Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 သည် အလယ်အလတ်တန်းစား workstation တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ အင်ဂျင်နီယာ၊ မီဒီယာ၊ သိပ္ပံနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး အပါအဝင် နယ်ပယ်အသီးသီးရှိ ပရော်ဖက်ရှင်နယ် workflow များ၏ လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းရန် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ၎င်းကို ဘတ်ဂျက်ကို သတိထားပြီး (နှိုင်းယှဉ်လျှင်) ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဦးစားပေးသော အသုံးပြုသူများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
ဤအလုပ်ရုံတွင် ကိရိယာမလိုအပ်ဘဲ အလွယ်တကူဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်သော ချောမွေ့သောကိုယ်ထည်ပါရှိပြီး အဆင့်မြှင့်တင်မှုများနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။ ၎င်းတွင် I/O port အမျိုးမျိုးပါဝင်ပြီး ဆက်စပ်ပစ္စည်းများစွာအတွက် စွယ်စုံရချိတ်ဆက်မှုရွေးချယ်မှုများကို သေချာစေသည်။
ThinkStation P3 ကို အဓိကအားဖြင့် Intel ၏ Core Ultra 9 285 ပရိုဆက်ဆာဖြင့် မောင်းနှင်ထားပြီး ၎င်းတွင် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် core ၁၆ ခုပါဝင်ပြီး ၎င်း၏ သီးသန့် Neural Processing Unit (NPU) မှတစ်ဆင့် အထင်ကြီးလောက်သော TOPS (Tera Operations Per Second) ၃၆ ခုကို ပေးစွမ်းသည်။ ဤဗိသုကာလက်ရာသည် ထိရောက်သော multitasking ကို ဖြစ်စေပြီး threaded application များကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် လိုအပ်ချက်များသော computing tasks များအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေပြီး high-end workstation များထက် ပိုမိုတတ်နိုင်သည်။
အခြေခံ workstation configuration မှာ 64GB RAM နဲ့ 1TB M.2 storage ပါရှိပေမယ့် စံသတ်မှတ်ချက်ထက်ကျော်လွန်တဲ့ configuration တွေကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါတယ်။ high-end GPU ရွေးချယ်စရာ သုံးခုထဲကလည်း ရွေးချယ်နိုင်ပါတယ်။
အသေးစိတ်ဖော်ပြချက်
| ThinkStation P3 Tower Gen 2 (Intel) – နည်းပညာဆိုင်ရာ သတ်မှတ်ချက်များ | specification | |
| performance | ||
| processors |
|
|
| ကွန်ပျူတာစက်လည်ပတ်ရေးစနစ်ပရိုဂရမ် | Windows ကို 11 Pro ကို | |
| Neural Processing Unit | TOPS AI စွမ်းဆောင်ရည် ၃၆ ခုအထိ | |
| ဂရပ်ဖစ် | ပေါင်းစပ်ထားသော Intel® ဂရပ်ဖစ်များ
|
|
| မှတ်ဉာဏ် | 256GB DDR5 5600MT/s အထိ* | |
| သိုလှောင်ခြင်း |
|
|
| ချိတ်ဆက်မှုနှင့် ပေါက်များ | ||
| ရှေ့ပေါက်များ |
|
|
| နောက်ဘက်လာနီညာများ |
|
|
| ချဲ့ထွင်မှု Options ကို | စီရီရယ်ပို့တ်၊ ချဲ့ထွင်ကတ်များ၊ Flex IO (HDMI၊ VGA၊ USB-C w/DP၊ DisplayPort) | |
| ကြိုးမဲ့ | ရွေးချယ်နိုင်သော WiFi 7 BE200 (2×2) နှင့် Bluetooth 5.4 vPro | |
| ဒီဇိုင်း & တည်ဆောက်ပါ | ||
| အရွယ်အစား (H × W × D) | 415 × 180 × 370 မီလီမီတာ (16.34" × 7.09" × 14.57") | |
| အလေးချိန် | ၂.၉၅ ကီလိုဂရမ် (၆.၅ ပေါင်) မှစတင်၍ | |
| အရောင် | Black က | |
| Power ကထောက်ပံ့ရေး | ||
| Options ကို | 1100W / 750W / 500W၊ အားလုံး 92% ထိရောက်မှုရှိသည် | |
| လုံခွုံရေး | ||
| အင်္ဂါရပ်များ | ThinkShield လုံခြုံရေး dTPM 2.0၊ BIOS admin နှင့် power-on စကားဝှက်များ UEFI Secure Boot၊ အလိုအလျောက် ကုစားနိုင်သော BIOS Kensington® သော့ပေါက်၊ သော့ခလောက်ကွင်း ရွေးချယ်နိုင်သည်- ကိုယ်ထည်ကျူးကျော်ဝင်ရောက်မှုခလုတ်၊ ကြိုးသော့၊ e-lock |
|
| ရေရှည်တည်တံ့မှုနှင့် အသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်များ | ||
| သင်ထောက်ကူပစ္စည်းများ | ၉၅% PCC ပြန်လည်အသုံးပြုထားသော ပလတ်စတစ် ရှေ့ဘောင် ၉၀% EPE ကူရှင် ၉၀% ပြန်လည်အသုံးပြုထားသော/FSC အသိအမှတ်ပြုထားသော ပါဝင်ပစ္စည်းများဖြင့် ပလတ်စတစ်ကင်းစင်သော ထုပ်ပိုးမှု |
|
| လက်မှတ် | ENERGY STAR၊ RoHS၊ TCO 10.0၊ Climate+ ပါရှိသော EPEAT Gold | |
| ဆော့ဖ်ဝဲနှင့် ပါဝင်သောပစ္စည်းများ | ||
| ကြိုတင်ထည့်သွင်းထားသော ဆော့ဖ်ဝဲ | Lenovo Commercial Vantage၊ Office 365 (အစမ်းသုံး) | |
| သေတ္တာထဲမှာ | ThinkStation P3 Tower Gen 2၊ USB ကီးဘုတ်၊ USB မောက်စ်၊ အမြန်စတင်လမ်းညွှန် | |
တည်ဆောက်ခြင်းနှင့်ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်း
ThinkStation P3 Tower ကို စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ရန်အတွက် အကောင်းဆုံးလေစီးဆင်းမှုကို ဦးစားပေးသည့် ကိုယ်ထည်ဖြင့် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ၎င်း၏ ရှေ့မျက်နှာပြင်သည် ပျားအုံပုံစံဖွဲ့စည်းပုံကို ပြသထားပြီး ၎င်းသည် အလှအပကို အထောက်အကူပြုပြီး လေဝင်လေထွက်ကောင်းမွန်စေရန် အထောက်အကူပြုသည်။ ထို့အပြင် ကိုယ်ထည်တွင် ဘယ်ဘက်နှင့် အနောက်ဘက် နှစ်ဖက်စလုံးတွင် သိသာထင်ရှားသော ဖြတ်တောက်ဧရိယာများ တပ်ဆင်ထားပြီး ထိရောက်သော လေစီးဆင်းမှုစီမံခန့်ခွဲမှုကို ပိုမိုမြှင့်တင်ပေးသည်။ အလုံးစုံဒီဇိုင်းသည် ချောမွေ့ပြီး လုံးဝန်းသောအနားများပါရှိသောကြောင့် ခေတ်မီပြီး တောက်ပြောင်သော အသွင်အပြင်ကို ပေးစွမ်းသည်။ ထူးခြားသည်မှာ ပေါင်းစပ်လက်ကိုင်ကို ကိုယ်ထည်၏ အပေါ်ဘက်ရှေ့ဘက်တွင် ချောမွေ့စွာ ထည့်သွင်းထားသောကြောင့် အဆင်ပြေစွာ လှုပ်ရှားနိုင်မှုနှင့် သယ်ယူပို့ဆောင်ရလွယ်ကူမှုတို့ကို ခွင့်ပြုသည်။
16.3″ x 14.6″ x 7.1″ အရွယ်အစားရှိ ဤ workstation သည် အတော်လေး ကျစ်လစ်သော ပရိုဖိုင်ရှိသောကြောင့် စနစ်အများစုအတွက် သင့်လျော်ပါသည်။
ရှေ့ဘက်အကန့်တွင် USB-A Gen 1 port နှစ်ခု၊ USB-A Gen 2 port နှစ်ခု၊ မီဒီယာ/မှတ်ဉာဏ်ကတ် slot တစ်ခုနှင့် မိုက်ခရိုဖုန်းအတွက် jack တစ်ခုနှင့် line output အတွက် 3.5mm jack နှစ်ခု ပါဝင်သည်။ ပါဝါခလုတ်ကို ရှေ့ဘက်အကန့်တွင်လည်း တည်ရှိသည်။
