惠普工作站是什么(hpz8工作站)
本文主要介绍惠普工作站是什么(hpz8工作站)，下面一起看看惠普工作站是什么(hpz8工作站)相关资讯。
在这个“一切都可以是ai”的时代，平日里的“美颜滤镜”、“卡通脸特效”之类的小娱乐，其实都离不开ai科学家对机器和海量数据的训练。因此，
功能强大的深度学习工作站是相关行业开发者的必备工具。
作为面向全球各行业专业人士的硬件解决方案，惠普z系列工作站多年来深耕市场，在各行业客户中树立了良好的口碑。今天我们评测的机器是z系列桌面工作站中最新的旗舰3354 hp z8 g4工作站。
配备超高性能硬件，扩展性强，旨在为机器学习用户带来更高的任务处理速度。让我们来看看它有什么过人之处！
硬件性能
首先我们来看看整机的硬件配置。我们手里的这款机器搭载了两颗intel xeon可扩展处理器，型号为xeon silver 4210r，14nm制程，10核20线程，基础频率2.4ghz，最高睿频3.2ghz，tdp 100 w。
在cpu-z测试中，单处理器单核成绩为369.0，多核成绩为5391.5。
在更长的cinebench r23中，两个处理器可以协同工作，最终单核得分829，多核得分18779。
就处理器的理论性能而言，这个性能已经达到了目前市场上的第一梯队，核心数量足够运行各种大型应用。如果用来编辑视频，也能有不错的导出速度。
作为人工智能训练的工作站，显卡的性能显然更为重要。惠普z8 g4超大机箱可以在两个处理器的基础上容纳更多专业显卡。我们手中的这款配备了多达四个英伟达rtx a4000显卡。
这款显卡采用ga104核心，8nm工艺，6144组cuda核心，拥有16gb gddr6超大ecc内存和256bit内存宽度，最大功耗140w，性能相当有爆发力。
其中，ecc函数的内存可以说是专业工作流中的一大神器，无论是深度学习用户还是经典计算用户，都可以通过该函数减少长时间计算中的误差。
理论性能方面，这款显卡在3d mark的时间间谍模式下得分10967，在火力打击模式下得分26135，显卡性能也非常不错。
根据英伟达官方数据，这款显卡的单精度浮点性能为19.2tflops，得益于其节能高效的单插槽规格，我们这款搭载四卡的hp z8 g4可以提供高达76.8tflops的浮点性能，非常强大。
尤其是在使用一些运算量更少但访问更多的算法时，rtx a4000功耗更低，运行效率不受限制，这些都是普通高性能游戏卡所不具备的。
在存储方面，惠普z8 g4提供多达24个内存插槽和4个机械硬盘仓，最高可提供1.5tb ecc内存扩展和56tb海量存储空间，大幅提升复杂数据集的处理效率。
轻松搭建ai开发平台
如此强大的硬件设备已经超出了大多数用户的认知。可以说惠普z8 g4是一台台式机外表下的超级计算机。所以相对于个人电脑，它不仅服务于个人，还可以通过扩展为整个小团队搭建一个完整的开发平台。
为此，惠普推出了惠普ai开发平台，这是一个基于docker+kubernetes的人工智能容器云平台，通过管理界面和深度的资源调度，可让z8 g4这样的数据科学工作站在后端提供强大的算力支撑，
化身后端基础设施，通过网络中间层和应用服务层连接外部的移动工作站、笔记本电脑、台式机等各种设备，为一整个中小型ai开发团队提供完整的解决方案，提高人工智能创新和研发效率，可谓是“一人成军”。
在这样完备的软硬件配合下，惠普z8 g4究竟能提供怎样的实际价值呢，下面这个案例或许能帮助大家更好地进行理解。
以目前比较主流的yolo算法为例，分别对吸烟行为和打电话行为深度神经网路模型进行训练。可以看到，在输入640*640分辨率的图像时，数据集仅为309mb的情况下，
2路服务器要进行14小时15分钟的训练，而采用惠普z8 g4只用了6小时20分钟，时间是前者的一半还不到。即便是当数据集来到1.98gb，这一结果也没有改变，并且还大大提高了模型的准确率。
这样的情况足以展现惠普z8 g4超强硬件带来的速度提升，基于惠普ai开发平台，我们可以把算力同步给其他终端使用，再配合高效的平台管理软件，能让算力最终同步到团队中的每一个人手中，
从而大幅提高整体的工作效率。
总结
惠普z8 g4拥有强悍的硬件配置和可扩展性，并且内部合理的风道设计和模块化结构带来了强大的稳定性，能长期为团队提供稳定的算力输出，非常适合高校实验室和创业公司等中小型ai开发团队使用。
