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推动智能制造与AI创新的利器

—— 惠普Z8 G5 AI台式工作站评测

2025/7/19    来源:e-works    作者:e-works      
关键字:台式工作站  Z8 G5工作站  惠普  
为了全面了解惠普Z8 G5 AI台式工作站的性能,e-works企业数字化网组织了专业团队对其进行了基准测试和应用测试。以下是测试结果及惠普Z8 G5 AI台式工作站与人工智能结合方向的分析。
       随着智能制造战略的推进及企业自主创新能力的持续提升,企业对数字化产品创新及智能化生产需求日趋迫切。面对用户个性化需求、日趋复杂的产品功能以及不断缩短的产品交付周期,企业必须利用数字化技术提升研发设计效率和降低生产制造成本。例如在产品研发环节,越来越多的企业采用全三维数字化设计构建数字化样机,已成为企业提升研发制造效率的主要手段。在智能工厂建设上,开始借助VR或工业仿真软件实现生产线、工业机器人及产品装配过程的模拟仿真。这些过程的实现,除了需要相应的工业软件,还需要强大的工业计算力提供支撑。

       另外,回顾过去的一年人工智能在细分垂直领域的探索明显加快,许多人工智能公司也相继完成了制造业标杆场景的应用落地,主要包括研发设计、生产制造、管理活动三大方向。工业领域的人工智能主要是制造企业根据自有数据进行精调,通过训练加速、推理加速完成专属的行业模型构建。通过机理模型与数据模型相融合,依托于行业知识与经验的深度学习将产生更多贴近产业核心的认知智能应用,有助于形成以“生产场景需求”为导向的人工智能解决方案,进一步实现人工智能提升生产力,为企业带来切实价值的终极目标。

       人工智能技术与制造场景的深度融合还需要考虑数据安全、运算效率方面的问题,因为很多私有数据都来自于企业的核心研发、生产、工艺、经营、财务等数据,企业也更青睐于将大量私有化的数据与AI大模型部署在边缘端,少量非核心外部数据采用“云、边、端”结合的方式实现。因此,制造企业对于桌面端的算力需求也越来越高,需要借助计算能力更强、能长时间稳定可靠运行的专业图形工作站来支撑人工智能应用。

       只有软硬件结合,企业才能化解产品研发模式数字化转型过程中所面临的各种挑战。拥有强大的AIGC大模型训练能力,数据运算与图形、图像处理能力的工作站无疑是企业研发创新之路上的最佳伴侣。在这样的背景下,惠普公司于推出了全新的Z系列高性能工作站,其中Z8 G5和Z8 Fury G5作为顶级AI工作站代表,能够应对高度复杂的工业设计和仿真、AI应用场景,一经发布便受到制造企业的广泛关注。

       为了全面了解惠普Z8 G5 AI台式工作站的性能,e-works企业数字化网组织了专业团队对其进行了基准测试和应用测试。以下是测试结果及惠普Z8 G5 AI台式工作站与人工智能结合方向的分析。

一、惠普Z8 G5工作站基准测试

       本次测试的工作站型号为惠普Z8 G5 AI台式工作站,搭配两颗英特尔Xeon Gold 6444Y处理器和一张英伟达RTX A5000专业显卡,其中英特尔Xeon Gold 6444Y处理器为16核心32线程,主频3.6GHz,最大频率为4GHz,英伟达RTX A5000专业显卡内置8192个CUDA核心,内存方面搭配了128GB DDR5高可靠性内存以及2TB固态硬盘。
 
惠普Z8 G5 AI台式工作站配置
图1 惠普Z8 G5 AI台式工作站配置
 
鲁大师综合性能得分3491621
图2  鲁大师综合性能得分3491621(击败99.991%的用户)

       在了解了基本性能后,我们开始对工作站进行基准测试。所谓基准测试,是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统,实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。通常工作站性能基准测试工具选用SPECviewperf,一款专门针对图形工作站整机综合性能进行测试的专业工具,能测量工作站在OpenGL和Direct X应用程序编程接口下运行的系统的3D图形性能。此次我们选用的是SPECviewperf13,为2018年最新发布的版本,基准测试的工作负载称为视图集,表示实际应用程序的图形内容和行为。