နောက်ကျောဘက်မှာ USB-A 2.0 port နှစ်ခု၊ USB-A Gen 1 port နှစ်ခုနဲ့ HDMI 2.1 port တစ်ခုပါရှိပါတယ်။ ထို့အပြင် 3.5mm headphone/microphone combo jack တစ်ခုနဲ့ Gigabit Ethernet port တစ်ခုလည်း ရရှိနိုင်ပါတယ်။ workstation မှာ DisplayPort စုစုပေါင်း ခုနစ်ခုရှိပါတယ်- Graphics card မှာ လေးခု၊ motherboard မှာ နှစ်ခုနဲ့ flexIO DisplayPort တစ်ခုပါ။ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ review system မှာရှိတဲ့ Flex IO မှာ DisplayPort၊ 5GB USB-C with DisplayPort function နဲ့ HDMI သို့မဟုတ် VGA port တစ်ခုလိုမျိုး option တွေ ပါဝင်ပါတယ်။
ဒီမော်ဒယ်မှာ external bays မပါဝင်ပေမယ့် front-access HDD bay ပါဝင်ပါတယ်။ အသုံးပြုသူတွေဟာ စံ 3.5” / 2.5” bay နဲ့အတူ optional extra disk bays သုံးခုနဲ့ storage capacity ကို တိုးချဲ့နိုင်ပါတယ်။ ဒီစနစ်က SATA HDD/SSDs သုံးခုနဲ့ M.2 SSDs လေးခု ဒါမှမဟုတ် SATA HDD/SSDs လေးခုနဲ့ M.2 SSDs နှစ်ခုအဖြစ် configure လုပ်ထားတဲ့ drives အများဆုံး ခုနစ်ခုအထိ support လုပ်ပါတယ်။ ဒီပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိမှုက storage ကို သိသိသာသာ တိုးချဲ့နိုင်စေပါတယ်။
ThinkStation P3 Tower Gen 2 မှာ M.2 slot အများအပြားပါဝင်ပါတယ်- WLAN အတွက် M.2 slot တစ်ခု၊ onboard M.2 PCIe 4.0 slot နှစ်ခု၊ onboard M.2 PCIe 5.0 slot တစ်ခု (PCIe 4.0 နဲ့ 5.0 SSD တွေကို ပံ့ပိုးပေးပါတယ်) နဲ့ M.2 PCIe 4.0 SSD တွေကို ပံ့ပိုးပေးတဲ့ M.2 ကနေ PCIe adapter တစ်ခုတို့ပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ အခြေခံမော်ဒယ်မှာ 64GB DDR5 RAM (2 x 32GB) ပါဝင်ပြီး 256GB အထိ တိုးချဲ့နိုင်ပါတယ်။
ဒီ workstation မှာ PCIe slot စုစုပေါင်း လေးခု ပါဝင်ပါတယ်။ ကြိုတင်တပ်ဆင်ထားတဲ့ GPU ကို PCIe 5.0 x16 full-length slot နဲ့ ချိတ်ဆက်ထားပြီး 75W power ပေးပါတယ်။ ဒီ slot အောက်မှာ PCIe 3.0 x1 half-length slot (25W) တစ်ခု ရှိပေမယ့် ထည့်သွင်းထားတဲ့ GPU က ဖုံးအုပ်ထားပါတယ်။ အောက်ဘက်မှာတော့ PCIe 4.0 x16 half-length slot (25W) တစ်ခုနဲ့ နောက်ထပ် PCIe 3.0 x1 slot တစ်ခုကို တွေ့ရပါလိမ့်မယ်။ 500W၊ 750W နဲ့ 1100W ရွေးချယ်စရာတွေနဲ့ ရရှိနိုင်တဲ့ power supply (PSU) ရွေးချယ်မှုက workstation မှာ ဘယ် components တွေ တပ်ဆင်နိုင်မလဲဆိုတာအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိတယ်ဆိုတာ သတိပြုဖို့ အရေးကြီးပါတယ်။
ဝန်ဆောင်မှု
ဒီ workstation မှာရှိတဲ့ အစိတ်အပိုင်းအများစုကို ဝန်ဆောင်မှုပေးဖို့၊ case ရဲ့ ဘေးဘက် panel ကို ထိန်းထားတဲ့ Phillips head screw နှစ်ခုကို ဖြုတ်ပြီးရင် လက်နဲ့ ကိုင်နိုင်ပါတယ်။ case ရဲ့ အတွင်းပိုင်းကို ဝင်ရောက်ဖို့က ရိုးရှင်းပါတယ်။ အတားအဆီးတွေကတော့ ပန်ကာနဲ့ drive bay ပဲရှိပြီး နှစ်ခုစလုံးကို အလွယ်တကူ ဖယ်ရှားနိုင်ပါတယ်။
Intel CPU ပေါ်တွင် သေးငယ်သော အအေးပေးစက်တစ်ခု တပ်ဆင်ထားပြီး ပြုပြင်ရန်အတွက် အလွယ်တကူ ဖြုတ်တပ်နိုင်ပါသည်။ M.2 SSD ကို CPU အောက်တွင် အဆင်ပြေစွာ တပ်ဆင်ထားပါသည်။
DDR5 slot လေးခုကိုရောက်ဖို့အတွက် motherboard ရဲ့ အဲဒီအပိုင်းကိုဖုံးအုပ်ထားတဲ့ drive bay ကိုဖယ်ရှားဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ power supply ကို လုံခြုံစွာတပ်ဆင်ထားပေမယ့် ပြဿနာရှာဖွေဖြေရှင်းဖို့အတွက် အလွယ်တကူဖယ်ရှားနိုင်ပါတယ်။ ကြိုးအားလုံးကို ထိရောက်စွာပြုပြင်ထိန်းသိမ်းနိုင်ဖို့ cable ties တွေနဲ့စီစဉ်ထားပါတယ်။
ဒီ workstation မှာ NVIDIA RTX 5000 Ada ဂရပ်ဖစ်ကတ်တစ်ခုတည်းကို အပေါ်ဆုံး PCIe slot မှာ တပ်ဆင်ထားပြီး အောက်မှာ နောက်ထပ်ကတ်တစ်ခု ထပ်ထည့်နိုင်ပါတယ်။ ထို့အပြင်၊ ဒီ workstation မှာ ပန်ကာလေးလုံး တပ်ဆင်ထားပြီး အစိတ်အပိုင်းအားလုံးဆီကို ထိရောက်စွာ လေစီးဆင်းမှုရှိစေဖို့ ဘေးဘက် panel မှာ နောက်ထပ် ပန်ကာနှစ်လုံး ထပ်ထည့်ဖို့ နေရာလွတ်ရှိပါတယ်။
performance
ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ ThinkStation P3 Tower Gen 2 စနစ်မှာ အောက်ပါတို့ ပါဝင်ပါတယ်-
- Intel Core Ultra 9 285
- NVIDIA RTX 5000 Ada မျိုးဆက်
- 64GB RAM ကို
ကျွန်ုပ်တို့၏စနစ်တွင် အစွမ်းထက်သော CPU နှင့် GPU တပ်ဆင်ထားပြီး ရရှိနိုင်သော RAM ပမာဏ ဒုတိယအများဆုံးပါဝင်သည်။ ဖွဲ့စည်းပုံပေါင်းစပ်မှုများကြောင့် ဤ workstation ကို အလယ်အလတ်တန်းစားအသုံးပြုသူများအတွက် သင့်လျော်စေသည်။ GPU ရွေးချယ်မှုသည် ဤ package များအတွက် ဈေးနှုန်းကို အဓိကဆုံးဖြတ်ပေးသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏စနစ်ကို ယခင်မျိုးဆက် ThinkStation PX နှင့် အောက်ပါအတိုင်း နှိုင်းယှဉ်ထားပါသည်။
- Intel Xeon Gold 5420+
- NVIDIA RTX A5500
- 256GB RAM ကို
UL Procyon AI ကောက်ချက်စံနှုန်း
Procyon AI Inference Benchmark သည် မတူညီသောပလက်ဖောင်းများတွင် AI Inference အကဲဖြတ်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး ထိရောက်သောစွမ်းဆောင်ရည်စမ်းသပ်မှုကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ထိပ်တန်း AI ဟာ့ဒ်ဝဲရောင်းချသူများနှင့် ပူးပေါင်း၍ တီထွင်ထားသောကြောင့် ၎င်းသည် variable မော်ဒယ်များနှင့် စနစ်ဖွဲ့စည်းမှုများမှ ရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချပေးပြီး တသမတ်တည်း၊ ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်နိုင်သော benchmarking ကိုဖွင့်ပေးပါသည်။ CPU၊ GPU သို့မဟုတ် AI Accelerators များကို တိုင်းတာရန် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ထားသောကြောင့် မတူညီသောစနစ်များသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာ AI လုပ်ငန်းများကို မည်မျှကောင်းမွန်စွာကိုင်တွယ်နိုင်သည်ကို အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေးစွမ်းသည်။
