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支援

使用 AI 工作站為您的工作流程提供支援

藉助強大的 Z by HP AI 工作站與解決方案,釋放人工智慧的強大功能,為突破騰出更多時間。

AI
工作站

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AI 軟體
與解決方案

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Intel Core Ultra 9    Intel Xeon

透過 Intel® Core 處理器和
Intel® Xeon® W 處理器,
讓您輕鬆應對工作挑戰。

AI
工作站

使用我們的 AI 工作站加速您的工作流程。專為最苛刻的任務而設計,適合生成式 AI、3D 建模與動畫,以及機器學習開發。憑藉 ISV 認證、專業級元件與嚴格的效能測試,它們可以輕鬆處理海量資料集與複雜模型。

Z by HP 產品:入門級與高階桌上型工作站、1U 機架工作站、Z2 Mini、HP 顯示器與 ZBook 行動工作站。

專業級元件讓您最大限度提升 AI 工作流程

工作站顯示卡、GPU。

GPU

圖形處理單元 (GPU) 已針對並行處理需求進行最佳化,是繪圖渲染、大規模模型操作,以及大型語言模型訓練 (LLM) 的理想選擇。

Intel Xeon 微晶片。

CPU

中央處理單元 (CPU) 是通用處理器,擅長處理較小規模的模型操作、順序任務與整體系統管理。

工作站記憶體模組。

記憶體
與儲存裝置所有 Z 桌上型工作站的顯示卡、記憶體與儲存裝置均支援 AMO 模式。ZBook Fury G11 的記憶體與儲存裝置支援 AMO 模式。*

記憶體可暫時儲存資料,以供 CPU、GPU 與 NPU 在運算期間快速存取。可用記憶體越多,運算速度和效率就越高。此外,可擴充的儲存選項允許使用者隨著專案的增長而擴充。

工作站神經處理晶片 NPU。

NPU要求具備 NPU 的功能和軟體可能需要購買、訂閱或由軟體或平台供應商啟用,而第三方軟體則可能有特定的組態或相容性要求。潛在的 NPU 推理效能因使用、組態及其他因素而異。*

神經處理單元 (NPU) 是專為神經網路任務設計的 AI 引擎,適用於模型訓練,且已針對高效推理進行最佳化。此引擎以入門級 TOPS 執行,適合 AI 助理的高效即時處理。Copilot 需要使用 Windows 11。部分功能需要 NPU。功能交付的時間和可用性因市場和裝置而異。需要 Microsoft 帳戶才能登入。如果 Copilot 無法使用,Copilot 鍵將指向 Bing 搜尋引擎。瞭解更多*

GPU

工作站顯示卡、GPU。

圖形處理單元 (GPU) 已針對並行處理需求進行最佳化,是繪圖渲染、大規模模型操作,以及大型語言模型訓練 (LLM) 的理想選擇。

CPU

Intel Xeon 微晶片。

中央處理單元 (CPU) 是通用處理器,擅長處理較小規模的模型操作、順序任務與整體系統管理。

記憶體與儲存裝置所有 Z 桌上型工作站的顯示卡、記憶體與儲存裝置均支援 AMO 模式。ZBook Fury G11 的記憶體與儲存裝置支援 AMO 模式。*

工作站記憶體模組。

記憶體可暫時儲存資料,以供 CPU、GPU 與 NPU 在運算期間快速存取。可用記憶體越多,運算速度和效率就越高。此外,可擴充的儲存選項允許使用者隨著專案的增長而擴充。

NPU要求具備 NPU 的功能和軟體可能需要購買、訂閱或由軟體或平台供應商啟用,而第三方軟體則可能有特定的組態或相容性要求。潛在的 NPU 推理效能因使用、組態及其他因素而異。*

工作站神經處理晶片 NPU。

神經處理單元 (NPU) 是專為神經網路任務設計的 AI 引擎,適用於模型訓練,且已針對高效推理進行最佳化。此引擎以入門級 TOPS 執行,適合 AI 助理的高效即時處理。Copilot 需要使用 Windows 11。部分功能需要 NPU。功能交付的時間和可用性因市場和裝置而異。需要 Microsoft 帳戶才能登入。如果 Copilot 無法使用,Copilot 鍵將指向 Bing 搜尋引擎。瞭解更多*

TOPS,直覺展現運算能力。

TOPS 是衡量處理器效能的指標。相比其他 AI 電腦提供大約 40 NPU TOPS 來處理生產力任務的能力,Z by HP 工作站中 NPU 與高 TOPS 獨立 GPU 提供的 TOPS 從 120 到 5,828 不等,擁有出色的累積並行處理能力,可以真正帶來突破性改變:加快訓練速度、加大模型開發規模,以及克服複雜的 AI 挑戰。

AI 工作站

每部工作站都有 Al 提供支援。以下僅是我們的部分產品推薦,可支援您的 Al 工作流程。

在此處瀏覽我們的完整產品組合

桌上型工作站

行動工作站

AI 工作站圖表:從 ZBook Power、ZBook Fury、Z2 Mini/Tower、Z4、Z6 A 一直到 Z8 Fury,資料集大小與模型複雜性不斷增加。