       SPECviewperf 13基准测试包括3DSMax、CATIA、CREO、ENERGY、MAYA、MEDICAL、SHOWCASE、NX、SolidWorks等9类软件的工作负载测试,能真实地反映工作站在实际应用场景中的性能表现。SPECviewperf 13通过应用程序或使用模型测量帧速率,即每秒帧数,总分为多个不同场景和渲染模式的加权几何平均值。
 
SPECviewperf 13测试结果
图3 SPECviewperf 13测试结果

       无论是视频还是电影,每秒达到24帧才不会让人眼感受到卡顿,这就是人对流畅的判断标准,即最低刷新率不能低于24FPS。一般来说,刷新率越高,代表视频越流畅,对计算机来说,这意味着每秒钟对图像或图形的渲染次数,考验的是计算能力、内存处理能力和硬盘读写能力。所以在使用SPECviewperf 13进行基准测试得出结果数据时,显示的就是每秒钟对同一图像的渲染次数。

       如图3所示,从总得分看,惠普Z8 G5 AI台式工作站所有的测试结果都远高于24FPS,这意味着测试的整个过程都极为流程。因此,除energy测试结果低于100FPS,其他的结果都高于100FPS,最高的NX达到了511FPS,即每秒图形刷新率达到了511次,足见惠普Z8 G5 AI台式工作站性能之强悍。
 
3dsmax视图集测试结果
图4 3dsmax视图集测试结果

       3dsmax-06视图集是根据3ds Max 2016使用默认Nitrous DX11驱动程序生成的图形工作负载的轨迹创建的。此视图集的模型来自SPECapc for 3ds Max 2015基准测试和其他来源。视图集中的渲染样式反映了主要市场中最常用的渲染样式,包括逼真、着色和线框。一些使用较少但有趣的渲染模式,如镶嵌面、石墨和粘土也被纳入其中。视景集中的动画是模型旋转和摄影机飞越的组合。

       11个视图集依次是:1)建筑模型(着色);2)建筑模型(石墨);3)空间模型(线框);4)空间模型(粘土);5)水下模型(线框);6)水下模型(阴影);7)巨型鱼模型(线框);8)巨鱼模型(阴影);9)办公模式(逼真);10)办公室模型(阴影);11)办公室模型(逼真,带材质)。
从测试结果看,得分最低的(4)为92FPS,得分最高的(5)为713 FPS,没有低于24FPS的,所有测试过程都非常流畅。
 
catia-05视图集测试结果
图5 catia-05视图集测试结果

       catia-05视图集是根据达索系统的catia V6 R2012应用程序生成的图形工作负载的轨迹创建的。模型大小从510万到2100万个顶点不等。视图集包括应用程序支持的多种渲染模式,包括线框、抗锯齿、着色、带边着色、景深和环境光遮挡。

       14个视图集依次是:1)赛车被环境遮挡和景深效果遮蔽;2)铅笔效果的赛车阴影;3)有环境遮挡的赛车;4)有环境遮挡和景深效应的飞机;5)飞机线框;6)铅笔效果的飞机阴影;7)飞机遮光;8)有边缘遮蔽的飞机;9)环境遮挡遮蔽的飞机;10)有地面反射和环境遮挡的SUV车辆;11)地面阴影遮蔽的SUV2车辆;12)地面反射和环境遮挡遮蔽的SUV2车辆;13)地面反射和环境遮挡遮蔽的喷射平面;14)带有地面反射和环境遮挡的边缘阴影的喷射平面。

       从测试结果看,得分最低的(14)为70FPS,得分最高的(5)为1958 FPS,展现极快的渲染速度。
 
creo-02视图集测试结果
图6 creo-02视图集测试结果

       creo-02视图集是根据creo 3生成的图形工作负载的轨迹创建的和Creo 4 PTC的应用程序。模型大小从2000万到4800万个顶点不等。视图集包括应用程序支持的多种渲染模式。所有具有透明组件的模型都启用了与顺序无关的透明度。

