HP ha anunciado en colaboración con Red Hat la nueva ZGX Fury AI Station, una estación de trabajo empresarial creada específicamente para entrenamiento, inferencia y desarrollo local de inteligencia artificial con la plataforma NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra. Su configuración combina una CPU Arm de 72 núcleos con una GPU Blackwell Ultra y cantidades de memoria muy alejadas de una estación de trabajo convencional.
El sistema incorpora 496 GB de memoria LPDDR5X asociados a Grace y 252 GB de HBM3e dedicada a la GPU, formando un conjunto de 748 GB accesible por Blackwell Ultra según NVIDIA. A ello se suman hasta 20 PFLOPS de cálculo FP4 con sparsity, PCIe 5.0, cuatro ranuras M.2 y conectividad NVIDIA ConnectX-8 capaz de alcanzar 800 Gbps.
GB300 combina 72 núcleos Arm con una GPU Blackwell Ultra
El núcleo de la ZGX Fury AI es NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra, una plataforma concebida para ejecutar cargas de inteligencia artificial de gran tamaño dentro de una única estación de trabajo.
La parte de CPU utiliza 72 núcleos Arm basados en Neoverse V2, acompañados por nada menos que 496 GB de memoria LPDDR5X. Esta capacidad está muy por encima de la habitual, incluso en estaciones de trabajo profesionales, y busca permitir que grandes conjuntos de datos y modelos permanezcan disponibles localmente.
La parte gráfica corre a cargo de una GPU Blackwell Ultra con 252 GB de memoria HBM3e y un ancho de banda de 7,1 TB/s, cifras especialmente relevantes cuando el rendimiento está limitado por el movimiento constante de pesos y activaciones durante inferencia o entrenamiento.
NVIDIA afirma que Blackwell Ultra puede acceder también al conjunto completo formado por LPDDR5X y HBM3e. De esta forma, la plataforma dispone potencialmente de un espacio de memoria de hasta 748 GB para afrontar modelos que no cabrían únicamente en los 252 GB de HBM3e.
Esto no significa que los 748 GB funcionen todos con el mismo ancho de banda. La HBM3e continúa siendo muchísimo más rápida que la memoria LPDDR5X asociada a Grace, por lo que la ubicación de los datos dentro del sistema sigue siendo fundamental para el rendimiento.
Hasta 20 PFLOPS FP4, pero con sparsity
HP y NVIDIA sitúan el rendimiento máximo de la plataforma en hasta 20 PFLOPS utilizando FP4 con sparsity, una cifra diseñada especialmente para cargas de inteligencia artificial que puedan aprovechar precisión numérica muy reducida y matrices dispersas.
Conviene contextualizar ese número. Los 20 PFLOPS no representan rendimiento FP32 convencional ni pueden trasladarse directamente a cualquier aplicación de IA, ya que dependen específicamente de FP4 y de aprovechar sparsity.
Blackwell Ultra está precisamente diseñada para acelerar estos formatos de baja precisión, permitiendo ejecutar modelos de gran tamaño con menor consumo de memoria y un throughput de inferencia mucho mayor cuando el software y el propio modelo están correctamente optimizados.
Para entrenamiento o cargas que necesiten precisiones diferentes, el rendimiento efectivo será distinto del máximo FP4 anunciado, por lo que la cifra sirve principalmente como referencia de la capacidad máxima del hardware para IA generativa.
La colaboración con Red Hat refuerza además el posicionamiento empresarial de la máquina, aunque la información facilitada no detalla todavía qué componentes concretos de software o servicios de Red Hat acompañarán cada configuración comercial.
Tres ranuras PCIe 5.0 permiten añadir GPU RTX PRO
Pese a integrar una enorme GPU Blackwell Ultra, HP mantiene opciones de expansión. La ZGX Fury AI dispone de una ranura PCIe 5.0 x16 que permite instalar tarjetas NVIDIA RTX PRO adicionales para cargas que necesiten aceleración gráfica o de cálculo complementaria.
Existen además otras dos ranuras PCIe 5.0 con formato físico x16, pero conexión eléctrica x8, ofreciendo margen para controladoras, adaptadores de red u otros dispositivos profesionales.
El almacenamiento también puede ampliarse mediante cuatro ranuras M.2, una cantidad adecuada para construir configuraciones con varios SSD NVMe de alta capacidad sin depender exclusivamente de almacenamiento externo.