Procyon AI Inference Benchmark CPU စမ်းသပ်မှုသည် P3 Tower ရှိ Intel Core Ultra 9 285 နှင့် ThinkStation PX ရှိ Intel Xeon Gold 5420+ အကြား စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာသည်။ အလုံးစုံသော် benchmark များက Intel Core Ultra 9 သည် Xeon Gold 5420+ ထက် သာလွန်ကောင်းမွန်ကြောင်း ဖော်ပြနေပြီး 167 မှတ်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက 196 မှတ် ရရှိခဲ့သည်။ Intel Core Ultra 9 ၏ သာလွန်မှုကို MobileNet V3 စမ်းသပ်မှုတွင် အထူးသဖြင့် ထင်ရှားပြီး ပျမ်းမျှအချိန် 0.94 ms ရရှိခဲ့ပြီး Intel Xeon Gold 5420+ ၏ 3.29 ms ထက် သိသိသာသာ သာလွန်ကောင်းမွန်ပါသည်။
YOLO V3 နှင့် REAL-ESRGAN စမ်းသပ်မှုများတွင် P3 Tower သည် ပျမ်းမျှ 43.43 ms နှေးကွေးသောနှုန်းဖြင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကောင်းမွန်ခဲ့ပြီး PX workstation သည် ပျမ်းမျှ 32.22 ms ဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ စွမ်းဆောင်ရည်ရရှိခဲ့သည်။ အကြီးမားဆုံး workload များနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် P3 Tower သည် 2,019.39 ms အချိန်ကို မှတ်တမ်းတင်ခဲ့ပြီး ThinkStation PX သည် 1,433.09 ms အချိန်ကို လျှော့ချခဲ့သည်။ အလုံးစုံပြောရလျှင် Intel Core Ultra 9 သည် သေးငယ်သော workload များနှင့် ကောင်းမွန်စွာ စွမ်းဆောင်ရည်ရှိသည်။ သို့သော် အခြား CPU နှေးကွေးသွားသောအခါ Intel Xeon Gold 5420+ သည် ကြီးမားသော workload များနှင့်အတူ လျင်မြန်စွာ လည်ပတ်နိုင်ခဲ့သည်။
| CPU ရလဒ်များ (ပျမ်းမျှအချိန် ms) | Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 (Intel Core Ultra 9 285) | Lenovo ThinkStation PX (Intel) ဝ্যানစတေရှင် (Intel Xeon Gold 5420+) |
| AI ကွန်ပျူတာအမြင် ಒಟ್ಟಾರೆရမှတ် | 196 | 167 |
| မိုဘိုင်းကွန်ရက် V3 | 0.94 ms | 3.29 ms |
| ResNet 50 | 6.83 ms | 7.17 ms |
| စတင်ခြင်း V4 | 19.66 ms | 23.05 ms |
| DeepLab V3 | 24.89 ms | 27.97 ms |
| ယိုလို V3 | 43.43 ms | 32.22 ms |
| REAL-ESRGAN | 2019.39 ms | 1433.09 ms |
နောက်တစ်ခုအနေနဲ့ NVIDIA Ada Generation RTX 5000 ကို NVIDIA RTX A5500 နဲ့ တူညီတဲ့ benchmark ကို အသုံးပြုပြီး နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါမယ်။ ရလဒ်တွေအရ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ P3 Tower ဟာ ThinkStation PX ထက် GPU လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး ရမှတ် ၁၁၆၈ နဲ့ ၇၇၁ အသီးသီး ရရှိထားပါတယ်။ အသစ်ထွက်ရှိလာတဲ့ RTX 5000 Ada ဟာ MobileNet V3 စမ်းသပ်မှုအတွင်း သိသာထင်ရှားတဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်တိုးတက်မှုကို ပြသထားပြီး A5500 ရဲ့ ပျမ်းမျှ ၀.၆၄ ms နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် ၀.၄၆ ms ရရှိခဲ့ပါတယ်။ ဒီလမ်းကြောင်းဟာ benchmark အမျိုးမျိုးမှာ ဆက်လက်တည်ရှိနေပြီး အောက်ပါအချိန်တွေကို မှတ်တမ်းတင်ထားပါတယ်- ResNet V3 မှာ ၁.၀၇ ms၊ Inception V4 မှာ ၂.၇၁ ms၊ DeepLab V3 မှာ ၁၂.၂၇ ms၊ YOLO V3 မှာ ၄.၆၃ ms နဲ့ REAL-ESRGAN မှာ ၈၁.၈၂ ms။ GPU ဟာ ယခင်မျိုးဆက် build တွေမှာ မရရှိနိုင်တဲ့ AI workloads တွေအတွက် စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ပေးပါတယ်။
| GPU ရလဒ်များ (ပျမ်းမျှအချိန် ms) | Lenovo ThinkStation P3 တာဝါ Gen 2 (NVIDIA RTX 5000 Ada မျိုးဆက်) | Lenovo ThinkStation PX (Intel) ဝ্যানစတေရှင် (NVIDIA RTX A5500) |
| AI ကွန်ပျူတာအမြင် ಒಟ್ಟಾರೆရမှတ် | 1,168 | 771 |
| မိုဘိုင်းကွန်ရက် V3 | 0.46 ms | 0.64 ms |
| ResNet 50 | 1.07 ms | 1.60 ms |
| စတင်ခြင်း V4 | 2.71 ms | 4.24 ms |
| DeepLab V3 | 12.27 ms | 19.58 ms |
| ယိုလို V3 | 4.63 ms | 6.82 ms |
| REAL-ESRGAN | 81.82 ms | 127.85 ms |
TensorRT စမ်းသပ်မှုသည် AI မော်ဒယ်များ၏ throughput ကို အကဲဖြတ်ပြီး latency ကို အနည်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးသည်။ P3 Tower သည် AI acceleration ရှိသောကြောင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပြသထားပြီး ThinkStation PX မှ 1,308 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက စုစုပေါင်းရမှတ် 1,706 ရရှိထားသည်။ workload သေးငယ်သောများအတွက် P3 Tower သည် 0.24 ms အချိန်ရရှိပြီး ThinkStation PX သည် 0.32 ms လိုအပ်ပြီး P3 Tower အတွက် ပျမ်းမျှအချိန် ပိုနည်းကြောင်း ညွှန်ပြသည်။ အလားတူပင် workload ကြီးမားသောများအတွက် P3 Tower အတွက် ပျမ်းမျှအချိန်များသည် 84.04 ms နှင့် PX အတွက် 152.69 ms ဖြစ်သည်။ ထင်ရှားသော ခြွင်းချက်တစ်ခုတည်းမှာ DeepLab V3 တွင်ဖြစ်ပြီး P3 Tower သည် ThinkStation PX မှ 3.20 ms နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပျမ်းမျှ 3.92 ms သာရှိသည်။ အလယ်အလတ်တန်းစား workstation အဖြစ် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော်လည်း ThinkStation P3 Tower Gen 2 သည် သိသာထင်ရှားသော အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်သည်။
| TensorRT ရလဒ်များ (ပျမ်းမျှအချိန် ms) | Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 | Lenovo ThinkStation PX (Intel) ဝ্যানစတေရှင် |
| AI ကွန်ပျူတာအမြင် ಒಟ್ಟಾರೆရမှတ် | 1,706 | 1,308 |
| မိုဘိုင်းကွန်ရက် V3 | 0.24 ms | 0.32 ms |
| ResNet 50 | 0.94 ms | 1.17 ms |
| စတင်ခြင်း V4 | 2.76 ms | 3.82 ms |
| DeepLab V3 | 3.92 ms | 3.20 ms |
| ယိုလို V3 | 3.09 ms | 4.45 ms |
| REAL-ESRGAN | 84.04 ms | 152.69 ms |
UL Procyon: AI စာသားထုတ်လုပ်ခြင်း
Procyon AI Text Generation Benchmark သည် တိကျပြီး တသမတ်တည်းရှိသော အကဲဖြတ်နည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် AI LLM စွမ်းဆောင်ရည်စမ်းသပ်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်အရွယ်အစားကြီးများနှင့် variable factor များ၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချနေစဉ် LLM မော်ဒယ်များစွာတွင် ထပ်ခါတလဲလဲ စမ်းသပ်နိုင်စေပါသည်။ AI hardware ဦးဆောင်သူများနှင့်အတူ တီထွင်ထားသောကြောင့် ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရပြီး ထိရောက်သော စွမ်းဆောင်ရည်အကဲဖြတ်မှုများအတွက် ဒေသတွင်း AI accelerator များအသုံးပြုမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးပါသည်။ အောက်တွင်တိုင်းတာထားသော ရလဒ်များကို TensorRT ကို အသုံးပြု၍ စမ်းသပ်ခဲ့သည်။
