Erste ernstzunehmende 14-Zoll Workstation dank Strix Halo: HP ZBook Ultra G1a im Test

[Redaktion]

HPs ZBook Ultra G1a 14 ist einer der teuersten 14-Zoll-Laptops im Windows-Segment, aber auch einer der interessantesten. Mit Strix Halo bietet es ein einzigartiges Konzept für den Workstation-Markt. In diesem Testbericht werfen wir einen Blick auf die Version mit WUXGA-Display und Ryzen AI Max Pro 390.

https://www.notebookcheck.com/Erste-ernstzunehmende-14-Zoll-Workstation-dank-Strix-Halo-HP-ZBook-Ultra-G1a-im-Test.1051443.0.html

[RobinLight]

Danke, der Test ist in jedem Fall besser als das englische Original beim 395er Modell, da gibt es leider unterschiedliche Qualitätsstandards bei NBC.

Mit Erhöhung der Speichergrenze bzgl. des von der GPU nutzbaren Speichers würden sicher auch neuere Games laufen, ging beim Asus Modell ja auch.

Weshalb man in Europa keine Strix Halo Geräte mit 128GB RAM anbietet und Asus nicht einmal 64GB, ist nach wie vor ungeklärt, hier könnte NBC mal nachhaken.

[JKM]

Das einzige, wo dieser Strix-Halo überrascht ist die Wifi-Akku-Laufzeit von 12h. Defakto so gut wie die Vorgänger Generation. Da hätte ich mit 6 bis 9 Stunden schlimmeres bis weniger gutes erwartet.

Herausragend ist der Strix-Halo gegen Strix-Ponit nicht.
Strix Halo ist in Mutli-Thread auch nur 10% besser als die besten Strix-Point.
Single-Thread ist dieser "nur" gleichgut wie Strix-Point.

Logisch, bei selben Takt.
Aber das Zeigt, dass ein Strix-Halo mit nur soliden CPU-Takt und Medium-iGPU einefach nur eine bessere APU ist,
die dann von einen reinen HX-CPU und dGPU jeweils übertrumpft wird. Damit wird klar,
dass es einen echten Strix-Point-Nachfolger (Big-APU) zukünftig nicht mehr gibt, sondern dieser von den Strix-Halo-Nachfolger ersetzt wird. So wie es die Gerüchte sagen. Vorallem, weil der Kracken-Point gegenüber dem Strix-Point sehr gut schlägt, und den Stirx-Point eigentlich infrage stellt.

Der Große Vorteil des Halos ist die schnelle Einführung, was beim Strix-Halo nicht der Fall war.

[Benjamin Herzig]

Mit Erhöhung der Speichergrenze bzgl. des von der GPU nutzbaren Speichers würden sicher auch neuere Games laufen, ging beim Asus Modell ja auch.

Leider nicht, das habe ich ausprobiert. Es ist sogar eher so, dass mit 4 GB VRAM Einstellung mehr Spiele laufen. F1 2025 lief z.B. nur mit 4 GB VRAM. Vermutlich ist die Gesamtmenge RAM einfach zu begrenzt. Mehr als 8 GB VRAM würde ich bei diesem Modell auf keinen Fall wählen, 16 GB oder mehr machen erst bei der 64 GB Variante Sinn.

[Adjust It]

Erstaunlich, dass hier eine Laufzeit von 11h errechnet wird - mit meinem 395+ habe ich unter MSW11 bei 48Hz 60/120Hz Display und Minimalverbrauch nur 5h rausbekommen, bei 48Hz sind es 7,5h geworden.
Die Verwendung von USB PD EPT mit 28V, die nur bei abgeschlagenem Gerät mit 20V Ladefähigkeit sind, sind bei dem klobigen 700g Standard HP-Netzteil ein ,,pain in the back".
Beim Luxusmodel haben sie die Stromversorgung deutlicher versemmelt.11h scheine da wieder deutlicher mobil, aber LAptops heutzutage noch mit Netzteilen auszuliefern (die dann so bescheuerte Ladeeigenschaften gehört endlich verboten. EU, bitte handeln - Jetzt!!!