  • 本機生成式 AI 執行
  • 設計概念探索
  • 探索性資料分析
  • 初始模型建構
  • AI 推理模型執行

  • 高要求的生成式 AI
  • 大型 AI 推理模型
  • 進階資料分析與視覺化
  • 大規模模型開發與訓練
  • LLM 微調與開發

專為 AI 工作流程而設計

處理器速度圖示。
效能強大

專為執行高度複雜的 AI 工作流程而量身定製,因此您可以更快地迭代及解決問題,更重要的是,一切都在本地裝置上完成。

軟體認證圖示。
軟體
最佳化

已針對您使用的特定 AI 軟體應用程式進行最佳化與認證。

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HP Wolf Security 標誌。
安全可靠

HP第一款保護韌體免受量子電腦駭客攻擊的行動工作站。依據 HP G11 行動工作站以及 HP 針對非電競行動工作站的內部分析;分析的工作站至少具有 3 項 ISV 認證、可設定的專業顯示卡與專用工作站品牌,但 Fury G11 除外;分析發現,截至 2024 年 2 月,尚無其他同類行動工作站實作抗量子加密技術來保護 UEFI BIOS 韌體的完整性。*

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儲存裝置圖示。
面向未來

Z 桌上型電腦工作站專為關鍵業務工作而設計,顯示卡、記憶體與儲存裝置全面升級,同時經過長達 360,000 小時的嚴格測試。HP Total Test Process(全面測試流程)測試並不保證未來在這些測試條件下能發揮同樣的效能。在 HP Total Test Process(全面測試程序)測試條件下的損害或任何意外損害,需要另行選購 HP Accidental Damage Protection Care Pack。軍事標準測試的目的不在證明產品滿足美國國防部 (DoD) 合約規定或適合軍事用途。*

AI 軟體與解決方案

我們將 Al 最佳化硬體與尖端的 Al 軟體相結合,使專案工作與協作更簡單、更快速、更安全。

適合資料科學家的解決方案

我們的一系列解決方案可縮短組態設定時間,加快模型開發速度,並支援即時存取額外的運算資源,協助您更快取得洞察。

加入我們的社區

AI StudioZ by HP AI Studio 需要 Windows 11 作業系統、第 12 代 Intel 酷睿™ i5 或更高版本處理器、AMD Ryzen™ 9 或更高版本處理器、至少 50 GB 的可用儲存空間、16GB RAM 和網際網路存取。若要啟用 GPU 運算,Z by HP AI Studio 需要與驅動程式版本 528.49 或更高版本相容的任何一款 NVIDIA® GPU。加入候選名單,以便參與 Z by HP AI Studio 搶先體驗計畫。*

與您的團隊流暢協作,減少在營運任務上花費的時間。此外,還可以使用 AI Studio 存取模型目錄、常用工具與範本。

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Z by HP Boost

遠端 GPU 軟體,允許資料科學與 Al 開發人員團隊即時存取工作站中的空閒 GPU。

堆疊管理程式Z by HP 資料科學堆疊管理程式需要 Windows 10 21H2(組建編號 19044)及以上版本或 64 位元 Ubuntu 20.04 才能使用,而且僅適用於特定 Z 工作站。*

您可簡便地存取 Z 資料科學軟體堆疊與資料科學堆疊管理程式提供的資料庫、應用程式及開發人員工具,節省自訂及管理環境的時間。

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數位工作空間

HP Anyware 圖示。

HP Anyware

此企業軟體支援安全地存取 AI 數位工作空間,無需使用 VPN,即可讓團隊實現隨時隨地工作。

材料擷取

HP Z Captis 裝置與 Adobe Substance 3D Sampler 整合。

HP Z Captis

透過配備偏振和光度電腦視覺系統的攜帶式裝置,在幾分鐘內將任何地方的材料數位化,高效率與準確性兼備,而且可與 Adobe Substance 3D Sampler 直接整合。

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AI 助理

Microsoft Copilot 標誌。

Microsoft CopilotCopilot 需要使用 Windows 11。部分功能需要 NPU。功能交付的時間和可用性因市場和裝置而異。需要 Microsoft 帳戶才能登入。如果 Copilot 無法使用,Copilot 鍵將指向 Bing 搜尋引擎。瞭解更多* 可相容

透過觸手可及的虛擬 AI 助理保持高效。Copilot 已隨附在搭載 Windows 11 的 Z 工作站上。 

利用 AI 實現突破

瞭解 Z by HP 客戶如何利用 AI 與高效能技術的強大潛力。

AI 案例研究

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美國航空

「藉助資料科學工作站,我們能夠訓練出準確性很高的模型 — 至少 90%。這有助於我們更好地規劃我們的貨物貨運,比以往任何時候都要準確。」

Tassio Carvalho,Al 主管

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ZeroSpace

「我們希望擴大我們的應用 Al 教學願景,同時對全球社區產生實際影響。」

 

Evan Clark,研究主管

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NASA Solar Dynamics

「我感受到的最明顯優勢在於,訓練速度提高了大約 1 個數量級。我能夠在七分鐘內完成神經網路的訓練,而這在 [遠端] 電腦叢集上需要長達一個小時。」

 

Raphael Attié,太陽天文學家

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其他資源

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