Procyon AI Text Generation စမ်းသပ်မှုတွင်၊ P3 Tower သည် CUDA cores 12,800 နှင့် 256-bit memory bus ပါရှိသော NVIDIA 5000 Ada Generation ၏ processing power ကြောင့် အားသာချက်တစ်ခုရှိပြီး CUDA cores 10,240 နှင့် 384-bit memory bus ပါရှိသော NVIDIA A5500 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါကဖြစ်သည်။ 5000 Ada သည် Phi နှင့် Mistral ရမှတ် ၄,၃၄၄ နှင့် ၄,၁၃၆ ရရှိခဲ့ပြီး output token rates 160.757 tokens/s နှင့် 117.784 tokens/s အသီးသီးရရှိခဲ့ပြီး A5500 ၏ 142.314 tokens/s နှင့် 108.534 tokens/s ထက် သိသိသာသာသာလွန်ခဲ့သည်။ ဤလမ်းကြောင်းသည် Llama3 နှင့် Llama2 တို့တွင် ဆက်လက်တည်ရှိနေပြီး 5000 Ada သည် Llama3 တွင် စုစုပေါင်း 96.565 tokens/s နှင့် 30.285 စက္ကန့်နှင့် Llama2 တွင် 57.523 tokens/s နှင့် 50.269 စက္ကန့်ဖြင့် ဦးဆောင်နေပါသည်။ 5000 Ada သည် ထိပ်ဆုံးတွင် ရှိနေဆဲဖြစ်ပြီး ပိုလေးသော မော်ဒယ်များအောက်တွင်လည်း ကောင်းစွာ စွမ်းဆောင်ရည်ရှိသည်။ ၎င်းသည် အဆင့်မြင့် ဈေးနှုန်းများကို မထည့်သွင်းဘဲ AI အရှိန်မြှင့်တင်နိုင်သော စနစ်ကို ရှာဖွေနေသော အသုံးပြုသူများအတွက် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော တန်ဖိုးကို ပေးစွမ်းသည်။
| UL Procyon: AI စာသားထုတ်လုပ်ခြင်း | Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 (NVIDIA RTX 5000 Ada မျိုးဆက်) | Lenovo ThinkStation PX (Intel) ဝ্যানစတေရှင် (NVIDIA RTX A5500) |
| Phi ၏ စုစုပေါင်းရမှတ် | 4,344 | 3,118 |
| ပထမဆုံးတိုကင်သို့ Phi ထုတ်ပေးချိန် | 0.218 ့ | 0.375 ့ |
| တစ်စက္ကန့်လျှင် Phi အထွက်တိုကင်များ | 160.757 တိုကင်/s | 142.314 တိုကင်/s |
| Phi ၏ စုစုပေါင်းကြာချိန် | 18.356 ့ | 21.489 ့ |
| Mistral ၏ စုစုပေါင်းရမှတ် | 4,136 | 3,045 |
| Mistral ထုတ်ပေးသည့်အချိန် ပထမဆုံးတိုကင်သို့ | 0.314 ့ | 0.533 ့ |
| တစ်စက္ကန့်လျှင် Mistral Output Tokens များ | 117.784 တိုကင်/s | 108.534 တိုကင်/s |
| Mistral ၏ စုစုပေါင်းကြာချိန် | 25.142 ့ | 28.584 ့ |
| Llama3 အလုံးစုံရမှတ် | 3,611 | 2,792 |
| Llama3 ထုတ်ပေးသည့်အချိန် ပထမဆုံးတိုကင်သို့ | 0.301 ့ | 0.495 |
| တစ်စက္ကန့်လျှင် Llama3 အထွက်တိုကင်များ | 96.565 တိုကင်/s | 95.027 တိုကင်/s |
| Llama3 ၏ စုစုပေါင်းကြာချိန် | 30.285 ့ | 32.223 ့ |
| Llama2 အလုံးစုံရမှတ် | 3,942 | 2,806 |
| Llama2 ထုတ်ပေးသည့်အချိန် ပထမဆုံးတိုကင်သို့ | 0.502 ့ | 0.806 ့ |
| တစ်စက္ကန့်လျှင် Llama2 အထွက်တိုကင်များ | 57.623 တိုကင်/s | 52.258 တိုကင်/s |
| Llama2 ၏ စုစုပေါင်းကြာချိန် | 50.269 ့ | 57.759 ့ |
UL ပရိုဆိုင်ယွန်- AI ရုပ်ပုံမျိုးဆက်
Procyon AI Image Generation Benchmark သည် ပါဝါနည်း NPU များမှ အဆင့်မြင့် GPU များအထိ မတူညီသော ဟာ့ဒ်ဝဲအမျိုးမျိုးတွင် AI inference စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရန်အတွက် တသမတ်တည်းနှင့် တိကျသောနည်းလမ်းကို ပေးပါသည်။ ၎င်းတွင် စမ်းသပ်မှုသုံးခုပါဝင်သည်- အဆင့်မြင့် GPU များအတွက် Stable Diffusion XL (FP16)၊ အလယ်အလတ်ပါဝါရှိသော GPU များအတွက် Stable Diffusion 1.5 (FP16) နှင့် ပါဝါနည်းစက်ပစ္စည်းများအတွက် Stable Diffusion 1.5 (INT8)။ benchmark သည် စနစ်တစ်ခုစီအတွက် အကောင်းဆုံး inference engine ကိုအသုံးပြုပြီး တရားမျှတပြီး နှိုင်းယှဉ်နိုင်သောရလဒ်များကို သေချာစေသည်။
Procyon AI Image Generation benchmark မှာ P3 Tower ဟာ GPU နဲ့ ဆက်စပ်တဲ့ အလုပ်တွေမှာ ဆက်လက်ထူးချွန်နေပါတယ်။ Stable Diffusion 1.5 FP16 စမ်းသပ်မှုက ၃၇၃၄ မှတ်ရခဲ့ပြီး ThinkStation PX ရဲ့ ၂၃၈၆ မှတ်ထက် အများကြီးသာလွန်နေပါတယ်။ 5000 Ada မှာ ပျမ်းမျှ ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်ချိန် ၁.၆၇၄ စက္ကန့်ဟာ A5500 ထက် သိသိသာသာ ပိုမြန်ပြီး ပုံတစ်ပုံကို ၂.၆၁၉ စက္ကန့်နဲ့ ရရှိပါတယ်။ တူညီတဲ့ မော်ဒယ်ရဲ့ INT8 မျိုးကွဲကလည်း အလားတူပါပဲ။ 5000 Ada မှာ ၄၅၈၈၁ မှတ်ရခဲ့ပြီး A5500 မှာ ၂၇၇၄၃ မှတ်ရခဲ့ပါတယ်။ ပုံတစ်ပုံကို ၀.၆၈၁ စက္ကန့်ရခဲ့ပြီး နှိုင်းယှဉ်ထားတဲ့ စနစ်ရဲ့ ပျမ်းမျှအချိန်ထက် အနည်းငယ်ပိုမြန်ပါတယ်။ Stable Diffusion XL FP16 မှာတော့ ပုံစံက ဆက်ရှိနေပြီး 5000 Ada အတွက် ၃၂၉၃ မှတ်နဲ့ A5500 အတွက် ၂၀၁၂ မှတ်ရထားပါတယ်။ ယခင်ရလဒ်များနှင့်အညီ၊ ဤ GPU အသစ်သည် ThinkStation PX ရှိ A5500 ထက် ပိုမိုမြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်ဖြင့် လည်ပတ်သည်။
| UL Procyon: AI ပုံရိပ်ထုတ်လုပ်ခြင်း | Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 (NVIDIA RTX 5000 Ada မျိုးဆက်) | Lenovo ThinkStation PX (Intel) ဝ্যানစတေရှင် (NVIDIA RTX A5500) |
| တည်ငြိမ်သော ပျံ့နှံ့မှု ၁.၅ (FP၁၆) – အလုံးစုံရမှတ် | 3,734 | 2,386 |
| တည်ငြိမ်သော ပျံ့နှံ့မှု ၁.၅ (FP၁၆) – ಒಟ್ಟಾರೆအချိန် | 26.779 ့ | 41.911 ့ |
| တည်ငြိမ်သော ပျံ့နှံ့မှု ၁.၅ (FP၁၆) – ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်သည့်အမြန်နှုန်း | ၁၀၅.၂၃၇ စက္ကန့်/ပုံတစ်ပုံ | ၁၀၅.၂၃၇ စက္ကန့်/ပုံတစ်ပုံ |
| တည်ငြိမ်သော ပျံ့နှံ့မှု ၁.၅ (INT၈) – အလုံးစုံရမှတ် | 45,881 | 27,743 |
| တည်ငြိမ်သော ပျံ့နှံ့မှု ၁.၅ (INT၈) – ಒಟ್ಟಾರೆအချိန် | 5.449 ့ | 9.011 ့ |
| တည်ငြိမ်သော ပျံ့နှံ့မှု ၁.၅ (INT8) – ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်သည့်အမြန်နှုန်း | ၁၀၅.၂၃၇ စက္ကန့်/ပုံတစ်ပုံ | ၁၀၅.၂၃၇ စက္ကန့်/ပုံတစ်ပုံ |
| တည်ငြိမ်သော ပျံ့နှံ့မှု XL (FP16) – အလုံးစုံရမှတ် | 3,293 | 2,012 |
| တည်ငြိမ်သော ပျံ့နှံ့မှု XL (FP16) – ಒಟ್ಟಾರೆအချိန် | 182.179 ့ | 298.158 ့ |
