本文主要介紹惠普工作站是什么(hpz8工作站)，下面一起看看惠普工作站是什么(hpz8工作站)相關資訊。
在這個“一切都可以是ai”的時代，平日里的“美顏濾鏡”、“卡通臉特效”之類的小娛樂，其實都離不開ai科學家對機器和海量數(shù)據(jù)的訓練。因此，
功能強大的深度學習工作站是相關行業(yè)開發(fā)者的必備工具。
作為面向全球各行業(yè)專業(yè)人士的硬件解決方案，惠普z系列工作站多年來深耕市場，在各行業(yè)客戶中樹立了良好的口碑。今天我們評測的機器是z系列桌面工作站中最新的旗艦3354 hp z8 g4工作站。
配備超高性能硬件，擴展性強，旨在為機器學習用戶帶來更高的任務處理速度。讓我們來看看它有什么過人之處！
硬件性能
首先我們來看看整機的硬件配置。我們手里的這款機器搭載了兩顆intel xeon可擴展處理器，型號為xeon silver 4210r，14nm制程，10核20線程，基礎頻率2.4ghz，最高睿頻3.2ghz，tdp 100 w。
在cpu-z測試中，單處理器單核成績?yōu)?69.0，多核成績?yōu)?391.5。
在更長的cinebench r23中，兩個處理器可以協(xié)同工作，最終單核得分829，多核得分18779。
就處理器的理論性能而言，這個性能已經(jīng)達到了目前市場上的第一梯隊，核心數(shù)量足夠運行各種大型應用。如果用來編輯視頻，也能有不錯的導出速度。
作為人工智能訓練的工作站，顯卡的性能顯然更為重要。惠普z8 g4超大機箱可以在兩個處理器的基礎上容納更多專業(yè)顯卡。我們手中的這款配備了多達四個英偉達rtx a4000顯卡。
這款顯卡采用ga104核心，8nm工藝，6144組cuda核心，擁有16gb gddr6超大ecc內(nèi)存和256bit內(nèi)存寬度，最大功耗140w，性能相當有爆發(fā)力。
其中，ecc函數(shù)的內(nèi)存可以說是專業(yè)工作流中的一大神器，無論是深度學習用戶還是經(jīng)典計算用戶，都可以通過該函數(shù)減少長時間計算中的誤差。
理論性能方面，這款顯卡在3d mark的時間間諜模式下得分10967，在火力打擊模式下得分26135，顯卡性能也非常不錯。
根據(jù)英偉達官方數(shù)據(jù)，這款顯卡的單精度浮點性能為19.2tflops，得益于其節(jié)能高效的單插槽規(guī)格，我們這款搭載四卡的hp z8 g4可以提供高達76.8tflops的浮點性能，非常強大。
尤其是在使用一些運算量更少但訪問更多的算法時，rtx a4000功耗更低，運行效率不受限制，這些都是普通高性能游戲卡所不具備的。
在存儲方面，惠普z8 g4提供多達24個內(nèi)存插槽和4個機械硬盤倉，最高可提供1.5tb ecc內(nèi)存擴展和56tb海量存儲空間，大幅提升復雜數(shù)據(jù)集的處理效率。
輕松搭建ai開發(fā)平臺
如此強大的硬件設備已經(jīng)超出了大多數(shù)用戶的認知?？梢哉f惠普z8 g4是一臺臺式機外表下的超級計算機。所以相對于個人電腦，它不僅服務于個人，還可以通過擴展為整個小團隊搭建一個完整的開發(fā)平臺。
為此，惠普推出了惠普ai開發(fā)平臺，這是一個基于docker+kubernetes的人工智能容器云平臺，通過管理界面和深度的資源調(diào)度，可讓z8 g4這樣的數(shù)據(jù)科學工作站在后端提供強大的算力支撐，
化身后端基礎設施，通過網(wǎng)絡中間層和應用服務層連接外部的移動工作站、筆記本電腦、臺式機等各種設備，為一整個中小型ai開發(fā)團隊提供完整的解決方案，提高人工智能創(chuàng)新和研發(fā)效率，可謂是“一人成軍”。
在這樣完備的軟硬件配合下，惠普z8 g4究竟能提供怎樣的實際價值呢，下面這個案例或許能幫助大家更好地進行理解。
以目前比較主流的yolo算法為例，分別對吸煙行為和打電話行為深度神經(jīng)網(wǎng)路模型進行訓練?？梢钥吹?，在輸入640*640分辨率的圖像時，數(shù)據(jù)集僅為309mb的情況下，
2路服務器要進行14小時15分鐘的訓練，而采用惠普z8 g4只用了6小時20分鐘，時間是前者的一半還不到。即便是當數(shù)據(jù)集來到1.98gb，這一結果也沒有改變，并且還大大提高了模型的準確率。
這樣的情況足以展現(xiàn)惠普z8 g4超強硬件帶來的速度提升，基于惠普ai開發(fā)平臺，我們可以把算力同步給其他終端使用，再配合高效的平臺管理軟件，能讓算力最終同步到團隊中的每一個人手中，
從而大幅提高整體的工作效率。
總結
惠普z8 g4擁有強悍的硬件配置和可擴展性，并且內(nèi)部合理的風道設計和模塊化結構帶來了強大的穩(wěn)定性，能長期為團隊提供穩(wěn)定的算力輸出，非常適合高校實驗室和創(chuàng)業(yè)公司等中小型ai開發(fā)團隊使用。