       16个视图集依次为:1)着色模式下的Worldcar,具有环境贴图反射、纹理空间凹凸贴图、图像背景和屏幕空间环境遮挡;2)着色模式下的Worldcar,具有反射、凹凸贴图、图像背景、环境遮挡和4倍多重采样抗锯齿;3)着色模式下的Worldcar,具有反射、凹凸贴图、图像背景、环境光遮挡和8倍多重采样抗锯齿;4)阴影模式下的Worldcar;5)发动机处于阴影模式;6)摩托车在阴影模式和4倍多采样抗锯齿;7)带边缘着色模式和4倍多重采样抗锯齿的Worldcar;8)发动机处于带边缘着色模式;9)带边缘着色模式下的摩托车;10)四架轰炸机处于带边缘阴影模式和8倍多采样抗锯齿;11)线框模式下的四个引擎和4倍多采样抗锯齿;12)线框模式下的四架轰炸机;13)隐藏线模式下的Worldcar;14)摩托车隐藏线模式和8倍多采样抗锯齿;15)引擎处于无隐藏边缘模式;16)四架轰炸机处于无隐藏边缘模式和8倍多采样抗锯齿。

       测试结果显示,(1)、(2)、(3)三个测试得分相对较低,基本在85—95FPS之间,但仍然远高于24FPS;(15)测试最高,达到了832FPS。
 
energy-02视图集测试结果
图7 energy-02视图集测试结果

       energy-02视图集基于开源OpendTect地震可视化应用程序使用的渲染技术。与MRI或CT等医学成像类似,地球物理调查通过构建在3D网格中的地下生成图像切片。体绘制提供了该3D体网格的2D投影,用于进一步分析和解释。在每一帧,体积的边界立方体面都被镶嵌,并使用片段着色器进行渲染,该着色器执行从眼睛位置到体积的光线投射,累积透明照明的颜色映射值,直到像素变得完全不透明或体积退出。

       6个视图集依次为:1)布莱克岭体积(1307x95x1300)和层位;2)F3荷兰体积(950x450x462)和地平线;3)Opunake体积(1949x731x1130);4)Blake山脊体积(具有动画剪裁平面)和地平线;5)F3荷兰体积(带动画剪裁平面)和地平线;6)Opunake体积(具有动画剪裁平面)。

       测试结果显示,(2)得分最低为61FPS,高于24FPS;(4)测试最高为177FPS。Energy主要应用于科学计算和可视成像,对计算分析性能要求极高。
 
maya-05视图集测试结果
图8 maya-05视图集测试结果

       maya-05视图集是根据maya 2017应用程序从Autodesk生成的图形工作负载的轨迹创建的。视图集包括应用程序支持的多种渲染模式,包括着色模式、环境光遮挡、多采样抗锯齿和透明度。所有测试都使用Viewport 2.0进行渲染。

       用于测试的10个视图集依次为:1)玩具商店,在着色模式下使用线框进行平滑着色,环境光遮挡和4倍多样本抗锯齿;2)玩具商店,线框模式和8倍多样本抗锯齿;3)丛林逃脱,使用硬件纹理模式进行平滑着色,环境光遮挡丛林逃脱,使用硬件纹理模式进行平滑着色;4)Sven空间,使用硬件纹理模式进行平滑着色;5)Sven空间、平滑着色、环境遮挡和4倍多采样抗锯齿;6)HSM卫星图像,平滑阴影和8倍多采样抗锯齿;7)船舶飞溅,所有灯光都能平滑遮蔽;8)船舶飞溅,线框模式和4倍多样本抗锯齿;9)船舶飞溅,使用硬件纹理模式平滑着色;10)环境光遮挡和8倍多采样抗锯齿。

       测试结果显示,(1)得分最低为93FPS;(7)、(10)测试最高,都为1178FPS。MAYA软件是三维建模和动画软件,重点在模拟、效果、动画、建模、着色和渲染,对多线程和多核心处理器性能优势十分明显。因此,测试过程得分普遍较高。
 
medical-02视图集测试结果
图9 medical-02视图集测试结果

       medical-02视图集使用ImageVis3D的Tuvok渲染核心体积可视化程序。该视图集中的典型3D网格是由扫描仪(如CT或MRI)获取的一组3D切片。表示了两种渲染模式——基于切片的渲染和光线投射。对于基于切片的渲染,在CPU上计算与当前视角对齐的一系列共面切片,然后将其发送到图形硬件进行纹理处理和进一步计算,如传递函数查找、照明和剪裁,以揭示内部结构。最后,在显示图像之前,将切片混合在一起。对于光线投射,光线通过体积投射,累积透明照明的彩色像素,直到达到完全不透明度或体积边界。对于基于切片的渲染和光线投射渲染,这些体积可能会细分为512x512x512个三维体积。这种技术被称为“砌砖”,通常会在更广泛的GPU硬件上获得更好的渲染性能。