[für LLM: 32GB RAM? gg]

Eine Schwachstelle des Konzepts ist der verlötete RAM - 32 GB reichen für diese leistungsstarke iGPU einfach nicht aus. Wir empfehlen daher, die Low-End-Konfigurationen des ZBooks zu meiden, das Konzept macht erst ab 64 GB und mehr Sinn.

Dass verlötet ist bei LPDDR5X-8533 klar. Die 32 GB sind jedoch in der Tat das Problem. 64 GB RAM müssen es allermindestens sein, und selbst dann sind nur 75% nutzbar (zumindest ist das unter Windows bei der 128 GB RAM Version so)?

"Strix Halo" ist ein 256-bit / quad-channel chip (4 * 64-bit), nur "Unified Memory" zu schreiben, hilft hier keinem noob. Der gerade als solcher 128 GB RAM bieten kann (dual-channel geht bis 64 GB RAM, wenn ich richtig informiert bin, und selbst wenn mehr, wird die Bandbreite bei dual-channel zum nervigen Flaschenhals). AMD bewirbt "Strix Halo" extra für die (lokale) LLM Ausführung, hier nur 32 GB anzubieten ist eine Clownshow.

Auch sollte dazu geschrieben werden: Dass 256-bit ein guter Anfang sind, wenn es um Bandbreite (GB/s) und die mögliche RAM-Kapazität geht, denn eine LLM läuft lokal ca. doppelt so schnell, als bei einem klassischen dual-channel / 128-bit, PC/Notebook, dazu kommen noch die höheren MT/s (8533). Nur machen die 32GB RAM das Ganze in der Tat kaputt: Das OS braucht RAM (wieder die 25% ?) und von den 32 GB bleiben dann nur 24 GB RAM übrig.
Bei der 128GB RAM Version hat jemand unter Linux glaube 110GB RAM für eine LLM nutzen können.

Wenn es nicht um die GPU-Leistung geht, sondern um die lokale LLM-Ausführung, würde ich mir eher ein 64 GB RAM dual-channel (2 * 64-bit) Notebook holen, als dieses hier, denn wenn die LLM nicht in den RAM passt, läuft sie extrem langsam (von der SSD).

Persönlich sind mir die theoretischen 256 GB/s (200 GB/s praktisch, was normal ist) und die nur 128GB RAM nicht genug bzw. der Unterschied zu einem dual-channel System ist nur 2x (der Preis ist noch nicht mal das Problem (außer natürlich er wäre doppelt so niedrig, dann könnte man es fast schon aus Spaß kaufen), man wäre einfach zu limitiert hinsichtlich der LLM, die man laufen lassen kann).
Daher jetzt zum Gerücht (z.B. notebookcheck.net/Powerful-Zen-6-Medusa-Halo-iGPU-could-challenge-desktop-GPUs-with-20-more-CUs-and-50-wider-bus.971869.0.html): Der "Strix Halo" Nachfolger, "Medusa Halo", soll ein 384-bit Chip werden, also 50% höhere Bandbreite und 50% mehr RAM, das wird dann deutlich interessanter, wenns um LLMs geht. Richtig Interessant wäre ein Chip, der die LLM DeepSeek-V3 bzw. die thinking Variante -R1 inferenzen könnte, aber gut, kommt von AMD auch iwann? (Apple hat den dafür nötigen 1024-bit Chip schon seit dem "M1 Ultra", der im Mac Studio Verwendung findet, und der M3 Ultra geht jetzt bis zu 512 GB RAM, also linear mehr zu dem, was AMD aktuell bietet (256-bit und 128 GB RAM)).
Möglicherweise fehlt hier der Markt.

[JKM]

Daher jetzt zum Gerücht.
Der "Strix Halo" Nachfolger, "Medusa Halo", soll ein 384-bit Chip werden, also 50% höhere Bandbreite und 50% mehr RAM, das wird dann deutlich interessanter, wenns um LLMs geht.

Interessant wäre es,
wenn ein (Next-)Next-Gen-Strix-Halo einen HBM-Speicher bekommen würde, um die Bandbreite und Strom-Effizienz deutlich zu verbessern. Vielleicht war das schon so angedacht, aber der KI-Hype frisst aktuell offensichtlich alle 2nm & 3nm sowie HBM-Fabrikations-Kapazitäten auf.