| တည်ငြိမ်သော ပျံ့နှံ့မှု XL (FP16) – ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်သည့်အမြန်နှုန်း | ၁၀၅.၂၃၇ စက္ကန့်/ပုံတစ်ပုံ | ၁၀၅.၂၃၇ စက္ကန့်/ပုံတစ်ပုံ |
UL Procyon AI ကွန်ပျူတာအမြင်
UL Procyon AI Inference ကို ပရော်ဖက်ရှင်နယ် အပလီကေးရှင်းများတွင် workstation တစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဤစမ်းသပ်မှုသည် CPU စွမ်းရည်များစွာကို အသုံးမပြုကြောင်း သတိပြုသင့်သည်။ အထူးသဖြင့် ဤကိရိယာသည် workstation ၏ AI-driven အလုပ်များနှင့် workflow များကို ကိုင်တွယ်နိုင်စွမ်းကို benchmark လုပ်ထားပြီး ရှုပ်ထွေးသော AI algorithms များနှင့် အပလီကေးရှင်းများကို လုပ်ဆောင်ရာတွင် ၎င်း၏ ထိရောက်မှုနှင့် အမြန်နှုန်းကို အသေးစိတ်အကဲဖြတ်ပေးသည်။
AI workloads များအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော P3 Tower သည် စမ်းသပ်မှုအမျိုးအစားအားလုံးတွင် ThinkStation PX နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပြသခဲ့သည်။ AI လုပ်ငန်းများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ၎င်းတို့၏ အလားတူ processing speeds များ၏ ခိုင်မာသော အညွှန်းကိန်းတစ်ခုမှာ ၎င်းတို့၏ တူညီသော overall score 71 ဖြစ်သည်။ တစ်ဦးချင်း စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို စစ်ဆေးကြည့်လျှင် MobileNet V3 သည် 1.62 ms၊ ResNet 50 သည် 20.17 ms၊ Inception V4 သည် 60.94 ms၊ DeepLab V3 သည် 60.83 ms၊ YOLO V3 သည် 160.27 ms နှင့် Real-ESRGAN သည် 62.59 ms ရရှိကြောင်း တွေ့ရှိရသည်။ ဤ workstation ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကြောင့် ယခင်မျိုးဆက် workstation များ၏ high-end စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကိုက်ညီစေသည်။
| UL Procyon: AI ကွန်ပျူတာအမြင် ကောက်ချက်ချချိန် CPU (နိမ့်လေ ပိုကောင်းလေ) | Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 | Lenovo ThinkStation PX (Intel) ဝ্যানစတေရှင် |
|---|---|---|
| မိုဘိုင်းကွန်ရက် V3 | 1.62 ms | 1.62 ms |
| ResNet 50 | 20.17 ms | 20.02 ms |
| စတင်ခြင်း V4 | 60.94 ms | 60.15 ms |
| DeepLab V3 | 60.83 ms | 61.13 ms |
| ယိုလို V3 | 160.27 ms | 158.32 ms |
| Real-ESRGAN | 6259.97 ms | 6266.98 ms |
| စုစုပေါင်းရမှတ် (မြင့်လေ ပိုကောင်းလေ) | 71 | 71 |
SPEC workstation ၄
SPECworkstation 4.0 benchmark သည် workstation စွမ်းဆောင်ရည်၏ အဓိကရှုထောင့်အားလုံးကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ပြီးပြည့်စုံသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် CPU၊ ဂရပ်ဖစ်၊ accelerator နှင့် disk စွမ်းဆောင်ရည်တို့၏ လက်တွေ့ကမ္ဘာတိုင်းတာမှုကို ပေးဆောင်ပြီး ပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ hardware ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများနှင့်ပတ်သက်၍ အသိပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ရန် အချက်အလက်များရှိကြောင်း သေချာစေသည်။ benchmark တွင် data science tasks နှင့် ONNX runtime-based inference tests များအပါအဝင် AI နှင့် ML workloads များကို အာရုံစိုက်သည့် သီးသန့်စမ်းသပ်မှုအစုံတစ်ခု ပါဝင်ပြီး workstation ပတ်ဝန်းကျင်တွင် AI/ML ၏ တိုးပွားလာသော အရေးပါမှုကို ထင်ဟပ်စေသည်။ ၎င်းတွင် industry verticals ခုနစ်ခုနှင့် hardware subsystems လေးခု ပါဝင်ပြီး ယနေ့ခေတ် workstations များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အသေးစိတ်နှင့် သက်ဆိုင်ရာတိုင်းတာမှုကို ပေးစွမ်းသည်။
SPECworkstation မှာ ရလဒ်တွေက workload ပေါ်မူတည်ပြီး စနစ်နှစ်ခုကြားမှာ ကွဲပြားပါတယ်။ PX tower က Energy (3.16 vs. 2.49)၊ Financial Services (3.84 vs. 2.44) နဲ့ Life Sciences (3.78 vs. 2.84) တို့မှာ ဦးဆောင်နေပြီး compute-heavy domains တွေမှာ server-class CPU ရဲ့ အကျိုးကျေးဇူးတွေကို ပြသနေပါတယ်။ Media & Entertainment နဲ့ Product Design တို့က ပိုနီးစပ်ပြီး PX က 2.78 vs. 2.69 နဲ့ 2.73 vs. 2.46 အသီးသီး အနည်းငယ် ဦးဆောင်နေပါတယ်။ Productivity & Development က P3 Tower က ဦးဆောင်နေတဲ့ တစ်ခုတည်းသော အမျိုးအစားဖြစ်ပြီး PX ရဲ့ 1.09 နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် 1.50 မှတ် ရရှိခဲ့ပြီး ThinkStation PX က CPU ပေါ်က workloads တွေကို ဘယ်လို ပိုမိုအောင်မြင်မှု ရရှိအောင် တိုက်ခိုက်နိုင်တယ်ဆိုတာကို ပြသနေပါတယ်။
| SPECworkstation 4.0.0 (မြင့်လေ ပိုကောင်းလေ) |
Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 |
Lenovo ThinkStation PX (Intel) ဝ্যানစတေရှင် |
| စွမ်းအင်ဝန်ကြီးဌာန | 2.49 | 3.16 |
| ဘဏ္ဍာရေးဝန်ဆောင်မှု | 2.44 | 3.84 |
| ဘဝကသိပ္ပံ | 2.84 | 3.78 |
| မီဒီယာနှင့်ဖျော်ဖြေရေး | 2.69 | 2.78 |
| ကုန်ပစ္စည်းဒီဇိုင်း | 2.46 | 2.73 |
| ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု | 1.50 | 1.09 |
လပ်စ်မာ့ခ်
Luxmark သည် open-source ray-tracing renderer ဖြစ်သော LuxRender ကို အသုံးပြု၍ အလွန်အသေးစိတ်ကျသော 3D မြင်ကွင်းများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် စနစ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်သည့် GPU benchmark တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤ benchmark သည် ဆာဗာများနှင့် workstation များ၏ graphical rendering စွမ်းရည်များကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အထူးသဖြင့် visual effect များနှင့် architectural visualization application များအတွက် တိကျသောအလင်း simulation သည် အရေးကြီးပါသည်။
