聯想ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2工作站功能強大，但不佔用太多桌面空間。如果您從事建築、工程、設計、數據分析或任何依賴ISV認證應用程式的工作，這款系統都能完美勝任。它專為處理高強度工作而設計，同時又不會佔用太多桌面空間，因此非常適合需要強大性能但又不想佔用過多桌面空間的團隊。
聯想 ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2：CPU 選項
ThinkStation P3 Ultra Gen 2 提供多種英特爾 CPU 選擇，您可以根據自己的工作流程和預算進行選擇。
入門配置採用英特爾酷睿Ultra 5處理器。這些CPU採用英特爾混合核心佈局，足以應付日常辦公室、多工處理和輕量創意工作。根據具體型號的不同，Ultra 5處理器的核心數量最多可達14個，最高睿頻可達5.2 GHz。所有Ultra 5處理器均整合英特爾顯示卡，足以勝任一般視覺任務和輕量級內容創作。
| 處理器名稱 | 核心 | Threads | 基頻 | 最大頻率 | 快取 | 內存支持 | 處理器圖形 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 酷睿超 5 225 | 10（6個P核+4個E核） | 10 | P 核 3.3GHz / E 核 2.7GHz | 最高睿頻可達 4.9GHz / P 核 4.9GHz / E 核 4.4GHz | 20MB 英特爾智能高速緩存 | DDR5-6400 | 英特爾圖形 |
| 酷睿Ultra 5 225T | 10（6個P核+4個E核） | 10 | P 核 2.5GHz / E 核 1.9GHz | 最高睿頻可達 4.9GHz / P 核 4.9GHz / E 核 4.4GHz | 20MB 英特爾智能高速緩存 | DDR5-6400 | 英特爾圖形 |
| 酷睿超 5 235 | 14（6個P核+8個E核） | 14 | P 核 3.4GHz / E 核 2.9GHz | 最高睿頻可達 5.2GHz / P 核 5.2GHz / E 核 4.6GHz | 24MB 英特爾智能高速緩存 | DDR5-6400 | 英特爾圖形 |
| 酷睿超5 245K | 14（6個P核+8個E核） | 14 | P 核 3.7GHz / E 核 3.6GHz | 最高睿頻可達 5.2GHz / P 核 5.2GHz / E 核 4.6GHz | 24MB 英特爾智能高速緩存 | DDR5-6400 | 英特爾圖形 |
| 酷睿超 7 265 | 20（8個P核+12個E核） | 20 | P 核 3.2GHz / E 核 1.8GHz | 最高睿頻可達 5.3GHz / P 核 5.2GHz / E 核 4.6GHz | 30MB 英特爾智能高速緩存 | DDR5-6400 | 英特爾圖形 |
| 酷睿超7 265K | 20（8個P核+12個E核） | 20 | P 核 3.9GHz / E 核 2.7GHz | 最高睿頻可達 5.5GHz / P 核 5.4GHz / E 核 4.6GHz | 30MB 英特爾智能高速緩存 | DDR5-6400 | 英特爾圖形 |
| 酷睿Ultra 7 265T | 20（8個P核+12個E核） | 20 | P 核 1.5GHz / E 核 1.2GHz | 最高睿頻可達 5.3GHz / P 核 5.2GHz / E 核 4.6GHz | 30MB 英特爾智能高速緩存 | DDR5-6400 | 英特爾圖形 |
| 酷睿超 9 285 | 24（8個P核+16個E核） | 24 | P 核 3.8GHz / E 核 2.5GHz | 最高睿頻可達 5.7GHz / P 核 5.5GHz / E 核 4.6GHz | 36MB 英特爾智能高速緩存 | DDR5-6400 | 英特爾圖形 |
| 酷睿超9 285K | 24（8個P核+16個E核） | 24 | P 核 3.7GHz / E 核 2.9GHz | 最高睿頻可達 5.7GHz / P 核 5.5GHz / E 核 4.6GHz | 36MB 英特爾智能高速緩存 | DDR5-6400 | 英特爾圖形 |
| 酷睿Ultra 9 285T | 24（8個P核+16個E核） | 24 | P 核 1.4GHz / E 核 1.2GHz | 最高睿頻可達 5.4GHz / P 核 5.3GHz / E 核 4.6GHz | 36MB 英特爾智能高速緩存 | DDR5-6400 | 英特爾圖形 |
對於要求更高的工作流程，系統可設定 Core Ultra 7 處理器。這些 CPU 的核心數最高可達 20 個（8 個處理核心 + 12 個執行核心），可為程式碼編譯、媒體建立和 CAD 工作等任務提供更高的持續效能。 K 系列型號的睿頻頻率最高可達 5.5 GHz，讓您在處理繁重工作負載和大型資料集時擁有更快的反應速度。
聯想高階產品提供高達 24 核心的酷睿 Ultra 9 配置，足以應付渲染、模擬和資料分析等任務。 Ultra 9 型號最高主頻可達 5.7 GHz，並支援 DDR5-5600 或 DDR5-6400 內存，即使在高負載運行時也能保持系統響應迅速。儘管擁有如此強大的效能，Ultra 9 處理器仍能完美適配 P3 Ultra SFF Gen2 小巧的散熱設計，使其成為小巧機身中的強大配置。
GPU 選項
聯想為ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2提供了一系列精選的GPU選項，從整合在Core Ultra處理器中的Intel整合式顯示卡到多款專業級NVIDIA顯示卡，應有盡有。這些選項能夠滿足從輕量級辦公室和創意工作到更繁重的3D、CAD和AI任務的各種需求。
整合式英特爾顯示卡足以滿足一般辦公室需求、輕量級媒體處理和多顯示器設定。它功耗低，對於不依賴GPU加速應用程式的用戶來說綽綽有餘。
