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    数据科学从业者的“神器” HP Z8 G4工作站测评

      [  中关村在线 原创  ]   作者:十一

    作为电脑主机中的细分领域产品,大众对台式工作站的了解并不多,然而对于企业用户和专业工作者来说,台式工作站往往拥有着比普通台式电脑更为强悍的专业功能,比如近年来大火的AI,有道是“工欲善其事,必先利其器”,如果没有一台强力的GPU工作站,做模型训练简直就是一种折磨。虽然由于实际应用环境的差异,开发者对GPU工作站的性能需求都有所不同,但处理器、硬盘、显卡、以及散热表现首先要足够优秀。

    凭借着多年来在工作站上的发力,惠普在全球的金融、医疗、制造、汽车、能源、教育、设计等各个行业都有专门的工作站供专业工作者使用,与他们一同促进了行业发展。在数据科学领域也是如此,在以往,大量的人工智能从业者将80%以上的时间用到了数据处理和准备上。而作为惠普工作站金字招牌的HP Z系列工作站,可以通过其出色的GPU处理功能,让这个阶段变得更加轻松。

    比如今天笔者要为大家介绍的HP Z8 G4,就非常适合运行复杂的模拟、机器学习以及海量数据的处理,作为高性能的企业级解决方案,HP Z8 G4可以显著提高人工智能从业者的工作效率,在加速创建业务洞察的同时降低成本,助力企业的数据科学相关部门持续健康发展,那么话不多说,就让我们看看它都有什么过人之处吧!

    数据科学从业者的“神器” HP Z8 G4工作站测评
    HP Z8 G4 工作站

    01 外观精致,模块化设计

    在介绍具体配置之前,首先带大家快速了解一下HP Z8 G4的外观设计和内部结构。

    外观方面,一眼就能看出HP Z8 G4采用了铝制结构,并且以黑色磨砂呈现,可以说是完全长在了开发者的颜色审美上,HP Z8 G4上方的两个把手可以说是锦上添花,在把手的帮助下可以更方便地移动。

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    把手设计深得我心

    机箱正面除了Logo和型号标识外并没有其他多余的东西,并且整体被分成了两个部分,上半部分是电源键、一个耳机接口和4个USB 3.1接口(1个支持充电),下半部分则全部为大面积的散热开孔。

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    正面接口就已足够丰富

    后置接口则包括6个USB 3.1接口、2个RJ-45网口(1GbE)、两个音频接口(1输入1输出)、2个PS/2接口(支持键盘和鼠标)和1个串口。

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    背部采用蜂窝式设计

    机体部分最让我感到惊艳的是它模块化的设计理念,侧面的提手处轻轻往上一提即可从侧面打开侧板。

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    侧面的提手

    侧板打开后,可以看到明显的三个部分:CPU和内存盖板、显卡盖板和硬盘部分。

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    侧板打开后是三大部分

    打开CPU和内存盖板,映入眼帘的是Intel Xeon Silver 4216处理器和风扇,还有24个DDR4 ECC内存插槽,虽然只插了四个,但对于本次的测试来说,也是轻松拿捏了。

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    CPU拥有独立的高压风扇

    显卡盖板后边则是GPU的算力之源:NVIDIA RTX A6000,作为售价高达4万元以上的专业级图形显卡,其强悍的GPU性能可以为专业工作者提供源源不断的动力,具体性能部分留到后边再讲。

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    性能惊人的NVIDIA RTX A6000

    总的来说,HP Z8 G4的内部布局让人感到整洁无暇,主机后端的电源部分也可以实现免工具拆卸,极大地方便了后续的性能扩展。

    最后我想单独说一下散热,仔细观察就能看到分布在前面板、前把手后方和机箱侧面的隐藏进风口,而且HP Z8 G4工作站为每颗处理器都配备了高压风扇散热排,机身内部则采用了鹦鹉螺式的设计方案,根据惠普官方数据,这样的设计增加了多达33%的出风量,也让机器在使用过程中几乎无噪音,根据我的测试过程来看,出风口并不烫手,也没有风扇高速旋转的噪音,完全满足了室内工作环境安静的需求。

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    独特的鹦鹉螺设计

    02 强悍性能,专业首选

    接下来就到了本次测评的重点,上文中已经提到,我这次拿到的机器配置了Intel Xeon Silver 4216处理器和NVIDIA RTX A6000,那这样的配置究竟能为数据科学工作者带来什么呢?