LuxMark မှာ Lenovo ThinkStation P3 က ThinkStation PX မရနိုင်တဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကွာဟချက်ကို ဖြည့်ဆည်းပေးပါတယ်။ Hallbench မှာ P3 က PX ရဲ့ ၂၀၂၈၉ မှတ်နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် ၂၆,၇၉၂ မှတ် ရရှိခဲ့ပြီး Food မှာတော့ ၁၂,၅၆၂ မှတ်နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် ၇,၈၂၇ မှတ် ရရှိခဲ့ပါတယ်။ ဒီအားသာချက်က P3 ရဲ့ NVIDIA RTX 5000 Ada GPU ကနေ အဓိက ပေါက်ဖွားလာတာဖြစ်ပြီး PX ရဲ့ RTX A5500 ထက် OpenCL rendering စွမ်းဆောင်ရည် ပိုကောင်းပါတယ်။
| Luxmark (မြင့်လေ ပိုကောင်းလေ) | Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 | Lenovo ThinkStation PX (Intel) ဝ্যানစတေရှင် |
| ဟောလ်ဘန်ချ် | 26,792 | 20,289 |
| အစားအသောက်များ | 12,562 | 7,827 |
7-Zip ချုံ့ခြင်း
7-Zip Compression Benchmark သည် compression နှင့် decompression လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွင်း CPU စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ပြီး GIPS (Giga Instructions Per Second) နှင့် CPU အသုံးပြုမှုတို့တွင် အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များကို တိုင်းတာသည်။ GIPS မြင့်မားခြင်းနှင့် ထိရောက်သော CPU အသုံးပြုမှုသည် သာလွန်ကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ညွှန်ပြသည်။
7-Zip compression benchmark မှာ ThinkStation PX ဟာ overall throughput မှာ ထင်ရှားတဲ့ အားသာချက်တစ်ခု ရှိနေပြီး P3 Tower ရဲ့ 138.701 GIPS နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် စုစုပေါင်း 202.384 GIPS ရရှိထားပါတယ်။ ရေရှည်တည်တံ့တဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထင်ဟပ်စေတဲ့ ရလဒ်အဆင့်သတ်မှတ်ချက်တွေကို ကြည့်မယ်ဆိုရင် PX ဟာ compression မှာ 206.619 GIPS နဲ့ decompression မှာ 198.149 GIPS အသီးသီးနဲ့ ဦးဆောင်နေပြီး P3 ကတော့ 134.748 GIPS နဲ့ 142.655 GIPS အသီးသီး ရရှိထားပါတယ်။ ဒီရလဒ်တွေက server-class CPU ရဲ့ အကူအညီနဲ့ ရေရှည်တည်တံ့တဲ့၊ အလွန် parallel data processing မှာ PX ရဲ့ အားသာချက်ကို မီးမောင်းထိုးပြနေပါတယ်။ high-end build ရဲ့ CPU ရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ဟာ mid-range build ဖြစ်တဲ့ ThinkStation P3 Tower Gen 2 ထက် ဘယ်လိုသာလွန်လဲဆိုတာကို ပြသနေပါတယ်။
| 7-Zip ဖိသိပ်မှု စံနှုန်း (မြင့်လေ ပိုကောင်းလေ) | Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 | Lenovo ThinkStation PX (Intel) ဝ্যানစတေရှင် | |||
| compression | |||||
| လက်ရှိ CPU အသုံးပြုမှု | 1,899% | 5,146% | |||
| လက်ရှိ အဆင့်သတ်မှတ်ချက်/အသုံးပြုမှု | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | |||
| လက်ရှိခဲ့သည် Rating | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | |||
| ရလဒ်အနေဖြင့် CPU အသုံးပြုမှု | 1,894% | 5,169% | |||
| ရလဒ်အဆင့်သတ်မှတ်ချက်/အသုံးပြုမှု | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | |||
| ရလဒ်အဆင့်သတ်မှတ်ချက် | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | |||
| decompress | |||||
| လက်ရှိ CPU အသုံးပြုမှု | 2,191% | 4,976% | |||
| လက်ရှိ အဆင့်သတ်မှတ်ချက်/အသုံးပြုမှု | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | |||
| လက်ရှိခဲ့သည် Rating | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | |||
| ရလဒ်အနေဖြင့် CPU အသုံးပြုမှု | 1,979% | 5199% | |||
| ရလဒ်အဆင့်သတ်မှတ်ချက်/အသုံးပြုမှု | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | |||
| ရလဒ်အဆင့်သတ်မှတ်ချက် | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | |||
| စုစုပေါင်း အဆင့်သတ်မှတ်ချက် | |||||
| စုစုပေါင်း CPU အသုံးပြုမှု | 1,937% | 5,184% | |||
| စုစုပေါင်း အဆင့်သတ်မှတ်ချက်/အသုံးပြုမှု | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | |||
| စုစုပေါင်း အဆင့်သတ်မှတ်ချက် | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | ၁၀၇.၂၂၉ ဂျီပီအက်စ် | |||
Blackmagic RAW မြန်နှုန်းစမ်းသပ်မှု
Blackmagic RAW Speed Test သည် Blackmagic RAW codec ကို အသုံးပြု၍ ဗီဒီယိုဖွင့်ခြင်းနှင့် တည်းဖြတ်ခြင်းတို့ကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်းအတွက် စနစ်တစ်ခု၏ စွမ်းရည်များကို တိုင်းတာသည့် စွမ်းဆောင်ရည် benchmarking tool တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စနစ်တစ်ခုသည် မြင့်မားသော resolution ဗီဒီယိုဖိုင်များကို မည်မျှကောင်းမွန်စွာ decode လုပ်၍ ဖွင့်နိုင်သည်ကို အကဲဖြတ်ပြီး CPU နှင့် GPU-based processing နှစ်မျိုးလုံးအတွက် frame rate များကို ပေးပါသည်။
Blackmagic RAW Speed Test မှာ ThinkStation PX Workstation ဟာ 8K CPU decoding မှာ P3 Tower ထက် အနည်းငယ်သာလွန်ပြီး 142 fps ရရှိကာ 125 fps နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် သာလွန်ခဲ့ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် P3 Tower ဟာ 8K OpenCL decoding မှာ PX ရဲ့ 150 fps နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် 179 fps ရရှိကာ ဦးဆောင်နေခဲ့ပါတယ်။ ဒါက build တစ်ခုစီရဲ့ အားသာချက်တွေကို ပြသတဲ့ အံ့သြဖွယ်ကောင်းတဲ့ visual တစ်ခုပါပဲ။
| Blackmagic RAW မြန်နှုန်းစမ်းသပ်မှု | Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 | Lenovo ThinkStation PX (Intel) ဝ্যানစတေရှင် |
|---|---|---|
| 8K CPU | 125 | 142 |
| 8K OPENCL | 179 | 150 |
Blackmagic ဒစ်ခ် မြန်နှုန်းစမ်းသပ်ခြင်း
Blackmagic Disk Speed Test သည် ဖတ်ရှုခြင်းနှင့် ရေးသားခြင်းအမြန်နှုန်းများကို တိုင်းတာခြင်းဖြင့် သိုလှောင်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ပြီး ဗီဒီယိုတည်းဖြတ်ခြင်းနှင့် ဖိုင်ကြီးများလွှဲပြောင်းခြင်းကဲ့သို့သော ဒေတာများစွာအသုံးပြုသည့် အလုပ်များကို စနစ်တစ်ခု ကိုင်တွယ်နိုင်စွမ်းကို ထိုးထွင်းသိမြင်စေပါသည်။
Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 သည် ထူးချွန်သော disk စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး read speeds 7,304.2 MB/s နှင့် write speeds 7,006.2 MB/s မှတ်တမ်းတင်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ThinkStation PX Workstation ထက် မြန်နှုန်းမြင့် transfer များအတွက် ပိုမိုလိုက်ဖက်ညီမှုရှိကြောင်း ညွှန်ပြနေပြီး ThinkStation PX Workstation သည် read speeds 3,958.2 MB/s နှင့် write speeds 2,474.2 MB/s ရရှိခဲ့သည်။
| Disk Speed Test (မြင့်လေ ပိုကောင်းလေ) | Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 |
Lenovo ThinkStation PX (Intel) ဝ্যানစတေရှင် |
| ဖတ် | 7304.2 MB / s | 3958.2 MB / s |
| ရေးသား | 7006.2 MB / s | 2474.2 MB / s |
Blender ၂.၆၅
Blender သည် open-source 3D modeling application တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤ benchmark ကို Blender Benchmark utility ကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ ရမှတ်ကို တစ်မိနစ်လျှင် နမူနာများဖြင့် တိုင်းတာပြီး မြင့်မားသောတန်ဖိုးများသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ညွှန်ပြသည်။
Blender ရဲ့ CPU rendering စမ်းသပ်မှုတွေမှာ ThinkStation PX Workstation ဟာ P3 Tower ထက် sample rate မြင့်မားစွာ ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး အဓိကအားဖြင့် server-class CPU ကြောင့် ကွာခြားချက်ဖြစ်ပါတယ်။ Monster scene မှာ PX ဟာ တစ်မိနစ်ကို sample ၄၅၀.၈ ခု ရရှိခဲ့ပြီး P3 ရဲ့ ၁၆၃.၇ ခု ရရှိခဲ့ပါတယ်။ Junkshop မှာတော့ ၃၁၉.၉ ခု ရရှိခဲ့ပြီး ၁၀၆.၈ ခု ရရှိခဲ့ပါတယ်။ Classroom scene မှာလည်း အလားတူ လမ်းကြောင်းကို ပြသခဲ့ပြီး PX ဟာ တစ်မိနစ်ကို sample ၂၂၂.၇ ခု ရရှိခဲ့ပါတယ်။ P3 ရဲ့ ၈၀.၉ ခု ရရှိခဲ့ပါတယ်။
| Blender CPU (တစ်မိနစ်လျှင် နမူနာများ၊ မြင့်လေ ပိုကောင်းလေ) | Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 | Lenovo ThinkStation PX (Intel) ဝ্যানစတေရှင် |
| ဧရာမသတ္တဝါကြီး | 163.7 | 450.8 |
| အမှိုက်ဆိုင် | 106.8 | 319.9 |
| စာသင်ခန်း | 80.9 | 222.7 |
အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ NVIDIA RTX 5000 Ada တပ်ဆင်ထားသော P3 Tower သည် Blender ၏ GPU rendering စမ်းသပ်မှုများအတွက် အသင့်တော်ဆုံးဖြစ်သည်။ Monster scene တွင် PX ၏ ၂၂၇၇.၈၃ နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက တစ်မိနစ်လျှင် sample ၃,၈၈၄.၆၈ ခု ထုတ်လုပ်ခဲ့သည်။ Junkshop သည် P3 ကို ၁,၇၄၃.၅၆ နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၁,၄၁၅.၆၁ ရှိပြီး Classroom သည် ၁,၈၇၆.၈၉ နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၁,၂၅၂.၉၃ ရှိသည်။
| Blender GPU (တစ်မိနစ်လျှင် နမူနာများ၊ များလေ ပိုကောင်းလေ) | Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 | Lenovo ThinkStation PX (Intel) ဝ্যানစတေရှင် |
| ဧရာမသတ္တဝါကြီး | 3,884.68 | 2,277.83 |
| အမှိုက်ဆိုင် | 1,743.56 | 1,415.61 |
| စာသင်ခန်း | 1,876.89 | 1,252.93 |
y-cruncher
y-cruncher သည် multithreaded နှင့် scalable program တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ Pi နှင့် အခြားသင်္ချာ constant များကို trillion digits အထိ တွက်ချက်နိုင်သည်။ ၂၀၀၉ ခုနှစ်တွင် စတင်မိတ်ဆက်ချိန်မှစ၍ ၎င်းသည် overclocker များနှင့် hardware ဝါသနာရှင်များအတွက် ရေပန်းစားသော benchmarking နှင့် stress-testing application တစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။
Y-Cruncher မှာလည်း ThinkStation PX ဟာ ThinkStation P3 မှာ မပြသနိုင်တဲ့ workload တွေကို လုံလောက်စွာ လုပ်ဆောင်ပေးပါတယ်။ ဂဏန်း ၁ ဘီလီယံမှာ PX ဟာ P3 ရဲ့ ၂၂.၁၁၂ စက္ကန့်နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ရင် ၆.၃၈၉ စက္ကန့်အတွင်း ပြီးမြောက်ခဲ့ပြီး ဂဏန်း ၁၀ ဘီလီယံမှာ P3 ရဲ့ ၃၄၀.၉၀၄ စက္ကန့်နဲ့ ၈၅.၉၆၈ စက္ကန့်အတွင်း ပြီးမြောက်ခဲ့ပါတယ်။ PX ဟာ workload မြင့်မားတဲ့နေရာမှာလည်း ဦးဆောင်နေပြီး ၂၅ ဘီလီယံအတွက် ၂၅၃.၈၀၈ စက္ကန့်နဲ့ ၅၀ ဘီလီယံအတွက် ၅၇၆.၁၄၄ စက္ကန့်နဲ့ မှတ်တမ်းတင်ထားနိုင်ခဲ့ပေမယ့် P3 Tower ကိုတော့ မန်မိုရီအရွယ်အစားကြောင့် ဒီစကေးတွေမှာ မစမ်းသပ်ခဲ့ပါဘူး။
| Y-Cruncher (စုစုပေါင်း တွက်ချက်ချိန်) | Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 | Lenovo ThinkStation PX (Intel) ဝ্যানစတေရှင် |
|---|---|---|
| 1 ဘီလီယံ | 22.112 ့ | 6.389 ့ |
| 2.5 ဘီလီယံ | 68.345 ့ | 17.146 ့ |
| 5 ဘီလီယံ | 146.977 ့ | 38.561 ့ |
| 10 ဘီလီယံ | 340.904 ့ | 85.968 ့ |
| 25 ဘီလီယံ | N / A | 253.808 ့ |
| 50 ဘီလီယံ | N / A | 576.144 ့ |
Geekbench 6
Geekbench 6 သည် အလုံးစုံစနစ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာသည့် cross-platform benchmark တစ်ခုဖြစ်သည်။
Geekbench 6 မှာ ThinkStation P3 ဟာ အမျိုးအစားအားလုံးမှာ ထူးချွန်ခဲ့ပါတယ်။ CPU စွမ်းဆောင်ရည်အတွက် P3 ဟာ single-core မှာ 3,175 မှတ်နဲ့ multi-core မှာ 21,033 မှတ် ရရှိခဲ့ပြီး PX ရဲ့ 2,193 မှတ်နဲ့ 18,495 မှတ် အသီးသီး ရရှိခဲ့ပါတယ်။ GPU စွမ်းဆောင်ရည်က ပိုပြီး ကွာခြားချက် ကြီးမားတာကို ပြသခဲ့ပြီး P3 ရဲ့ NVIDIA RTX 5000 Ada ဟာ OpenCL မှာ 244,185 မှတ် ရရှိခဲ့ပြီး PX ရဲ့ RTX A5500 မှာ 178,307 မှတ် ရရှိခဲ့ပါတယ်။
| Geekbench 6 (မြင့်လေ ပိုကောင်းလေ) | Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 | Lenovo ThinkStation PX (Intel) ဝ্যানစတေရှင် |
|---|---|---|
| CPU Single-Core | 3,175 | 2,193 |
| CPU Multi-Core | 21,033 | 18,495 |
| GPU OpenCL | 244,185 | 178,307 |
Cinebench R23