Esta capacidad de expansión diferencia la propuesta de sistemas de IA mucho más compactos. HP no busca únicamente ofrecer un appliance cerrado, sino una estación de trabajo capaz de incorporar hardware adicional según las necesidades del entorno profesional.
El enfoque resulta especialmente útil en áreas donde una misma máquina puede combinar inferencia, visualización, renderizado y desarrollo. Una RTX PRO dedicada puede complementar a Blackwell Ultra en aplicaciones gráficas o flujos que dependan específicamente del ecosistema RTX profesional.
ConnectX-8 permite unir varias estaciones a 800 Gbps
Para cargas que excedan la capacidad de una sola máquina, HP contempla conectar varias ZGX Fury AI mediante NVIDIA ConnectX-8 con hasta 800 Gbps utilizando dos conexiones QSFP112.
Esta velocidad resulta especialmente importante porque distribuir modelos entre diferentes sistemas exige mover grandes cantidades de información con una latencia reducida. Una red convencional de 1 o 10Gbps se convertiría rápidamente en un cuello de botella para determinadas cargas distribuidas de IA.
La posibilidad de alcanzar 800 Gbps abre la puerta a utilizar varias estaciones como un clúster más amplio, aunque el rendimiento real dependerá del software, la topología de red y la capacidad de distribuir eficientemente cada modelo o carga de entrenamiento.
Para comunicaciones convencionales, el sistema integra también Ethernet de 1 Gbps y Ethernet de 10 Gbps, separando así el tráfico empresarial habitual de las conexiones de muy alta velocidad destinadas a computación distribuida.
La conectividad física se completa con seis USB 3.2 Gen 2 Type-A y dos USB 3.2 Gen 2 Type-C, además de un conector de audio de 3,5 mm y salidas dedicadas para micrófono y audio.
748 GB no equivalen a 748 GB de HBM3e
La enorme cifra de memoria merece una distinción importante. La ZGX Fury AI suma 496 GB LPDDR5X y 252 GB HBM3e, pero ambas memorias presentan características de rendimiento completamente diferentes.
Los 252 GB de HBM3e están directamente orientados a proporcionar a la GPU hasta 7,1 TB/s de ancho de banda, mientras la memoria LPDDR5X funciona como un nivel adicional de capacidad conectado al subsistema Grace.
Esto permite ejecutar cargas mayores sin depender inmediatamente de otro servidor, pero un modelo que desborde la HBM3e puede experimentar un comportamiento diferente al de otro que permanezca íntegramente dentro de los 252 GB de memoria de alta velocidad.
La ventaja principal está en que modelos enormes pueden permanecer dentro de una sola estación. Reducir la necesidad de dividirlos entre múltiples GPU o equipos simplifica determinados flujos de inferencia y desarrollo, aunque no elimina todas las diferencias de rendimiento entre los distintos niveles de memoria.
HP todavía no ha comunicado cuánto costará
HP no ha anunciado todavía el precio oficial de la ZGX Fury AI Station, por lo que cualquier cifra económica disponible debe considerarse únicamente una referencia y no una tarifa confirmada.
Como comparación, estaciones de trabajo equipadas igualmente con GB300, como algunas configuraciones de MSI, han aparecido recientemente alrededor de 100.000$ (~86.140€). Esto hace plausible un posicionamiento de seis cifras para configuraciones similares de HP, pero no permite afirmar que la ZGX Fury AI vaya a costar esa cantidad.
Estamos ante un producto claramente alejado del mercado de consumo. Sus 748 GB de memoria accesible, los 252 GB de HBM3e, hasta 20 PFLOPS FP4 con sparsity y la red ConnectX-8 de 800 Gbps están pensados para organizaciones que necesitan ejecutar grandes modelos localmente, evitando trasladar todas sus cargas a centros de datos externos.
La ZGX Fury AI lleva así buena parte de la arquitectura utilizada en sistemas de IA de centro de datos a una estación de trabajo empresarial. El elemento diferencial no es solo la potencia de Blackwell Ultra, sino poder combinar casi tres cuartos de terabyte de memoria con expansión PCIe, almacenamiento local y escalado entre varias máquinas mediante una red de 800 Gbps.
Vía: NotebookCheck