| 圖像 | 記憶體應用 | 電力 | 連接器 | 外形 | SLI/NVLink |
|---|---|---|---|---|---|
| 英偉達 RTX A400 | 4GB GDDR6 | 50W | 4× miniDP 1.4a | 單槽 | 無 |
| 英偉達 RTX A1000 | 8GB GDDR6 | 50W | 4× miniDP 1.4a | 單槽 | 無 |
| NVIDIA RTX 4000 SFF Ada 代 | 20GB GDDR6 帶 ECC | 70W | 4× miniDP 1.4a | 雙槽 | 無 |
| NVIDIA RTX 2000 Ada 一代 | 16GB GDDR6 帶 ECC | 70W | 4× miniDP 1.4a | 雙槽 | 無 |
對於需要真正工作站級圖形性能的用戶，聯想第二代機箱支援三款NVIDIA獨立顯示卡。入門級顯示卡是配備8GB GDDR6記憶體的NVIDIA RTX A1000，是CAD、設計和GPU輔助工作流程的理想選擇。更高一級的RTX 2000 Ada同樣配備8GB GDDR6顯存，擁有更快的CUDA、RT和Tensor效能，更適合即時建模、視覺化和繁重的柵格化工作。
高階配置方面，該系統可搭載 RTX 4000 SFF Ada Generation 顯示卡，這是一款緊湊型 70W 顯示卡，配備 20GB GDDR6 顯示卡，可為渲染、AI 工作、模擬和大型設計專案提供強勁性能。它是第二代 Ultra 平台可用的最強 GPU，對於需要在小型工作站空間內獲得強大 CUDA 性能的用戶來說，無疑是一個顯著的升級選擇。
內存和存儲
聯想ThinkStation P3 Ultra Gen 2 SFF在記憶體和儲存方面提供了極大的靈活性，這也是它能夠勝任各種不同行業需求的重要原因之一。它支援兩個內存插槽，最高可支援128GB的DDR5 SO-DIMM內存，支援最高DDR5-5600或DDR5-6400的內存速度，具體取決於處理器和配置。您可以選擇標準非ECC記憶體來滿足典型的辦公室和創意工作負載需求，也可以選擇ECC記憶體來提高模擬、工程或金融建模等應用的可靠性。 ECC可以偵測並修正微小的記憶體錯誤，從而幫助保持長時間運行或對記憶體效能要求較高的工作負載的穩定性。系統會根據配置和CPU支援情況自動調整記憶體速度以確保穩定性。
在儲存方面，P3 Ultra SFF Gen2 採用純 M.2 介面佈局，最多支援四個 M.2 PCIe SSD，數量取決於配置和轉接卡。插槽組合可能有所不同，但配置可能包含三個板載插槽，並透過擴充卡提供額外的 M.2 插槽。聯想提供 256GB 至 4TB 的第四代和第五代高性能 SSD，每個插槽均支援 Opal 2.0 協議，提供驅動器級別的安全保護。
透過整合的 NVMe 控制器，可實現 RAID 支持，根據配置不同，支援 RAID 0、RAID 1 或 RAID 5。這種佈局便於將快速啟動硬碟與額外的 SSD 搭配使用，用於儲存活躍專案、大型資料集或臨時資料。
該系統基於英特爾 W880 晶片組，為 GPU 插槽和 M.2 儲存提供 PCIe Gen 4 連接，部分儲存配置還支援 Gen 5。電源供應器方面，聯想提供 170W、230W、245W 和 330W 的外部電源轉接器，所有轉接器的轉換效率為 90%。其中 245W 適配器為自動感應型，其他適配器則支援 100V 至 240V 的通用輸入電壓。
該系統還支援透過選購的 Aspeed BMC 進行遠端管理，使 IT 團隊無需親臨現場即可檢查系統運作狀況並推送更新。在安全性方面，聯想 ThinkShield 增加了多層保護，包括 TPM 2.0、自癒式 BIOS 和智慧型 USB 保護，以確保資料和硬體安全。
聯想ThinkStation P3 Ultra Gen 2規格
| 規格 | 詳情 |
|---|---|
| 處理器選項 | 英特爾酷睿 Ultra 5 / Ultra 7 / Ultra 9 處理器，最高可達 24 核心。 支持的型號包括： Ultra 5 225、225T、235、245K Ultra 7 265、265K、265T Ultra 9 285、285K、285T 最高睿頻可達 5.7 GHz。 |
| 芯片組 | 英特爾 W880 |
| 集成顯卡 | 英特爾顯示卡（整合於所有酷睿Ultra CPU中） |
| 獨立顯示卡選項 | NVIDIA RTX A400：4GB GDDR6，50W，單槽 NVIDIA RTX A1000：8GB GDDR6，50W，單槽 NVIDIA RTX 2000 Ada 代：16GB GDDR6 記憶體（含 ECC 錯誤校正），70W，雙槽 NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation：20GB GDDR6 記憶體（附 ECC），70W，雙槽 |
| 內存支持 | 高達128GB DDR5 |
| 內存插槽 | 4 個 DDR5 SODIMM 插槽 |
| 記憶體速度 | DDR5-5600 和 DDR5-6400 |
| ECC支持 | 是的（支援ECC SODIMM） |
| 儲存支援 | 僅支援 M.2 NVMe（無 2.5 吋硬碟位） 根據配置不同，最多支援 4 個 M.2 插槽。 相容於 PCIe Gen 4 和 Gen 5。 M.2 硬碟支援 RAID 0 和 RAID 1。 |
| 擴展插槽 | 根據轉接卡的不同，最多可支援 3 個 PCIe 插槽： PCIe 4.0 x16、PCIe 4.0 x8，以及可選的串列卡或 Thunderbolt 4 卡。 |
| 前端口 | 2 個 USB-C 20Gbps 接口 1 個 USB-A 10Gbps 接口 1 個 3.5 公釐音訊插孔 |
| 後端口 | 4 個 USB-A 10Gbps 接口 3×DisplayPort 1.2 1 個千兆乙太網路介面 (RJ-45) 可選：1 個 Thunderbolt 4 接口 可選：串列埠（1 埠或 4 埠版本） |
