联想 ThinkStation P3 Tower Gen 2 评测：Core Ultra 9 和 RTX 5000 Ada

联想 ThinkStation P3 Tower Gen 2 是一款中端工作站，专为满足工程、媒体、科学和软件开发等各个领域的专业工作流程需求而设计。它专为注重可靠性和性能，同时又注重预算（相对而言）的用户而设计。

这款工作站采用时尚的机箱，几乎无需工具即可轻松拆卸，方便升级和维护。它拥有丰富的 I/O 端口选择，确保为各种外设提供灵活的连接选项。

ThinkStation P3 的核心搭载英特尔酷睿 Ultra 9 285 处理器，该处理器包含 16 个高效核心，并通过其专用的神经处理单元 (NPU) 提供高达 36 TOPS（每秒万亿次运算）的强大性能。这种架构可实现高效的多任务处理，并支持线程应用程序，使其成为高要求计算任务的理想选择，同时价格也比高端工作站更实惠。

基础工作站配置配备 64GB RAM 和 1TB M.2 存储空间，但可容纳超出标准的配置。您还可以从三种高端 GPU 选项中进行选择。

建造和设计

ThinkStation P3 Tower 的机箱设计注重优化气流，以提升性能。其前面板采用蜂窝结构，不仅美观大方，还有助于实现卓越的通风。此外，机箱左侧和后部均设有明显的镂空设计，进一步提升了气流管理的效率。整体设计采用光滑圆润的边缘，营造出现代而精致的外观。值得一提的是，一体式手柄与机箱顶部无缝衔接，方便移动和运输。

该工作站尺寸为 16.3 英寸 x 14.6 英寸 x 7.1 英寸，外形相对紧凑，适合大多数设置。

前面板包含两个 USB-A Gen 1 端口、两个 USB-A Gen 2 端口、一个媒体/存储卡插槽以及两个 3.5 毫米插孔（一个用于麦克风，一个用于线路输出）。电源按钮也位于前面板上。

背面有两个 USB-A 2.0 端口、两个 USB-A Gen 1 端口和一个 HDMI 2.1 端口。此外，还提供了一个 3.5 毫米耳机/麦克风组合插孔和一个千兆以太网端口。工作站共有七个 DisplayPort 端口：显卡上四个，主板上两个，以及一个 flexIO DisplayPort。我们评测系统上的 Flex IO 端口包括 DisplayPort、带 DisplayPort 功能的 5GB USB-C 端口以及一个 HDMI 或 VGA 端口。

此型号不包含外部托架，但配备前置 HDD 托架。除了标准的 3.5 英寸/2.5 英寸托架外，用户还可以通过三个可选的附加磁盘托架来扩展存储容量。该系统最多支持七个驱动器，可配置为三个 SATA HDD/SSD 和四个 M.2 SSD，或者四个 SATA HDD/SSD 和两个 M.2 SSD。这种灵活性可实现显著的存储扩展。

ThinkStation P3 Tower Gen 2 配备丰富的 M.2 插槽：一个用于 WLAN 的 M.2 插槽、两个板载 M.2 PCIe 4.0 插槽、一个板载 M.2 PCIe 5.0 插槽（支持 PCIe 4.0 和 5.0 SSD），以及一个支持 M.2 PCIe 4.0 SSD 的 M.2 转 PCIe 适配器。基础型号配备 64GB DDR5 RAM（2 x 32GB），但可扩展至最高 256GB。

该工作站共有四个 PCIe 插槽。预装的 GPU 连接到 PCIe 5.0 x16 全长插槽，可提供 75W 的功率。在此插槽下方，有一个 PCIe 3.0 x1 半长插槽（25W），但被已安装的 GPU 覆盖。再往下，您会发现一个 PCIe 4.0 x16 半长插槽（25W）和另一个 PCIe 3.0 x1 插槽。值得注意的是，电源 (PSU) 的选择（有 500W、750W 和 1100W 三种选择）将影响工作站中可安装的组件。