       用于测试的8个视图集依次为:1)4D心脏,1D传递函数,基于切片的渲染;2)4D心脏,1D传递函数,射线投射;2)鹿角甲虫,1D传递函数,基于切片的渲染;4)鹿角甲虫,1D传递函数,射线投射;5)头部MRI、2D转移、射线投射;6)头部MRI、2D转移、射线投射、夹持平面;7)胸部CT、2D转移、射线投射;8)胸部CT、2D转移、射线投射、夹持平面。

       测试结果显示,(7)得分最低为58FPS;(2)测试最高为747FPS。
 
showcase-02视图集测试结果
图10 showcase-02视图集测试结果

       showcase-02视图集是根据Autodesk的showcase 2013应用程序的痕迹创建的。视图集中使用的模型包含800万个顶点。视图集具有DX渲染功能。视图集中包含的渲染模式包括着色、投影阴影和自身阴影。用于测试的8个视图集依次为:1)使用自身阴影进行着色;2)使用自身阴影和投影阴影进行着色;3)阴影;4)使用投影阴影进行着色。

       测试结果显示,四个视图集数据都在200FPS左右,表现比较平稳,但完全能满足showcase软件的性能要求。showcase是一款数字样机软件,可以利用三维CAD数据创建逼真、精确、动人的图像,快速对多种设计方案进行评估。测试结果分数比较接近,过程十分流畅。
 
snx-03视图集测试结果
图11 snx-03视图集测试结果

       snx-03视图集是根据西门子PLM的NX 8.0应用程序生成的图形工作负载的轨迹创建的。模型大小从715万到845万个顶点不等。视图集包括应用程序支持的多种渲染模式,包括线框、抗锯齿、着色、带边着色和工作室模式。

       用于测试的8个视图集依次为:1)高级工作室模式下的动力传动系统;2)动力传动系统处于阴影模式;3)动力传动系统处于带边缘阴影模式;4)动力传动系统处于工作室模式;5)线框模式下的动力传动系统;6)高级工作室模式下的SUV;7)处于阴影模式的SUV;8)SUV处于带边缘阴影模式;9)工作室模式下的SUV;10)线框模式下的SUV。

       测试结果显示,(4)得分最低为372 FPS;(7)测试最高为784 FPS。
 
sw-04视图集测试结果
图12 sw-04视图集测试结果

       sw-04视图集是根据达索系统的SolidWorks2013SP1应用程序的痕迹创建的。视图集中使用的模型大小从210万到2100万个顶点不等。视图集包括应用程序支持的多种渲染模式,包括着色模式、带边着色、环境光遮挡、着色器和环境贴图。

       用于测试的8个视图集依次为:1)处于着色模式的车辆——具有环境立方体贴图的普通着色器;2)阴影模式下的车辆——使用环境立方体映射的凹凸视差映射;3)车辆处于着色模式——使用法线着色器和环境贴图启用环境遮挡;4)车辆处于带边着色模式——带环境立方体贴图的法线着色器;5)线框模式下的车辆;6)阴影模式下的拉力车——使用法线着色器和环境贴图启用环境遮挡;7)阴影模式下的拉力车——带有环境立方体贴图的普通着色器;8)带边缘着色模式下的拉力车——带环境立方体贴图的普通着色器;9)特斯拉塔处于着色模式——使用法线着色器和环境贴图启用环境遮挡;10)阴影模式下的特斯拉塔——带环境立方体贴图的普通着色器;11)带边缘着色模式下的特斯拉塔——带环境立方体贴图的普通着色器。

       测试结果显示,(5)得分最低为29 FPS;(1)测试最高为1420FPS。

二、惠普Z8 G5 AI台式工作站AI应用场景剖析

       ●智能分拣

       制造业上有许多需要分捡的作业,如果采用人工的作业,速度缓慢且成本高,而且还需要提供适宜的工作温度环境。如果采用工业机器人进行智能分拣,可以大幅减低成本,提高速度。以分拣零件为例。需要分捡的零件通常并没有被整齐摆放,机器人虽然有摄像头可以看到零件,但却不知道如何把零件成功地捡起来。在这种情况下,利用机器学习技术,先让机器人随机进行一次分捡动作,然后告诉它这次动作是成功分捡到零件还是抓空了,经过多次训练之后,机器人就会知道按照怎样的顺序来分捡才有更高的成功率;分捡时夹哪个位置会有更高的捡起成功率;知道按照怎样的顺序分捡,成功率会更高。经过几个小时的学习,机器人的分捡成功率可以达到90%,和熟练工人的水平相当。