| 乙太網路 - ENET | 1 個千兆乙太網路介面 (I219-LM) |
| 無線應用 | 英特爾 Wi-Fi 7 BE200 + 藍牙 5.4 |
| 音訊 | Realtek ALC888Q，支援線路輸出和麥克風 |
| 電源選項 | 170瓦（90%） 230瓦（90%） 245瓦（90%，自動感應） 330瓦（90%） |
| 安全性 | TPM 2.0 自我修復 BIOS 智能 USB 保護 Kensington鎖槽 |
| 可管理性 | 可選配 Aspeed BMC 用於遠端監控和管理。 |
| 操作系統 | Windows 11專業版 Ubuntu Linux操作系統 紅帽企業Linux |
| 尺寸 | 87×223×202毫米 |
| 重量 | 大約3.6公斤（7.9磅） |
| 耐久度 | 符合 MIL-STD-810H 標準 |
聯想ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2：設計與構造
ThinkStation P3 Ultra Gen 2 SFF 採用創新緊湊的設計，將工作站級別的強大性能融入到尺寸僅為 87 x 223 x 202 毫米的緊湊機箱中。該系統重量約為 3.6 公斤（7.9 磅），手感紮實，蜂窩狀前面板有助於空氣流通，並賦予其獨特而堅固的外觀，非常適合工作室或實驗室環境。該機殼通過了 MIL-STD-810H 軍規測試，因此能夠輕鬆應對振動、高溫和灰塵環境。
前面板佈局包括兩個 USB-C 20Gbps 連接埠、一個 USB-A 10Gbps 連接埠和一個耳機/麥克風組合插孔，方便用戶快速連接常用裝置。 Thunderbolt 4 僅可透過選購的後置擴充卡實現。機身背面配備四個 USB-A 10Gbps 連接埠、三個 DisplayPort 1.2 輸出連接埠和一個千兆乙太網路介面。可選擴展卡可以添加後置 Thunderbolt 4 連接埠或串行接口，從而允許用戶根據特定的專業應用場景自訂系統。
要打開底盤，將底盤鎖扣推到打開位置，底盤即可滑出。
打開機殼後，您會看到聯想的雙區散熱設計。 P3 Ultra Gen 2 採用模製風道，將 GPU 和 CPU 區域分隔開來，引導新鮮空氣直接流經各個組件，並從後部排氣口排出。這種設計可以有效防止 CPU 和 GPU 過熱，並有助於系統在高負載下保持穩定運作。
這裡，左側邊緣有兩個DDR5 SO-DIMM記憶體插槽，CPU背板和系統風扇佔據了中間區域。 Wi-Fi模組的線纜也位於這一側。值得一提的是，CPU是可由使用者自行更換的。
聯想ThinkStation P3 Ultra Gen 2 性能
我們將把基準測試結果與以下系統進行比較：
P3 Tower 和 P3 Tiny 是 P3 Ultra 的有效對比對象，因為它們展示了該平台在兩端的效能擴展能力。 Tower 代表了 Ultra 9 285 在更大機箱和更高階 GPU（NVIDIA RTX 5000 Ada）下的效能表現。同時，P3 Tiny 則展示了在散熱和 GPU 效能（NVIDIA RTX A1000）受限的情況下，效能會發生怎樣的變化。
產品規格：
- 處理器：Intel Core Ultra 9 285，24 執行緒（8 個 P 核心 + 16 個 E 核心），最高睿頻可達 5.1GHz
- 作業系統：Windows 11 專業版 64 位元
- 顯示卡：NVIDIA RTX 4000 Ada
- 記憶體：2 x 32GB SO-DIMM DDR5 非ECC
- 儲存：1塊1TB三星PM9E1 PCIe 5.0固態硬碟
截至撰寫本文時，BHPhoto 列出的這款配置售價為 4,128 美元。
UL Procyon 人工智能推理基準
Procyon AI推理基準測試透過簡化跨平台AI推理評估，提供可靠且有效率的效能測試。該測試與領先的AI硬體供應商合作開發，最大限度地減少了模型和系統配置差異帶來的複雜性，從而實現一致且可重複的基準測試。它針對CPU、GPU或AI加速器進行了最佳化，能夠深入了解不同系統處理實際AI任務的效能。
P3 Ultra 的 CPU 推理效能穩定，MobileNet 模型的延遲為 0.99 毫秒，而像 ResNet 50 這樣更複雜的模型的延遲為 8.52 毫秒。 Inception V4（25.57 毫秒）和 DeepLab V3（31.42 毫秒）等工作負載的延遲隨著模型規模的增加而出現預期的上升。 REAL-ESRGAN 的延遲達到了 2,565 毫秒，考慮到其複雜性，這是正常的。在大多數 CPU 型號中，Ultra 的效能都落後於 Tower 和 Tiny，但差距並不大。
| CPU 結果（平均時間，以毫秒為單位） | Lenovo ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2 (Intel Core Ultra 9 285) (NVIDIA RTX 4000 Ada) | 聯想 ThinkStation P3 Tower Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX 5000 Ada Generation） | 聯想 ThinkStation P3 Tiny Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX A1000） |
| AI電腦視覺總分 | 157 | 196 | 184 |
| 移動網V3 | 0.99毫秒 | 0.94毫秒 | 0.98毫秒 |
| 殘差網絡 50 | 8.52毫秒 | 6.83毫秒 | 7.47毫秒 |
| 盜夢空間V4 | 25.57毫秒 | 19.66毫秒 | 18.94毫秒 |
| 深實驗室V3 | 31.42毫秒 | 24.89毫秒 | 24.97毫秒 |
| 優洛V3 | 58.88毫秒 | 43.43毫秒 | 44.46毫秒 |