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功能强大的深度学习工作站是相关行业开发者的必备工具。
作为面向全球各行业专业人士的硬件解决方案，惠普z系列工作站多年来深耕市场，在各行业客户中树立了良好的口碑。今天我们评测的机器是z系列桌面工作站中最新的旗舰3354 hp z8 g4工作站。
配备超高性能硬件，扩展性强，旨在为机器学习用户带来更高的任务处理速度。让我们来看看它有什么过人之处！
硬件性能
首先我们来看看整机的硬件配置。我们手里的这款机器搭载了两颗intel xeon可扩展处理器，型号为xeon silver 4210r，14nm制程，10核20线程，基础频率2.4ghz，最高睿频3.2ghz，tdp 100 w。
在cpu-z测试中，单处理器单核成绩为369.0，多核成绩为5391.5。
在更长的cinebench r23中，两个处理器可以协同工作，最终单核得分829，多核得分18779。
就处理器的理论性能而言，这个性能已经达到了目前市场上的第一梯队，核心数量足够运行各种大型应用。如果用来编辑视频，也能有不错的导出速度。
作为人工智能训练的工作站，显卡的性能显然更为重要。惠普z8 g4超大机箱可以在两个处理器的基础上容纳更多专业显卡。我们手中的这款配备了多达四个英伟达rtx a4000显卡。
这款显卡采用ga104核心，8nm工艺，6144组cuda核心，拥有16gb gddr6超大ecc内存和256bit内存宽度，最大功耗140w，性能相当有爆发力。
其中，ecc函数的内存可以说是专业工作流中的一大神器，无论是深度学习用户还是经典计算用户，都可以通过该函数减少长时间计算中的误差。
理论性能方面，这款显卡在3d mark的时间间谍模式下得分10967，在火力打击模式下得分26135，显卡性能也非常不错。
根据英伟达官方数据，这款显卡的单精度浮点性能为19.2tflops，得益于其节能高效的单插槽规格，我们这款搭载四卡的hp z8 g4可以提供高达76.8tflops的浮点性能，非常强大。
尤其是在使用一些运算量更少但访问更多的算法时，rtx a4000功耗更低，运行效率不受限制，这些都是普通高性能游戏卡所不具备的。
在存储方面，惠普z8 g4提供多达24个内存插槽和4个机械硬盘仓，最高可提供1.5tb ecc内存扩展和56tb海量存储空间，大幅提升复杂数据集的处理效率。
轻松搭建ai开发平台
如此强大的硬件设备已经超出了大多数用户的认知。可以说惠普z8 g4是一台台式机外表下的超级计算机。所以相对于个人电脑，它不仅服务于个人，还可以通过扩展为整个小团队搭建一个完整的开发平台。
为此，惠普推出了惠普ai开发平台，这是一个基于docker+kubernetes的人工智能容器云平台，通过管理界面和深度的资源调度，可让z8 g4这样的数据科学工作站在后端提供强大的算力支撑，
化身后端基础设施，通过网络中间层和应用服务层连接外部的移动工作站、笔记本电脑、台式机等各种设备，为一整个中小型ai开发团队提供完整的解决方案，提高人工智能创新和研发效率，可谓是“一人成军”。
在这样完备的软硬件配合下，惠普z8 g4究竟能提供怎样的实际价值呢，下面这个案例或许能帮助大家更好地进行理解。
以目前比较主流的yolo算法为例，分别对吸烟行为和打电话行为深度神经网路模型进行训练。可以看到，在输入640*640分辨率的图像时，数据集仅为309mb的情况下，
2路服务器要进行14小时15分钟的训练，而采用惠普z8 g4只用了6小时20分钟，时间是前者的一半还不到。即便是当数据集来到1.98gb，这一结果也没有改变，并且还大大提高了模型的准确率。
这样的情况足以展现惠普z8 g4超强硬件带来的速度提升，基于惠普ai开发平台，我们可以把算力同步给其他终端使用，再配合高效的平台管理软件，能让算力最终同步到团队中的每一个人手中，
从而大幅提高整体的工作效率。
总结
惠普z8 g4拥有强悍的硬件配置和可扩展性，并且内部合理的风道设计和模块化结构带来了强大的稳定性，能长期为团队提供稳定的算力输出，非常适合高校实验室和创业公司等中小型ai开发团队使用。
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