       制造业中的人工分拣效率低、成本高,而智能分拣通过机器学习技术让工业机器人具备高效分拣能力。惠普Z8 G5 AI台式工作站的高性能CPU和大容量内存能够支持复杂的机器学习模型训练,确保机器人在短时间内完成高精度分拣动作。其稳定的物理环境可靠性也保证了机器人在复杂工业环境中的长期稳定运行。

       ●设备健康管理

       基于对设备运行数据的实时监测,利用特征分析和机器学习技术,一方面可以在事故发生前进行设备的故障预测,减少非计划性停机。另一方面,面对设备的突发故障,能够迅速进行故障诊断,定位故障原因并提供相应的解决方案。在制造行业应用较为常见,特别是化工、重型设备、五金加工、3C制造、风电等行业。

       以数控机床为例,用机器学习算法模型和智能传感器等技术手段监测加工过程中的切削刀、主轴和进给电机的功率、电流、电压等信息,辩识出刀具的受力、磨损、破损状态及机床加工的稳定性状态,并根据这些状态实时调整加工参数(主轴转速、进给速度)和加工指令,预判何时需要换刀,以提高加工精度、缩短产线停工时间并提高设备运行的安全性。

       基于实时监测设备运行数据,利用机器学习技术进行故障预测和诊断,减少非计划性停机。惠普Z8 G5 AI台式工作站的多核心CPU和GPU加速能力能够高效处理实时数据流,支持复杂的特征分析和模型推理。其高可靠性设计确保在恶劣工业环境中长时间稳定运行。

       ●基于视觉的表面缺陷检测

       基于机器视觉的表面缺陷检测应用在制造业已经较为常见。利用机器视觉可以在环境频繁变化的条件下,以毫秒为单位快速识别出产品表面更微小、更复杂的产品缺陷,并进行分类,如检测产品表面是否有污染物、表面损伤、裂缝等。目前已有工业智能企业将深度学习与3D显微镜结合,将缺陷检测精度提高到纳米级。对于检测出的有缺陷的产品,系统可以自动做可修复判定,并规划修复路径及方法,再由设备执行修复动作。

       例如,在新能源汽车领域动力电池生产环节中,金属焊接产生的颗粒是否掉在表面、有没有漏涂、焊接工艺是否一致等,是每个工序之后必需检测的细节。动力电池的质量极为关键,一旦出现瑕疵,如果在终端市场上没有其他系统设计辅助。会导致重大财产安全问题。主要的业务挑战主要集中几个方面,首先是动力电池产量大,而单个电池需检测的参数均超过 3000个,总体检测参数量巨大。其次是精度要求高,产品线上的电池缺陷漏检率要求从小于百万分之一提升到了小于十亿分之一、单张产品图像缺陷检测平均时长<2ms 检测标准。最后就是动力电池缺陷种类复杂且差距小,传统质检方法需要耗费大量的人力财力。

       通过运用人工智能算法进行升级,结合深度优化的系列算法,通过优化模型训练方案,配合工作站应用使整体产品检测相较于原本的传统检测算法过杀率降低了 66.7%,缺陷漏检率小于 1DPPB。算法泛化能力和在多产线上进行迁移部署的效率也得到了全面提升。

       深度学习与机器视觉结合,能够快速识别产品表面缺陷,提高检测精度。惠普Z8 G5 AI台式工作站的GPU性能是实现这一功能的关键,其强大的并行计算能力能够加速深度学习模型的训练和推理,确保毫秒级检测响应。同时,其高内存带宽支持大规模图像数据的快速处理。

       ●基于声纹的产品质量检测与故障判断

       利用声纹识别技术实现异音的自动检测,发现不良品,并比对声纹数据库进行故障判断。例如,从2018年年末开始,佛吉亚(无锡)工厂就与集团大数据科学家团队展开全面合作,致力于将AI技术应用于座椅调角器的NVH性能评判(震动噪声测试)。2019年,佛吉亚(无锡)工厂将AI技术应用到调角器异音检测中,实现从信号采集、数据存储、数据分析到自我学习全过程的自动化,检测效率及准确性远超传统人工检测。随着基于AI(人工智能)技术的噪声检测系统在无锡工厂投入应用,人员数量已经从38人下降至3人,同时,质量控制能力显著提高,年经济效益高达450万人民币。