可维护性

要维修此工作站中的大多数组件，只需卸下固定机箱侧面板的两颗十字槽螺钉即可。机箱内部维护起来非常简单。唯一的障碍是风扇和驱动器托架，它们都可以轻松拆卸。

英特尔 CPU 上方安装了一个紧凑型散热器，方便拆卸维修。M.2 SSD 位于 CPU 正下方，非常方便。

要接触四个 DDR5 插槽，您需要卸下覆盖主板该部分的驱动器托架。电源已牢固地拧紧到位，但可以轻松拆卸以进行故障排除。所有线缆均用扎带整理，以便高效维护。

这款工作站顶部 PCIe 插槽安装有一块 NVIDIA RTX 5000 Ada 显卡，并可选择在其下方添加另一块显卡。此外，工作站配备四个风扇，侧面板上还预留了两个风扇空间，以确保所有组件的有效散热。

UL Procyon AI 推理基准测试

Procyon AI 推理基准测试通过简化跨不同平台的 AI 推理评估，提供可靠高效的性能测试。该基准测试由 Procyon 与领先的 AI 硬件供应商合作开发，旨在最大限度地降低不同模型和系统配置带来的复杂性，从而实现一致、可重复的基准测试。它针对 CPU、GPU 或 AI 加速器进行了优化，能够深入了解不同系统在实际 AI 任务中的处理能力。

Procyon AI 推理基准 CPU 测试衡量了 P3 Tower 上的英特尔酷睿 Ultra 9 285 处理器与 ThinkStation PX 上的英特尔至强金牌 5420+ 处理器之间的性能对比。总体而言，基准测试表明，英特尔酷睿 Ultra 9 处理器的性能优于至强金牌 5420+，得分分别为 196 分和 167 分。英特尔酷睿 Ultra 9 处理器的优势在 MobileNet V3 测试中尤为明显，其平均耗时为 0.94 毫秒，显著优于英特尔至强金牌 5420+ 的 3.29 毫秒。

在 YOLO V3 和 REAL-ESRGAN 测试中，P3 Tower 的平均速度较慢，为 43.43 毫秒，而 PX 工作站则表现更佳，平均速度为 32.22 毫秒。在最大工作负载下，P3 Tower 的运行时间为 2,019.39 毫秒，而 ThinkStation PX 的运行时间则更短，为 1,433.09 毫秒。总体而言，英特尔酷睿 Ultra 9 在较小工作负载下表现良好；然而，当另一台 CPU 速度变慢时，英特尔至强金牌 5420+ 能够快速运行较大的工作负载。UL Procyon AI 推理基准测试

Procyon AI 推理基准测试通过简化跨不同平台的 AI 推理评估，提供可靠高效的性能测试。该基准测试由 Procyon 与领先的 AI 硬件供应商合作开发，旨在最大限度地降低不同模型和系统配置带来的复杂性，从而实现一致、可重复的基准测试。它针对 CPU、GPU 或 AI 加速器进行了优化，能够深入了解不同系统在实际 AI 任务中的处理能力。

Procyon AI 推理基准 CPU 测试衡量了 P3 Tower 上的英特尔酷睿 Ultra 9 285 处理器与 ThinkStation PX 上的英特尔至强金牌 5420+ 处理器之间的性能对比。总体而言，基准测试表明，英特尔酷睿 Ultra 9 处理器的性能优于至强金牌 5420+，得分分别为 196 分和 167 分。英特尔酷睿 Ultra 9 处理器的优势在 MobileNet V3 测试中尤为明显，其平均耗时为 0.94 毫秒，显著优于英特尔至强金牌 5420+ 的 3.29 毫秒。

在 YOLO V3 和 REAL-ESRGAN 测试中，P3 Tower 的平均速度较慢，为 43.43 毫秒，而 PX 工作站则表现更佳，平均速度为 32.22 毫秒。在最大工作负载下，P3 Tower 的运行时间为 2,019.39 毫秒，而 ThinkStation PX 的运行时间则更短，为 1,433.09 毫秒。总体而言，英特尔酷睿 Ultra 9 在较小工作负载下表现良好；然而，当另一台 CPU 速度变慢时，英特尔至强金牌 5420+ 能够快速运行较大的工作负载。