| 真愛斯甘 | 2,565.34毫秒 | 2,019.39毫秒 | 2,586.87毫秒 |
搭載 RTX 4000 Ada 顯示卡的 Ultra 機型在 GPU 效能方面表現出色，MobileNet 測試耗時 0.56 毫秒，ResNet 50 測試耗時 2.26 毫秒，Inception V4 測試耗時 6.04 毫秒。 YOLO V3 測試耗時 9.17 毫秒，REAL-ESRGAN 測試耗時 246.78 毫秒。對於一款緊湊型系統而言，這些成績相當優異，遠遠超過 Tiny 機型。而 Tower 機型憑藉著更強大的 GPU，自然能更快完成各項測試，尤其是在處理更複雜的網路時。
| GPU 結果（平均時間，以毫秒為單位） | Lenovo ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2 (Intel Core Ultra 9 285) (NVIDIA RTX 4000 Ada) | 聯想 ThinkStation P3 塔式機 第二代（英特爾酷睿Ultra 9 285）（NVIDIA RTX 5000 Ada 代） | 聯想 ThinkStation P3 Tiny Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX A1000） |
| AI電腦視覺總分 | 627 | 1,168 | 294 |
| 移動網V3 | 0.56毫秒 | 0.46毫秒 | 1.11毫秒 |
| 殘差網絡 50 | 2.26毫秒 | 1.07毫秒 | 4.99毫秒 |
| 盜夢空間V4 | 6.04毫秒 | 2.71毫秒 | 14.49毫秒 |
| 深實驗室V3 | 14.73毫秒 | 12.27毫秒 | 23.79毫秒 |
| 優洛V3 | 9.17毫秒 | 4.63毫秒 | 23.02毫秒 |
| 真愛斯甘 | 246.78毫秒 | 81.82毫秒 | 538.75毫秒 |
TensorRT 顯著提升了 Ultra 的加速效能，將 MobileNet 的運行時間降至 0.31 毫秒，ResNet 50 降至 1.42 毫秒，Inception V4 降至 4.41 毫秒。 DeepLab V3 的運行時間為 4.52 毫秒，YOLO V3 緊隨其後，為 5.22 毫秒。 REAL-ESRGAN 的運行時間也顯著降低至 278 毫秒。 Ultra 的性能介於 Tower 和 Tiny 之間，在其尺寸範圍內實現了速度和效率的強勁平衡，而 Tower 由於配備了 RTX 5000 Ada 顯示卡，因此在性能方面遙遙領先。
| TensorRT 結果（平均時間，單位：毫秒） | Lenovo ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2 (Intel Core Ultra 9 285) (NVIDIA RTX 4000 Ada) | 聯想 ThinkStation P3 Tower Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX 5000 Ada Generation） | 聯想 ThinkStation P3 Tiny Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX A1000） |
| AI電腦視覺總分 | 1,031 | 1,706 | 532 |
| 移動網V3 | 0.31毫秒 | 0.24毫秒 | 0.55毫秒 |
| 殘差網絡 50 | 1.42毫秒 | 0.94毫秒 | 2.45毫秒 |
| 盜夢空間V4 | 4.41毫秒 | 2.76毫秒 | 7.43毫秒 |
| 深實驗室V3 | 4.52毫秒 | 3.92毫秒 | 9.44毫秒 |
| 優洛V3 | 5.22毫秒 | 3.09毫秒 | 12.01毫秒 |
| 真愛斯甘 | 278.46毫秒 | 84.04毫秒 | 602.72毫秒 |
UL Procyon：人工智慧文字生成
Procyon AI 文字產生基準測試透過提供簡潔一致的評估方法，簡化了 AI LLM 效能測試。它允許對多個 LLM 模型進行重複測試，同時最大限度地降低大型模型和可變因素的複雜性。此基準測試由 Procyon 與 AI 硬體領域的領導企業合作開發，優化了本地 AI 加速器的使用，從而提供更可靠、更有效率的效能評估。以下測量結果均使用 TensorRT 進行測試。
在文字產生測試中，Ultra 的 RTX 4000 Ada 顯示卡在所有模型上都展現了穩定的吞吐量。 Phi 模型在 0.395 秒內輸出第一個 token，平均每秒產生約 82 個 token。 Mistral 模型的啟動稍慢，需要 0.666 秒，每秒產生約 57 個 token，而 Llama3 模型的每秒產生量約為 48 個 token。 Llama2 模型的啟動時間更長，需要 1.1 秒，每秒產生約 26 個 token。 Ultra 的效能始終介於 Tower 和 Tiny 之間，反應速度更接近 Tower。
| UL Procyon：人工智慧文字生成 | Lenovo ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2 (Intel Core Ultra 9 285) (NVIDIA RTX 4000 Ada) | 聯想 ThinkStation P3 Tower Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX 5000 Ada Generation） | 聯想 ThinkStation P3 Tiny Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX A1000） |
| Phi 總分 | 2,303 | 4,344 | 1,117 |
| Phi 輸出到第一個代幣的時間 | 0.395小號 | 0.218小號 | 0.808小號 |