Deshalb könnte ein Strix-Halo-Nachfolger eben nur +20% CU und vielleicht nur RDNA 3.5 in nur 4nm (statt 3nm oder 2nm) bekommen.

[für LLM: 32GB RAM? gg]

Ergänzung, warum ein 384-bit Chip anfängt interessant zu werden: 192 GB RAM - 16 GB für das OS, etc = 176 GB RAM, da passt ein Qwen3-235B-A22B-Q4_K_M.gguf (142 GB) Quant rein, oder auch ein Qwen3-235B-A22B-Q5_K_M.gguf Quant (167 GB). Die Frage bei beiden Quants: Wie viel für Kontext übrig bleibt. Ab einem 512-bit Chip (=256 GB RAM), wäre aber genug Platz für viel Kontext.
Andere, kleinere LLM, die auch interessant zu sein scheint: dots.llm1 (142B) (Q5_K_M, 108 GB). Niedrige bit Quants sollen eine höhere Auswirkung haben, als bei anderen LLMs. Sollte gerade noch auf Strix Halo 128 GB RAM laufen.

Apple bietet, wie geschrieben, einen 1024-bit Chip seit dem Apple M1-Chip an (im Mac Studio), aber bietet Apple auch einen kleineren 384-bit oder 512-bit Chip in einem Notebook an? Ja, tun sie: en.wikipedia.org/wiki/Apple_M4: "M4 Max", im MacBook Pro (384-bit, 410 GB/s und 512-bit, 546 GB/s) (wikipedia.org/wiki/MacBook_Pro_(Apple_silicon)).
Aber Apple's Problem ist, dass sie bei 512-bit, nur bis 128 GB RAM gehen (eine Verschwendung oder Absicht, denn LPDDR5X Chips mit der höheren Speicherdichte gibts, wie man am Strix Halo sieht). Hier hat AMD also eine Chance nicht nur aufzuholen, sondern mehr RAM anzubieten. Und: Ein 384-bit (=192 GB RAM) oder 512-bit (=256 GB RAM) Chips in einem mini-PC wären deutlich günstiger, als im Notebook (Apple will 6049€ für den 512-bit und 128 GB RAM) (wenn ich richtig sehe, bietet Apple keinen 384-bit / 512-bit Chip im mini-PC an).
Stimmt, einen GB202 Chip in einer RTX PRO 5000/6000 kann NVIDIA deutlich teurer verkaufen, als in einer consumer GeForce 5090.

Preis pro GB (laut AI): DDR5 3-6, GDDR7 6–10, HBM3/HBM3E 20–40+ bucks.

HBM nicht nötig:

HBM würde zwar deutlich schnellere t/s liefern (aber einen high-bit-width-bus Chip benötigen und vermutlich nicht weit von den Preisen der A100 oder H100 entfernt sein), ist aber eig. auch ok, dass es HBM im consumer space nicht (mehr) gibt:
Mit der MoE Architektur laufen LLMs jetzt, bei gleicher Leistung, deutlich schneller (~3-4x) (siehe Qwen3-14B vs Qwen3-30B-A3B (MoE), sind in etwa vergleichbar), habs getestet (nur aus RAM, nicht offloaded zur GPU und 8K Kontext):
Qwen3-14B-Q4_K_M (9 GB): 5,5 t/s (und 13 bis 17,5 t/s wenn auf einer 4070).
Qwen3-30B-A3B-Q6_K (MoE) (25,1 GB): 14,3 t/s (und ~20 t/s als Q4_K_M Quant).
Man sieht also, dass Qwen3-30B-A3B Dank seiner MoE Architektur im RAM etwa gleich oder schneller läuft, wie Qwen3-14B auf der GPU.

(Qwen3-30B-A3B-Q6_K auf der 4070 und Rest im RAM: 20,3 t/s.)

Und mein DDR5-4800 ECC dual-channel ist ein ganzes Stück langsamer als ein Strix Halo quad-channel LPDDR5X-8000: 76,8 GB/s vs 256 GB/s. 256 / 76,8 = 3,3-fach schneller. Hochgerechnet: 14,3 t/s * 3,3 = 48 Token pro Sekunde und ~60 t/s (wenn Q4_K_M), da gibts nicht mehr viel zu meckern.

