HP ZGX Nano parece un Mini PC, pero es una potentísima workstation que lleva la IA a cualquier escritorio

Si quieres ejecutar modelos de inteligencia artificial en local, el problema casi siempre suele ser el mismo: que hace falta mucha potencia, mucha memoria y una infraestructura bastante grande. No siempre es la más cómoda para poner en un escritorio y sobresale en muchos presupuestos.

Ante esto, HP ha presentado la HP ZGX Nano, que ofrece capacidades de sistemas grandes en un formato de 15 cm.

La idea de la marca ha sido que las empresas no dependan por completo de servicios cloud‎ para desarrollar, probar o desplegar modelos de inteligencia artificial.

Esto es algo que se necesita, ya que lo que más ansían las empresas es reducir la latencia, controlar mejor los costes y mantener los datos más confidenciales dentro de su propia infraestructura.

Gran rendimiento en poco espacio

Como decíamos, mide 15 cm de largo y ancho y pesa poco más de 1 kilo, por lo que cabe prácticamente en cualquier espacio de trabajo.

El corazón de la HP ZGX Nano es el superchip Nvidia GB10 Grace Blackwell, que integra una CPU Grace ARM de 20 núcleos, repartidos en 10 Cortex X925 y 10 Cortex A725, junto con la arquitectura gráfica Nvidia Blackwell.

Según la marca, esto te conseguirá un rendimiento de hasta 1.000 TOPS, lo cual es una gran cifra, teniendo en cuenta que se requiere hardware que procese muchísimas operaciones por segundo a la hora de procesar inteligencia artificial.

Por otra parte, cuenta con capacidad para trabajar localmente con modelos de hasta 200.000 millones de parámetros.

Para ello, incorpora 128 GB de RAM unificada e integrada con un ancho de banda de hasta 273 GB por segundo y almacenamiento de 2 TB o 4 TB.

Lista para conectar con tus dispositivos

La HP ZGX Nano va acompañada del HP ZGX Toolkit, un conjunto de herramientas gratuitas que acelera los flujos de trabajo de IA y combina computación local con herramientas de código abierto, sincronización y exportación de forma sencilla.

Además, cuenta con marcos open source, seguimiento con ML Flow y pruebas con Ollama. Para usar el toolkit hace falta un dispositivo cliente con Windows 11 o Ubuntu 24.04 o superior con Visual Studio Code instalado y un host ZGX Nano.

Asimismo, cuenta con la posibilidad de conectar dos sistemas HP ZGX Nano entre sí mediante Nvidia ConnectX para aumentar los recursos informáticos locales, pudiendo llegar hasta los 405 mil millones de parámetros. Para esa conexión requerirás de un cable QSFP compatible, el cual se vende por separado.

Cuenta con alimentación USB-C, 3 puertos USB-C con velocidad de 20 Gb/s, un puerto RJ45 de 10 Gbps, 2 puertos USB-C QSFP de 200 Gb/s y una salida HDMI 2.1a. Además, cuenta con Wi-Fi 7 y Bluetooth 5.4 y Ethernet 10 Gb y 200 Gb.

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