| Phi 每秒輸出令牌 | 81.784 令牌/秒 | 160.757 令牌/秒 | 39.379 令牌/秒 |
| Phi 總持續時間 | 35.869小號 | 18.356小號 | 27.734小號 |
| 米斯特拉爾總分 | 1,977 | 4,136 | 3,045 |
| 米斯特拉爾輸出第一個令牌的時間 | 0.666小號 | 0.314小號 | 1.398小號 |
| 米斯特拉爾每秒輸出令牌 | 57.102 令牌/秒 | 117.784 令牌/秒 | 27.734 令牌/秒 |
| 米斯特拉爾總持續時間 | 51.942小號 | 25.142小號 | 107.361小號 |
| Llama3 總分 | 1,759 | 3,611 | 837 |
| Llama3 輸出第一個令牌的時間 | 0.628小號 | 0.301小號 | 1.412小號 |
| Llama3 每秒輸出令牌 | 47.884 令牌/秒 | 96.565 令牌/秒 | 24.323 令牌/秒 |
| Llama3 整體持續時間 | 61.189小號 | 30.285小號 | 121.980小號 |
| Llama2 總分 | 1,770 | 3,942 | - |
| Llama2 輸出第一個令牌的時間 | 1.106小號 | 0.502小號 | - |
| Llama2 每秒輸出令牌 | 25.617 令牌/秒 | 57.623 令牌/秒 | - |
| Llama2 整體持續時間 | 112.746小號 | 50.269小號 | - |
UL Procyon： 人工智能圖像生成
Procyon AI 影像產生基準測試提供了一種一致且精確的方法，用於衡量從低功耗 NPU 到高階 GPU 等各種硬體上的 AI 推理效能。它包含三個測試：針對高階 GPU 的 Stable Diffusion XL (FP16)、針對中等效能 GPU 的 Stable Diffusion 1.5 (FP16) 以及針對低功耗裝置的 Stable Diffusion 1.5 (INT8)。此基準測試會針對每個系統使用最佳推理引擎，確保結果的公平性和可比較性。
P3 Ultra 處理 FP16 Stable Diffusion 1.5 時，每張影像耗時 4.75 秒，整個測試過程約需 76 秒。 INT8 推理速度更快，每張影像耗時 1.81 秒，總共耗時 14.48 秒。 Stable Diffusion XL 的處理能力更強，每張影像耗時 35.31 秒，總共耗時 565 秒。這些速度使得 Ultra 的效能遠超 Tiny，而 Tower 則以更強大的 GPU 依然保持領先。
| UL Procyon：AI 影像生成 | Lenovo ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2 (Intel Core Ultra 9 285) (NVIDIA RTX 4000 Ada) | 聯想 ThinkStation P3 Tower Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX 5000 Ada Generation） | 聯想 ThinkStation P3 Tiny Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX A1000） |
| 穩定擴散 1.5 (FP16) – 總分 | 1,316 | 3,734 | 558 |
| 穩定擴散 1.5 (FP16) – 總時間 | 75.986小號 | 26.779小號 | 179.144小號 |
| 穩定擴散 1.5 (FP16) – 影像產生速度 | 4.749 秒/影像 | 1.674 秒/影像 | 11.196 秒/影像 |
| 穩定擴散 1.5 (INT8) – 總分 | 17,263 | 45,881 | 6,793 |
| 穩定擴散 1.5 (INT8) – 總時間 | 14.482小號 | 5.449小號 | 36.798小號 |
| 穩定擴散 1.5 (INT8) – 影像生成速度 | 1.810 秒/影像 | 0.681 秒/影像 | 4.600 秒/影像 |
| 穩定擴散 XL (FP16) – 總分 | 1,061 | 3,293 | - |
| 穩定擴散 XL (FP16) – 總時間 | 565.015 | 182.179小號 | - |
| 穩定擴散 XL (FP16) – 影像產生速度 | 35.313 秒/影像 | 11.386 秒/影像 | - |
規格工作站 4
SPECworkstation 4.0 基準測試是一款綜合性工具，用於評估工作站效能的所有關鍵方面。它提供 CPU、圖形、加速器和磁碟效能的實際測量結果，幫助專業人士做出明智的硬體投資決策。此基準測試包含一套專門針對 AI/ML 工作負載的測試，包括資料科學任務和基於 ONNX 執行時間的推理測試，反映了 AI/ML 在工作站環境中日益增長的重要性。它涵蓋七個行業垂直領域和四個硬體子系統，能夠提供對當今工作站性能的詳細且相關的衡量標準。
在SPEC工作站的各個類別中，Ultra都表現出色，其中能源類別得分2.11，生命科學類別得分2.51，媒體與娛樂類別得分2.28。產品設計類別得分為2.28。雖然Tower在所有類別中均領先，Tiny則落後，但Ultra一如既往地保持著均衡的中間水平。
| SPECworkstation 4.0.0（越高越好） | Lenovo ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2 (Intel Core Ultra 9 285) (NVIDIA RTX 4000 Ada) | 聯想 ThinkStation P3 Tower Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX 5000 Ada Generation） | 聯想 ThinkStation P3 Tiny Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX A1000） |