Cinebench R23 benchmark tool သည် Cinema 4D engine ကို အသုံးပြု၍ ရှုပ်ထွေးသော 3D မြင်ကွင်းတစ်ခုကို render လုပ်ခြင်းဖြင့် စနစ်၏ CPU စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်သည်။ ၎င်းသည် single-core နှင့် multi-core စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာပြီး 3D rendering လုပ်ငန်းများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် CPU ၏ စွမ်းရည်များကို ပြည့်စုံစွာ မြင်တွေ့နိုင်စေပါသည်။
Cinebench R23 မှာ Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 ဟာ multi-core မှာ ၃၀,၇၆၀ မှတ်နဲ့ single-core မှာ ၂,၂၉၄ မှတ် ရရှိခဲ့ပြီး PX Workstation ကတော့ အသီးသီး ၆၄,၀၇၉ မှတ်နဲ့ ၁,၅၉၇ မှတ် ရရှိခဲ့ပါတယ်။ PX နဲ့ P3 Tower Gen 2 တို့ဟာ ထူးခြားတဲ့ အားသာချက်တွေကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး PX က အခြားနေရာတွေမှာ အာရုံစိုက်ထားပေမယ့် P3 Tower Gen 2 ကတော့ အထင်ကြီးလောက်စရာ single-core စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပေးစွမ်းနိုင်ပါတယ်။
| Cinebench R23 (မြင့်လေ ပိုကောင်းလေ) | Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 | Lenovo ThinkStation PX (Intel) ဝ্যানစတေရှင် |
|---|---|---|
| Multi-Core ပါ | 30,760 | 64,079 |
| Single-Core ဖြစ်သည် | 2,294 | 1,597 |
Cinebench ၂
Cinebench 2024 သည် GPU စွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်ခြင်းကို ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် R23 ၏ benchmark စွမ်းရည်များကို တိုးချဲ့ပေးသည်။ ၎င်းသည် CPU စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဆက်လက်စမ်းသပ်သော်လည်း GPU ၏ rendering task များကို ကိုင်တွယ်နိုင်စွမ်းကို တိုင်းတာသည့် စမ်းသပ်မှုများလည်း ပါဝင်သည်။
Cinebench 2024 မှာ Lenovo ThinkStation P3 ဟာ multi-core မှာ 1,851 နဲ့ single-core မှာ 142 ရမှတ်ရရှိခဲ့ပြီး PX ကတော့ 3,354 နဲ့ 88 ရမှတ်ရရှိခဲ့ပါတယ်။ GPU စွမ်းဆောင်ရည်ကလည်း P3 ကို အားသာချက်ဖြစ်စေခဲ့ပြီး NVIDIA RTX 5000 Ada က 23,746 ရရှိခဲ့ပြီး RTX A5500 က PX ရဲ့ 16,672 ရမှတ်ရရှိခဲ့ပါတယ်။ ဒီရလဒ်တွေက thread အများအပြားပါဝင်တဲ့ CPU workload တွေမှာ PX ရဲ့ လွှမ်းမိုးမှုကို မီးမောင်းထိုးပြနေပြီး P3 ကတော့ single-core စွမ်းဆောင်ရည်နဲ့ GPU rendering power မှာ ဦးဆောင်နေပါတယ်။
| Cinebench 2024 (မြင့်လေ ပိုကောင်းလေ) | Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 | Lenovo ThinkStation PX (Intel) ဝ্যানစတေရှင် |
|---|---|---|
| Multi-Core ပါ | 1,851 | 3,354 |
| Single-Core ဖြစ်သည် | 142 | 88 |
| GPU ကို | 23,746 | 16,672 |
ကောက်ချက်
Lenovo ရဲ့ P3 Tower အတွက် ရည်မှန်းချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ စမ်းသပ်မှုတွေမှာ ထင်ရှားစွာ မြင်တွေ့ခဲ့ရပါတယ်။ ဒီစနစ်ဟာ ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး ထိရောက်တဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အဆက်မပြတ် ပေးစွမ်းနိုင်ခဲ့ပြီး လိုအပ်ချက်များတဲ့ အလုပ်ဝန်တွေကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်စွမ်းကို သက်သေပြခဲ့ပါတယ်။ အထူးသဖြင့် P3 Tower ဟာ AI benchmark တွေမှာ ထူးချွန်ခဲ့ပြီး ယခင်မျိုးဆက် ThinkStation PX ရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်နဲ့ ကိုက်ညီခဲ့ပါတယ်။ ဒီစွမ်းဆောင်ရည်က AI ဟာ ဒီဈေးနှုန်းအတိုင်းအတာအတွင်းမှာ မျှော်လင့်ချက်တွေကို ဘယ်လိုပြန်လည်သတ်မှတ်နေတယ်ဆိုတာကို မီးမောင်းထိုးပြနေပါတယ်။
NVIDIA RTX 5000 Ada GPU တပ်ဆင်ထားသော P3 Tower သည် စမ်းသပ်မှုအမျိုးမျိုးတွင် ပြသထားသည့်အတိုင်း လက်တွေ့ကမ္ဘာစွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ UL Procyon AI Image Generation စမ်းသပ်မှုတွင် P3 Tower သည် NVIDIA RTX A5500 ၏ ရမှတ် 2,386 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အထင်ကြီးလောက်စရာ ရမှတ် 3,734 ရရှိခဲ့ပြီး အကောင်းဆုံး inference engine ကိုအသုံးပြုသောအခါ AI Image Generation benchmarks သုံးခုလုံးတွင် 62% တိုးတက်မှုကို အမှတ်အသားပြုပါသည်။
Luxmark စမ်းသပ်မှုတွင် စွမ်းဆောင်ရည်ကွာခြားချက်လည်း ထင်ရှားပါသည်။ P3 Tower သည် Hallbench တွင် ၂၆,၇၉၂ မှတ်ရရှိခဲ့ပြီး PX သည် ၂၀,၂၈၉ မှတ်သာရရှိခဲ့သည်။ ထို့အပြင် Food benchmark တွင် PX သည် ၇,၈၂၇ မှတ်ရရှိခဲ့ပြီး P3 Tower သည် ၁၂,၅၆၂ မှတ်ဖြင့် ၎င်းထက် သာလွန်ကောင်းမွန်ခဲ့သည်။ အလုံးစုံပြောရလျှင် P3 Tower သည် စွမ်းဆောင်ရည်တွင် ထင်ရှားသော အားသာချက်တစ်ခုကို ပြသနေသည်။
P3 Tower သည် အလယ်အလတ်တန်းစား တည်ဆောက်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး 24 cores ပါရှိသော Intel Core Ultra 285 CPU ပါရှိသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ benchmark များတွင် Xeon Gold processor နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပြသထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့် 7-Zip Compression benchmark တွင် Xeon Gold ၏ စုစုပေါင်း CPU အသုံးပြုမှုမှာ 5,184% ရှိပြီး Core Ultra သည် 1,937% သာ အသုံးပြုသည်။ Xeon Gold သည် 3.906 GIPS အဆင့်သတ်မှတ်ချက် ရရှိပြီး Core Ultra သည် 7.162 GIPS အဆင့်သတ်မှတ်ချက် ရရှိသည်။ ထို့ကြောင့် Core Ultra ၏ စုစုပေါင်းအဆင့်သတ်မှတ်ချက်မှာ 138.701 GIPS ဖြစ်ပြီး Xeon Gold ၏ 202.384 GIPS နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက စုစုပေါင်း GIPS တွင် 46% နီးပါး ကျဆင်းသွားကြောင်း ညွှန်ပြသည်။
ထိရောက်သော CPU နှင့် ထိရောက်သော GPU ကြောင့် ThinkStation P3 Tower Gen 2 သည် ဒေါ်လာ ၇,၉၃၉ ဖြင့် ရရှိနိုင်ပြီး စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားပြီး ဈေးနှုန်းသင့်တင့်ကာ ဈေးနှုန်းမြင့်မားခြင်းမရှိဘဲ ပရီမီယံရလဒ်များကို ပေးစွမ်းနိုင်သည့် စွယ်စုံသုံး workstation တစ်ခုဖြစ်သည်။
ဦးဆောင်သူစာရင်း- Lenovo ThinkStation P3 Tower Gen 2 သည် အကောင်းဆုံး Desktop Workstations ဦးဆောင်သူစာရင်းတွင် အကောင်းဆုံး Mid-Range Tower နေရာကို ရယူထားသည်။
အမေဇုံ