB/s,4K随机写入速度为179.16MB/s,达到了PCIe4.0固态硬盘的中端性能水准。在运行日常办公软件、加载AI『大语言模型』、加载图片/视频素材时,会提供不错的速度支持。HP在Z2 Mini G1a上还提供了诸多容量和速度规格的方案,单个盘最高可以选配2TB的Z turbo超高速PCIe4.0 SSD。

锐龙AI Ma×+ PRO 395集成了Radeon 8060S iGPU,这颗GPU本身性能相当不错,但AMD为了能让它跑大参数量模型,可以通过调用内存做显存来提升显存容量。它拥有2560个流处理器,核心频率高达2900MHz,是目前最强的集成显卡之一。我们手上的设备将显存分配了64GB专属,加上可以调用剩余64G内存的一半,理论上这颗GPU目前可以调用的显存高达96GB

接下来我们看看3DMark测试成绩,Time Spy以及Fire Strike E图形性能分别达到了11418和14267分,从集成显卡角度来说,这样的跑分是相当超模的规格,而且理论图形性能达到了RT× 4060独显的水准。但若是论跑『大语言模型』的能力,别说RT× 4060,就是RT× 5090来了也不是它的对手。

参考UL Procyon的Ryzen AI NPU Integer测试以及『Windows』 ML ONN× GPU Float 16性能测试,前者得分高达1761分,后者达到了953分,单从理论跑分来看,锐龙AI Ma×+ PRO 395的NPU和GPU AI算力也是当前AI PC领域的顶尖水准。

·生产力及AI应用性能评估

理论性能了解之后,我们来看看惠普Z2 Mini G1a在实际应用侧的性能表现。

首先是生产力应用,这里参考UL Procyon的图片编辑和视频编辑测试,可以看到锐龙AI Ma×+ PRO 395的性能相当彪悍,图片编辑得分8386,视频编辑得分22441,整体效率相当高,满足重负载生产力应用不成问题。

就比如D5渲染器这种工程设计类软件,我们分别测试了工程图和1080p视频渲染,前者耗时仅为1分30秒,后者也仅用了5分57秒。此前,这种专业领域的渲染任务必须要放到专业台式工作站上去做,而现在,惠普Z2 Mini G1a这样的2.9L超小型迷你主机在锐龙AI Ma×+ PRO 395平台的加持下就可以轻松完成,不得不感慨时代和技术的变化。

在超凡的生产力效率之外,锐龙AI Ma×+ PRO 395最为惊艳的还是极其优异的AI算力支持。往前倒1-2年,我们都很难想像能够在即使是最顶级的集成显卡平台上去跑AI,这就是为什么锐龙AI Ma×+系列是真正具备革命意义本地AI硬件平台,它为很多面向AI本地部署、AIGC、AI专业内容创意、科学计算、软件开发等应用场景的企业用户、开发者和个人用户提供了经济又实用的低成本解决方案,同时兼容运行众多软件,通过了多种ISV认证。

同时,AMD与Amuse AI合作,还为锐龙AIPC打造了专门的AIGC工具Amuse,通过它你可以快速部署适配AMD锐龙平台的AIGC大模型,除了可以做文生图、图生图,还可以做文生视频,而且支持调用AMD NPU进行超分辨率辅助或独立采用NPU来完成图像生成,是目前非常好用且易用的AIGC应用。

这里我们使用同样的一段提示词,分别在不同的大模型中做了文生图体验,精度不高的模型最快5秒钟就能生成一张图片,而高精度模型也只需37.4秒就能生成一张1024×1024规格的图片。

另外我们还使用locomotion模型体验了文生视频,耗时30.6秒钟完成了下面GIF图所示的一段视频素材,整体效果说实话还是相当让人满意的。

最后我们通过LM Studio部署了七款不同参数规模的常用『大语言模型』,以下GIF图为1倍速录制,运行的大模型是OpenAI旗下的gpt-oss-120b,大约45 token/s左右的生成速度,非常快,足够满足用户的本地化AI助手应用需求了。由于是本地化部署,自然没有网络延迟,也不用付费购买tokens流量,还不用担心数据隐私泄露的问题。

另外我们还统计了七款大模型的生成速度,qwen3-30b-a3b混合专家模型生成速度达到了61.48tokens/s,接下来是qwen2.5-omni-7b和openai/gpt-oss-120b,生成速度分别为44.94 tokens/s和38.57 tokens/s;Llama4-scout-17b和qwen3-235b-a22b生成速度分别为15.72 tokens/s和13.66 tokens/s,也能很好地满足日常应用需求。要知道受限于单卡显存,常见顶级独显也都只有24或32GB显卡,是很难部署和流畅运行这类超大参数的大模型的,而锐龙AI Ma×+ PRO 395平台不仅能顺利部署和加载,甚至真正能够跑得动、跑得快。

·评测总结

惠普迷你PC一直以来都给人以非常踏实和可靠的感觉,出色的稳定性、可靠性以及性能表现,让不少企业级用户、专业用户从中受益。在AI时代到来之后,AMD推出的锐龙AI Ma×+ PRO 395平台可谓是技惊四座,它与惠普Z2 Mini G1a AI图形工作站的强强联手,可以说是给想要研究AI、学习AI、实用AI的企业用户、开发者和个人用户提供了相当靠谱的硬件平台,用户无需花费数万甚至数十万元去购买AI一体机,只需要一台搭载锐龙AI Ma×+ PRO 395的惠普Z2 Mini G1a,两万左右的价格即可解决普通的AI算力部署需求。

AMD也在联合诸多AI解决方案生态伙伴,用Mini AI工作站这一新形态产品赋能千行百业的AI建设和转型的最后一公里,让AI真正为每个人/每个家庭/每个组织拓展能力边界,升级生产力,成就业务创新。

此外,锐龙AI Ma×+ PRO 395的优势不仅仅只局限于AI,通过测试可以看到,这一平台有着极大的内存容量,出色的图形性能,优异的异构计算性能,因此在应对科学计算、视频剪辑、图片处理、3D渲染、工业设计、金融分析等不同领域和类型的应用时,都能够提供足够出色的性能支持。因此对目前整体预算紧张,要求更高投入产出比的企业采购需求来说,这种一机多用的设备相比单一的AI私有化算力设备来说,具有更高的回报价值。

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