| 能源 | 2.11 | 2.49 | 1.33 |
| 金融服務 | 1.52 | 2.44 | 1.62 |
| 生命科學 | 2.51 | 2.84 | 1.80 |
| 媒體與娛樂 | 2.28 | 2.69 | 1.89 |
| 產品設計 | 2.28 | 2.46 | 1.77 |
| 生產力與發展 | 1.29 | 1.50 | 1.29 |
樂士馬克
Luxmark 是一款 GPU 基準測試軟體，它使用開源光線追蹤渲染器 LuxRender 來評估系統在處理高精度 3D 場景時的效能。此基準測試軟體適用於評估伺服器和工作站的圖形渲染能力，尤其適用於視覺特效和建築視覺化應用，因為在這些應用中，精確的光照模擬至關重要。
P3 Ultra 搭載的 RTX 4000 Ada 顯示卡在 Luxmark 測試中表現出色，Hallbench 得分 15,054，Food 場景得分 5,612。這些數據表明，對於一款緊湊型工作站而言，Ultra 能夠以相當不錯的效率處理光線追蹤工作負載。其效能遠超 Tiny 系列的低階 GPU，而 Tower 系列自然更勝一籌。
總體而言，Ultra 提供了足夠的光線追蹤吞吐量，足以滿足日常專業工作流程中的可視化、光照預覽和 GPU 加速渲染需求。
| Luxmark（越高越好） | Lenovo ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2 (Intel Core Ultra 9 285) (NVIDIA RTX 4000 Ada) | 聯想 ThinkStation P3 Tower Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX 5000 Ada Generation） | 聯想 ThinkStation P3 Tiny Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX A1000） |
| 大廳長凳 | 15,054 | 26,792 | 7,423 |
| 食品 | 5,612 | 12,562 | 2,860 |
7-Zip 壓縮
7-Zip 壓縮基準測試評估壓縮和解壓縮過程中的 CPU 效能，測量 GIPS（每秒千兆指令數）和 CPU 佔用率。更高的 GIPS 和高效的 CPU 利用率表明性能卓越。
Ultra 擁有強勁的壓縮性能，總壓縮率高達 162.530 GIPS，CPU 使用率約 2,179%。單次壓縮速度約 161-162 GIPS，解壓縮速度約 162.5 GIPS。這些數據略勝 Tiny 一籌，並且與 Tower 的性能非常接近，儘管兩者尺寸有所不同。對於 CPU 密集型壓縮工作負載，Ultra 的效能符合 Ultra 9 285 處理器的預期。
| 7-Zip 壓縮基準（越高越好） | Lenovo ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2 (Intel Core Ultra 9 285) (NVIDIA RTX 4000 Ada) | 聯想 ThinkStation P3 Tower Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX 5000 Ada Generation） | 聯想 ThinkStation P3 Tiny Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX A1000） | ||
| 壓縮 | |||||
| 當前 CPU 使用率 | |||||
| 電流額定值/使用 | 7.590 吉普斯 | 6.970 吉普斯 | 5.369 吉普斯 | ||
| 額定電流 | 161.558 吉普斯 | 132.461 吉普斯 | 109.008 吉普斯 | ||
| 產生的 CPU 使用率 | |||||
| 結果評級/使用 | 7.689 吉普斯 | 7.115 吉普斯 | 5,492 吉普斯 | ||
| 結果評級 | 162.405 吉普斯 | 134.748 吉普斯 | 110.189 吉普斯 | ||
| 減壓 | |||||
| 當前 CPU 使用率 | |||||
| 電流額定值/使用 | 7.184 吉普斯 | 6.937 吉普斯 | 6.049 吉普斯 | ||
| 額定電流 | 162.532 吉普斯 | 152.009 吉普斯 | 135.698 吉普斯 | ||
| 產生的 CPU 使用率 | |||||
| 結果評級/使用 | 7.239 吉普斯 | 7,209 吉普斯 | 6.479 吉普斯 | ||
| 結果評級 | 162.405 吉普斯 | 142.655 吉普斯 | 144.454 吉普斯 | ||
| 總評分 | |||||
| 總 CPU 使用率 | |||||
| 總評分/使用情況 | 7.464 吉普斯 | 7.162 吉普斯 | 5.985 吉普斯 | ||
| 總評分 | 162.530 吉普斯 | 138.701 吉普斯 | 127.322 吉普斯 | ||
Blackmagic RAW 速度測試
Blackmagic RAW速度測試是一款效能基準測試工具，用於衡量系統使用Blackmagic RAW編解碼器處理影片播放和編輯的能力。它會評估系統解碼和播放高解析度視訊檔案的效果，並報告基於CPU和GPU處理的幀速率。
在 RAW 測試中，Ultra 可以以 114 fps 的幀率解碼 8K CPU 視頻，並以 129 fps 的幀率處理 8K OpenCL 視頻。這些資料使其效能介於 Tower 和 Tiny 之間，為處理高要求 8K 素材的使用者提供了中階體驗。