Meine Hochrechnung bestätigt durch einem Strix Halo-Benchmark auf YouTube (youtu.be/watch?v=UXjg6Iew9lg):
Qwen3-14B-Q4_K_M (8,4 GB): 20 t/s.
Qwen3-30B-A3B-Q4_K_M (MoE) (17,4 GB): 53 t/s.

Es ist also ok, wenn HBM dahin geht, wo es wirklich benötigt wird (z.B. LLMs trainieren) und nicht zu den Normies bzw. Endkonsumenten (die diese dann eh nicht bezahlen könnten bzw. wieder kein Markt).
Zusätzlich kommt mit DDR6 nochmal das doppelte an Bandbreite, evtl. noch quad-channel und Unterstützung für mehr als 256 GB RAM (256 GB gibts jetzt schon z.B. in (einigen) B850 AM5 Mainboards) im consumer space (also in den mid range motherboards). Und evtl. noch mehr RAM (384 GB / 512 GB) im high-end/flagship Segment).

Will man DeepSeek-V3-0324-GGUF (671B) auf seinem PC hosten, z.B. einen dieser Quents:

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1.78bit (prelim)    IQ1_S    186GB    Ok
1.93bit (prelim)    IQ1_M    196GB    Fair
2.42bit            IQ2_XXS  219GB    Recommended
2.71bit            Q2_K_XL  248GB    Recommended
3.5bit              Q3_K_XL  321GB    Great
4.5bit              Q4_K_XL  405GB    Best
werden 256 GB RAM grenzwertig, je nachdem welche Qualität bzw. welchen Quant man nimmt. Normalerweise fällt die Leistung, bei einem Quant der weniger als 4 Bit pro Parameter hat, drastisch ab (deswegen sind die Q4_K_M Quants generell so beliebt), aber diese dynamischen DeepSeek-V3-0324-GGUF Quans schaffen es auch unter 4 Bit noch zu funktionieren. Nicht zuletzt, weil DeepSeek-V3-0324 (671B) so eine große LLM ist.

Fraglich, wie sehr HBM die Gesamtstrom-Effizienz (also Chip + HBM) verbessern würde, denn der Speicher an sich verbraucht nur einen Bruchteil der TDP. AI sagt 12W to 18W Einsparung bei einer 300W consumer GPU.

Medusa Halo (und Medusa Point) soll voraussichtlich leider in der Tat nur mit RDNA 3.5 statt RDNA 4 kommen (aber hoffentlich ein 384-bit Chip werden). Dass es keine TSMC 3N oder 2N sind, wäre halb so schlimm, die 384-bit und 192 GB RAM wären deutlich wichtiger. Neben der hier besprochenen token generation (TG), gibt's noch den Punkt prompt processing (PP): Wenn die iGPU langsam ist, wird das verarbeiten eines großen Kontextes, bevor es zur TG kommt bzw. die Token generiert/angezeigt werden, lange dauern. Hier wären mehr CUs sehr hilfreich. Und evtl. hat AMD bei RDNA 4 die Geschwindigkeit für diese TG+PP pro Watt verbessert. Trotzdem wäre ein 384-bit, 192 GB, RDNA3.5 Chip ein guter echter Anfang.

(Und Medusa Point, 2026, soll unüberraschenderweise ein reiner Refresh werden (wie das mit Phoenix Point auf Hawk Point ist). Erst leider 2027 solls dann was neues (RDNA 4 oder UDNA?) im "Thin & Light" mobile Segment geben.)

128 GB RAM, 256-bit und 256 GB/s sind, wie in diesem Beitrag oben beschrieben, leider einfach zu wenig. Wer warten kann, soll es bis mindestens dem 384-bit Chip "Medusa Point" tun. 128 GB RAM und 256 GB RAM kann man auch deutlich günstiger im z.B. B650 / B850 mid consumer AM5 Desktop Mainboard haben, dann natürlich nur dual-channel bzw. 128-bit und deswegen kann ein (RDNA 4 / RDNA 5 / UDNA) 384-bit oder 512-bit Chip, 8000+ MT/s, nicht schnell genug kommen.

[astrophysa]

Seit HP keinen Trackpoint mehr verbaut, sind die Geräte maximal uninteressant geworden.

So müssen die alten Modelle weiter verwendet werden. Oder man steigt auf Lenovo um.