接下来，我们使用相同的基准测试将 NVIDIA Ada Generation RTX 5000 与 NVIDIA RTX A5500 进行比较。结果表明，我们的 P3 Tower 处理 GPU 任务的能力始终优于 ThinkStation PX，得分分别为 1,168 和 771。较新的 RTX 5000 Ada 在 MobileNet V3 测试中表现出显着的性能提升，时间为 0.46 毫秒，而 A5500 的平均时间为 0.64 毫秒。这种趋势在各种基准测试中都得以延续，记录的时间如下：ResNet V3 为 1.07 毫秒，Inception V4 为 2.71 毫秒，DeepLab V3 为 12.27 毫秒，YOLO V3 为 4.63 毫秒，REAL-ESRGAN 为 81.82 毫秒。GPU 为 AI 工作负载提供了上一代版本所不具备的性能提升。

TensorRT 测试评估 AI 模型的吞吐量，同时最大限度地降低延迟。由于新型号具有 AI 加速功能，P3 Tower 表现出色，总分为 1,706 分，而 ThinkStation PX 为 1,308 分。对于较小的工作负载，P3 Tower 的时间为 0.24 毫秒，而 ThinkStation PX 需要 0.32 毫秒，这表明 P3 Tower 的平均时间更短。同样，对于较大的工作负载，P3 Tower 的平均时间为 84.04 毫秒，PX 为 152.69 毫秒。唯一值得注意的例外是 DeepLab V3，P3 Tower 在这方面表现不佳，平均时间为 3.92 毫秒，而 ThinkStation PX 为 3.20 毫秒。尽管 ThinkStation P3 Tower Gen 2 设计为中端工作站，但它具有多项显著优势。

UL Procyon：AI文本生成

Procyon AI 文本生成基准测试通过 提供简洁一致的评估方法，简化了 AI LLM 性能测试。它允许跨多个 LLM 模型进行重复测试，同时最大限度地降低大型模型和可变因素的复杂性。该基准测试由 AI 硬件领导者共同开发，优化了本地 AI 加速器的使用，从而实现更可靠、更高效的性能评估。以下测量结果均使用 TensorRT 进行测试。

在 Procyon AI 文本生成测试中，P3 Tower 凭借 NVIDIA 5000 Ada Generation 的处理能力占据优势，该处理器拥有 12,800 个 CUDA 核心和 256 位内存总线，而 NVIDIA A5500 则拥有 10,240 个 CUDA 核心和 384 位内存总线。5000 Ada 的 Phi 和 Mistral 得分分别为 4,344 和 4,136，输出令牌速率分别为 160.757 个令牌/秒和 117.784 个令牌/秒，明显高于 A5500 的 142.314 个令牌/秒和 108.534 个令牌/秒。这一趋势在 Llama3 和 Llama2 中延续，其中 5000 Ada 领先，在 Llama3 中总产出 96.565 个代币/秒，耗时 30.285 秒；在 Llama2 中总产出 57.523 个代币/秒，耗时 50.269 秒。5000 Ada 依然保持领先，在较重的机型上也表现良好。对于那些寻求 AI 加速系统但又不想支付更高价位的用户来说，它提供了极具吸引力的价值。

UL Procyon： AI 图像生成

Procyon AI 图像生成基准测试 (Procyon AI Image Generation Benchmark)提供了一种一致且准确的方法，用于测量各种硬件（从低功耗 NPU 到高端 GPU）的 AI 推理性能。它包含三项测试：针对高端 GPU 的稳定扩散 XL (FP16)、针对中等性能 GPU 的稳定扩散 1.5 (FP16) 以及针对低功耗设备的稳定扩散 1.5 (INT8)。该基准测试使用针对每个系统的最佳推理引擎，以确保结果公平且具有可比性。

在 Procyon AI 图像生成基准测试中，P3 Tower 在 GPU 相关任务中继续表现出色。Stable Diffusion 1.5 FP16 测试得分为 3,734，远远领先于 ThinkStation PX 的 2,386。5000 Ada 的平均图像生成时间为 1.674 秒，远快于 A5500 的每幅图像 2.619 秒。同一型号的 INT8 变体也表现出色，5000 Ada 的得分为 45,881，而 A5500 的得分为 27,743。其每幅图像的生成时间为 0.681 秒，略快于对比系统的平均时间。在 Stable Diffusion XL FP16 测试中，这种模式依然存在，5000 Ada 的得分为 3,293，而 A5500 的得分为 2,012。与之前的结果一致，这款较新的 GPU 的运行效率比 ThinkStation PX 上的 A5500 更高。