| Blackmagic RAW 速度測試 | Lenovo ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2 (Intel Core Ultra 9 285) (NVIDIA RTX 4000 Ada) | 聯想 ThinkStation P3 Tower Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX 5000 Ada Generation） | 聯想 ThinkStation P3 Tiny Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX A1000） |
|---|---|---|---|
| 8K CPU | 114 | 125 | 86 |
| 8K 開放式 | 129 | 179 | 61 |
Blackmagic磁盤速度測試
Blackmagic Disk Speed Test 透過測量讀寫速度來評估儲存效能，從而深入了解系統處理資料密集型任務（例如影片編輯和大檔案傳輸）的能力。
Ultra 的儲存效能為讀取速度 7,229MB/s 和寫入速度 6,094MB/s，與高階 PCIe Gen 4 SSD 系統相比毫不遜色。 Tower 的表現略高，而 Tiny 則略遜一籌。
Ultra 的測試結果表明，它可以支援大檔案傳輸和高頻寬媒體處理。
| 磁碟速度測試（越高越好） | Lenovo ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2 (Intel Core Ultra 9 285) (NVIDIA RTX 4000 Ada) | 聯想 ThinkStation P3 Tower Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX 5000 Ada Generation） | 聯想 ThinkStation P3 Tiny Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX A1000） |
| 閱讀 | 7,229.8 MB / s的 | 7304.2 MB / s的 | 6,742.0 MB / s的 |
| 寫 | 6,094.6 MB / s的 | 7006.2 MB / s的 | 5,781.6 MB / s的 |
攪拌機4.3
Blender 是一款開源 3D 建模應用程式。本次基準測試使用 Blender Benchmark 實用程式運行。分數以每分鐘採樣數計算，數值越高，效能越好。
Ultra 在 Blender 的 CPU 場景中表現出色。它在 Monster 場景中每分鐘採樣 202.9 次，在 Junkshop 場景中每分鐘採樣 133.4 次，在 Classroom 場景中每分鐘採樣 100 次，均優於 Tower 和 Tiny 型號。
| Blender CPU（每分鐘採樣數，越高越好） | Lenovo ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX 4000 Ada） | 聯想 ThinkStation P3 Tower Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX 5000 Ada Generation） | 聯想 ThinkStation P3 Tiny Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX A1000） |
| Monster | 202.9 | 163.7 | 179.31 |
| 舊貨店 | 133.4 | 106.8 | 110.79 |
| 課堂 | 100.0 | 80.9 | 77.45 |
在GPU渲染方面，Ultra在Monster測試中每分鐘可進行1,763次取樣，在Junkshop測試中為889次，在Classroom測試中為906次。這些成績遠超Tiny，但遠遜於Tower，後者搭載的RTX 5000 Ada顯示卡吞吐量是Ultra的兩倍以上。不過，就其等級和尺寸而言，Ultra依然提供了強勁的性能。
| Blender GPU（每分鐘樣本數，越高越好） | Lenovo ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX 4000 Ada） | 聯想 ThinkStation P3 Tower Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX 5000 Ada Generation） | 聯想 ThinkStation P3 Tiny Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX A1000） |
| Monster | 1,763.2 | 3,884.68 | 581.75 |
| 舊貨店 | 888.7 | 1,743.56 | 363.47 |
| 課堂 | 906.0 | 1,876.89 | 323.37 |
y 粉碎機
y-cruncher 是多線程可擴展程序，能夠計算圓周率 (Pi) 及其他精確到萬億位的數學常數。自 2009 年推出以來，它已成為超頻玩家和硬體愛好者的熱門基準測試和壓力測試應用程式。
P3 Ultra展現出卓越的持續運算效能，完成10億位元運算僅需19.524秒，完成1億位元運算僅需273.9秒。這些結果均優於Tower和Tiny，顯示Ultra在長時間的多階段工作負載下能夠維持更高的時脈穩定性。