    首先是CPU部分,Intel Xeon Silver 4216处理器采用14纳米工艺,16核心32线程设计,CPU主频2.1GHz,最大睿频为3.2GHz,TDP 100W。

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    CPU信息一览

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    缓存信息一览


    首先通过CPU-Z进行测试,单核363.5分,多核5938.5分。

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    CPU-Z自带跑分测试

    然后通过Cinebench R23对CPU进行一般建模,动画和仿真性能(单核)以及标准渲染器或物理渲染器的运行速度(多核)的测试,可以看到其单核分数为829分,多核分数则达到了恐怖的25986分,多核渲染过程只能用“啪的一下,很快啊”来形容了。

    内存方面,本次用于测试的HP Z8 G4虽然只插了4根内存条,但内存大小也来到了恐怖的64GB,这里我们通过AIDA64来测试一下内存性能。

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    内存条

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    内存性能

    硬盘方面,这次的HP Z8 G4搭载了两块2T 7200转HDD,还有两个硬盘位可做扩展,同时还有一块512GB的SKhynix PC601 SSD,为HP Z8 G4提供了高效的存储读写能力,双HDD+SSD的组合完全可以满足数据科学对大容量数据的存储与读写需求。

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    随机搭载的机械硬盘

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    其中一块机械硬盘的信息

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    SSD信息

    最后就来到了显卡部分,首先为大家介绍一下NVIDIA RTX A6000,作为企业级专业应用市场的超高端显卡,RTX A6000能帮助实现新一代革命性设计和科研突破,作为NVIDIA的第二代RTX架构,RTX A6000核心内还集成了第2代RT Core和第3代Tensor Core。凭借着翻倍的吞吐量,RTX A6000能提供先进的光线追踪和AI人工智能训练功能,不仅具备更大的处理规模,执行效率也会更高。从GPU-Z我们可以直观地看到,HP Z8 G4搭载的这块RTX A6000,显存达到了惊人的48G。

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    GPU-Z信息

           48G的显存是什么概念呢?拿玩家们心里的白月光RTX 3090来说,它的显存是24G,而在深度学习模型训练过程中,48G的显存可以显著增大批处理数(每次输入的图片数量)的大小,可以显著提高模型的泛化能力以及稳定性。

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    RTX A6000理论性能

    首先通过SPECviewperf 2020来测试RTX A6000的专业图形性能,这是一款专业图形工作站领域流行的综合性能测试软件,全新的SPECviewperf 2020对测试子集进行了更新,并引入了一些新素材和新模型。包括了常见的3dsMax、Maya、Catia、UGNX、Solidworks、Creo软件性能测试,以及医疗和能量仿真性能测试。通过模拟对软件场景的交互操作的速度来评分,最终得出显卡的图形性能的相对性能。

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    SPECviewperf 2020界面

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    测试截图

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    测试过程中的GPU监测情况

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    测试结果

    然后是3DMark的Time Spy Extreme测试,结果为8246分。

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    3DMark测试结果

    然后再通过Geekbench对GPU进行测试,结果如下。

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    Geekbench GPU测试结果

    在诸如一些GPU运算性能、加密解密性能等测试项目,通过SiSoftwareSandra Lite进行测试,结果如下表。

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    SiSoftwareSandra Lite测试结果

    当然了,作为数据科学工作者,最看重的肯定是在推理也训练方面的性能,我在这里引用了RTX A6000与RTX 6000在DL ResNet50以及Image-classification对比表现,以便大家更直观地理解RTX A6000在人工智能方面的强悍性能。

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    Image-classification测试

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    DL ResNet50测试

    援引英伟达的官方数据,ResNet50训练半精情况下RTX A6000是RTX 6000的1.3倍,单精情况下RTX A6000是RTX 6000的1.6倍。在推理方面,RTX A6000集成了第三代Tensor Core核心,显卡整体的推理能力提升了。FP16和INT8差不多都是1.2倍左右的性能。

    整体来看,凭借这块NVIDIA RTX A6000,可以为训练、推理提供足够的算力支撑,完全可以满足中小型模型训练的算力需求。

    03 HP Z8 G4,加速数据科学工作流程的不二之选

    在人工智能飞速发展的今天,越来越多的工作者都投身于人工智能的建设当中,这也让工作者们产生了对多元算力的需求。

    而工作站作为一种以个人计算机和分布式网络计算为基础,主要面向专业应用领域,具备强大的数据运算与图形、图像处理能力,为满足工程设计、动画制作、科学研究、软件开发、金融管理、信息服务、模拟仿真等专业领域而设计开发的高性能计算机,在面向数据科学领域可以说是完全展现出了应有的实力,HP Z8 G4作为HP Z系列的优秀数据科学工作站,让单机性能即可处理大数据量的训练与推理,更何况HP Z8 G4还可配置最多两块RTX 8000显卡,可以进一步缩短数据处理的时间,让人工智能变得更加轻松。充分完成数据科学工作的需求。

    毫无疑问,对数据科学工作者们而言,HP Z8 G4是神器一般的存在。

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