       声纹识别技术可用于异音检测和故障判断,提升检测效率和准确性。惠普Z8 G5 AI台式工作站的高性能CPU能够处理大量声纹数据,其GPU加速能力支持复杂声纹模型的训练和推理,确保实时性和高精度。其软件兼容性支持多种声纹识别工具的无缝集成。

       ●智能决策

       企业的数据要素只有“活起来、动起来、用起来”,才能显化其价值,要实现内部运营数据小循环,就必须将企业内部的私有数据与大模型技术相结合,通过AI辅助决策,充分挖掘数据背后的潜在信息,提升企业决策能力,但这些数据很多都是企业的核心数据,需要部署在本地而不是云端,并且需要高效算力来支持,所以对于工作站的需要也是非常显著的。

       目前,企业智能决策主要应用场景集中在企业在研发与生产制造、财税、人力、营销、供应链等领域的知识和最佳实践,通过上下文记忆、知识/库表索引、Prompt工程、Agent执行、通用工具集等扩充大模型的存储记忆、适配应用、调度执行和领域专业能力,形成体系化的企业服务大模型。为企业提供多模型对接、向量管理、私有模型预训练与应用等能力,帮助企业快速落地AI,实现流程智能化管理、交互、引导与流转。

       基于大模型模型,将公有云、私有云语料库与企业数据进行结合,为员工提供智能引导服务(如代码生成、SQL生成等),提升工作效率和准确性。将 RPA 与 OCR、NLP、ML 等 AI 技术结合,精简并优化复杂的业务流程,高效执行给定活动,如表单识别录入。智能化管理企业海量各类型的结构化、非结构化的文档和数据,让所有知识通过自然语言即可查询、应用。基于AI大语言模型,构建“懂你所说、回你所想”的知识管理数字专家。

       企业通过AI辅助决策,将私有数据与大模型技术结合,充分挖掘数据价值。惠普Z8 G5 AI台式工作站的高性能CPU和大容量内存能够支持大规模数据处理和模型推理,其本地部署能力确保企业核心数据的安全性。其高可靠性设计支持长时间稳定运行,满足企业对高效算力的需求。

       ●需求预测与供应链优化

       以人工智能技术为基础,建立精准的需求预测模型,实现企业的销量预测、维修备料预测,做出以需求导向的决策。同时,通过对外部数据的分析,基于需求预测,制定库存补货策略,以及供应商评估、零部件选型等。例如,为了务实控制生产管理成本,美国本田公司希望能够掌握客户未来的需求会在何时发生,因此将1200个经销商的客户销售与维修资料建立预测模型,推算未来几年内车辆回到经销商维修的数量,这些资讯进一步转为各项零件预先准备的指标。该转变让美国本田已做到预测准确度高达99%,并降低3倍的客诉时间。通过人工智能技术建立需求预测模型,优化库存和供应链管理。惠普Z8 G5 AI台式工作站的高性能CPU和大容量内存能够支持复杂的预测模型训练,其GPU加速能力确保实时性和高精度。其高可靠性设计支持长时间稳定运行,满足企业对高效算力的需求。

政策支持与未来展望

       国家和地方政府近年来出台了多项政策,强调算力基础设施在支撑人工智能应用中的重要作用。例如,《算力基础设施高质量发展行动计划》明确提出“多元供给、需求牵引、创新驱动”的基本原则,推动算力资源的高效调度和灵活供给。惠普Z8 G5 AI台式工作站作为算力平台的重要组成部分,将在这一趋势中发挥关键作用。

总结

       通过本次评测可以看出,惠普Z8 G5 AI台式工作站具有高性能、高稳定性和高可靠性,可以轻松驾驭不同的工业场景,伴随着人工智能技术的广泛应用,惠普Z8 G5 AI台式工作站对于AIGC应用有着独特的本地化应用优势,能够加速产品3D创新建模效率。惠普Z8 G5 AI台式工作站凭借其卓越的性能和稳定性,能够满足制造业中复杂工业设计和仿真场景的需求。同时,其强大的计算能力、GPU性能和高可靠性为人工智能技术的落地提供了坚实的支持。随着政策的推动和市场需求的增长,惠普Z8 G5 AI台式工作站将在智能制造和人工智能领域发挥更大的价值,助力企业实现数字化转型和智能化升级。
责任编辑:程玥
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