| Y-Cruncher（總計算時間） | Lenovo ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2 (Intel Core Ultra 9 285) (NVIDIA RTX 4000 Ada) | 聯想 ThinkStation P3 Tower Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX 5000 Ada Generation） | 聯想 ThinkStation P3 Tiny Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX A1000） |
|---|---|---|---|
| 1億 | 19.524小號 | 22.112小號 | 24.063小號 |
| 2.5億 | 55.207小號 | 68.345小號 | 67.223小號 |
| 5億 | 122.528小號 | 146.977小號 | 154.892小號 |
| 10億 | 273.903小號 | 340.904小號 | - |
| 25億 | - | - | - |
| 50億 | - | - | - |
Geekbench 6
Geekbench 6 是一個跨平台基準測試，用於衡量整體系統效能。
Ultra 的單核心跑分 3,155 分，多核心跑分 20,334 分，整體多執行緒效能與 Tower 接近，但優於 Tiny。其 OpenCL 跑分 122,981 分，顯示其搭載的 RTX 4000 Ada 顯示卡效能有所提升，遠超 Tiny 的小型 GPU。整體而言，Ultra 的效能表現均衡。
| Geekbench 6（越高越好） | Lenovo ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2 (Intel Core Ultra 9 285) (NVIDIA RTX 4000 Ada) | 聯想 ThinkStation P3 Tower Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX 5000 Ada Generation） | 聯想 ThinkStation P3 Tiny Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX A1000） |
|---|---|---|---|
| CPU單核 | 3,155 | 3,175 | 3,194 |
| CPU 多核 | 20,334 | 21,033 | 17,572 |
| GPU OpenCL | 122,981 | 244,185 | 55,345 |
Cinebench 2024
Cinebench 2024 透過新增 GPU 效能評估擴展了 R23 的基準測試功能。它繼續測試 CPU 效能，但也包括衡量 GPU 處理渲染任務能力的測試。
這款處理器的多核心跑分是 1,727 分，單核心跑分是 139 分。搭配 RTX 4000 Ada 顯示卡時，GPU 跑分可達 12,222 分。對於 CPU 和 GPU 混合渲染任務，Ultra 的表現尚可，屬於中等程度。
| Cinebench 2024（越高越好） | Lenovo ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2 (Intel Core Ultra 9 285) (NVIDIA RTX 4000 Ada) | 聯想 ThinkStation P3 Tower Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX 5000 Ada Generation） | 聯想 ThinkStation P3 Tiny Gen 2（Intel Core Ultra 9 285）（NVIDIA RTX A1000） |
|---|---|---|---|
| 多核 | 1,727 | 1,851 | 1,511 |
| 單核 | 139 | 142 | 138 |
| GPU | 12,222 | 23,746 | 4,399 |
結語
聯想ThinkStation P3 Ultra Gen 2 SFF在聯想工作站產品線中佔據了一個有趣的位置，尤其是在體驗過同系列的ThinkStation P3 Tiny之後。這兩款系統都擁有遠超其體積的性能，在許多CPU密集型測試中，兩款機器的表現非常接近。 Ultra的優勢在於GPU加速的工作負載，例如3D建模、AI推理以及任何依賴顯存的任務。在測試過程中，我發現某些特定任務在Ultra上完成速度明顯更快，這只是因為Ultra的GPU擁有更大的效能餘裕。
Ultra 的緊湊型機箱為專業人士提供了小型工作站的所有優勢，包括靈活的擺放位置、簡潔的機身和豐富的介面。 Ultra 與 Tiny 一樣具有出色的多功能性，這得益於其支援兩個 SODIMM 插槽，最高可達 128GB 的 DDR5 內存，並兼容多種英特爾酷睿 Ultra 處理器。儘管 Ultra 需要外部電源轉接器，且其 GPU 效能上限低於聯想的大型塔式機型，但就其尺寸而言，Ultra 的 CPU 和 GPU 效能仍然強勁。
這款Ultra最突出的特點在於其出色的GPU密集型任務處理能力。運行本地語言模型等任務能夠立即受益於額外的顯存，這使得Ultra成為那些高度依賴此類加速的用戶的理想之選。雖然其性能可能不如聯想更高階的機型，但RTX 4000 Ada配置足以讓Ultra成為生產環境中名副其實的工作站。
對於尋求緊湊型系統且需要強大性能的專業人士而言，P3 Ultra SFF Gen 2 是一個絕佳的選擇。它在更小的機箱內提供工作站級別的性能，並且可以輕鬆融入大多數辦公環境。如果您的工作負載對 GPU 效能要求很高，那麼塔式機殼仍然是更佳的長期解決方案。不過，對於混合任務、CPU 驅動型專案以及日常專業工作而言，Ultra 在尺寸、速度和性能之間實現了極具吸引力的平衡。
排行榜：聯想 ThinkStation P3 Ultra SFF Gen 2 在最佳桌上型工作站排行榜上佔據最佳小型機位置。
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