UL Procyon AI 计算机视觉

UL  Procyon AI Inference 旨在评估工作站在专业应用中的性能。需要注意的是，此测试不利用多 CPU 功能。具体来说，该工具旨在评估工作站处理 AI 驱动任务和工作流程的能力，并详细评估其处理复杂 AI 算法和应用程序的效率和速度。

专为 AI 工作负载设计的 P3 Tower 在所有测试类别中均展现出与 ThinkStation PX 相当的性能。两者在 AI 任务处理速度方面相近的一个有力证明是，它们的总得分均为 71 分。查看各项测试结果，我们发现 MobileNet V3 的计算时间为 1.62 毫秒，ResNet 50 的计算时间为 20.17 毫秒，Inception V4 的计算时间为 60.94 毫秒，DeepLab V3 的计算时间为 60.83 毫秒，YOLO V3 的计算时间为 160.27 毫秒，Real-ESRGAN 的计算时间为 62.59 毫秒。这款工作站的高效性使其性能堪比上一代工作站的高端水平。

SPEC工作站 4

SPECworkstation 4.0 基准测试是一款全面的工具，用于评估工作站性能的所有关键方面。它提供了 CPU、显卡、加速器和磁盘性能的真实测量数据，确保专业人员拥有足够的数据来做出明智的硬件投资决策。该基准测试包含一组专门针对 AI 和 ML 工作负载的测试，包括数据科学任务和基于 ONNX 运行时的推理测试，反映了 AI/ML 在工作站环境中日益增长的重要性。它涵盖七个垂直行业和四个硬件子系统，为当今工作站的性能提供了详细且相关的衡量标准。

在SPECworkstation测试中，两款系统的结果因工作负载而异。PX塔式机在能源（3.16 vs. 2.49）、金融服务（3.84 vs. 2.44）和生命科学（3.78 vs. 2.84）三个类别中领先，展现了其服务器级CPU在计算密集型领域的优势。媒体娱乐和产品设计方面的表现较为接近，PX略胜一筹，分别为2.78 vs. 2.69和2.73 vs. 2.46。生产力与开发是P3塔式机唯一领先的类别，其得分为1.50，而PX为1.09，这表明ThinkStation PX能够更有效地应对CPU负载。

Luxmark 是一款 GPU 基准测试，利用开源光线追踪渲染器 LuxRender 来评估系统处理高精细 3D 场景的性能。该基准测试适用于评估服务器和工作站的图形渲染能力，尤其适用于视觉效果和建筑可视化应用，因为精确的光线模拟对这些应用至关重要。

在 LuxMark 测试中，联想 ThinkStation P3 填补了 ThinkStation PX 未能填补的性能差距。在 Hallbench 测试中，P3 得分 26,792，而 PX 得分 20,289；在 Food 测试中，P3 得分 12,562，而 PX 得分 7,827。这一优势主要源于 P3 搭载的 NVIDIA RTX 5000 Ada GPU，其 OpenCL 渲染性能比 PX 的 RTX A5500 更强大。

7-Zip 压缩

7-Zip 压缩基准测试评估 CPU 在压缩和解压缩任务中的性能，以 GIPS（每秒千兆指令数）和 CPU 使用率作为衡量标准。更高的 GIPS 和高效的 CPU 使用率表明性能卓越。

在 7-Zip 压缩基准测试中，ThinkStation PX 在整体吞吐量方面占据明显优势，总评分为 202.384 GIPS，而 P3 Tower 仅为 138.701 GIPS。从反映持续性能的最终评分来看，PX 的压缩和解压缩性能分别以 206.619 GIPS 和 198.149 GIPS 领先，而 P3 则分别为 134.748 GIPS 和 142.655 GIPS。这些结果凸显了 PX 在服务器级 CPU 的帮助下，在持续、高度并行数据处理方面的优势。ThinkStation P3 Tower Gen 2 展现了高端机型 CPU 的性能如何超越中端机型。

Blackmagic RAW速度测试

Blackmagic RAW Speed Test 是一款性能基准测试工具，用于衡量系统使用 Blackmagic RAW 编解码器处理视频播放和编辑的能力。它评估系统解码和播放高分辨率视频文件的性能，并提供基于 CPU 和 GPU 处理的帧速率。

在 Blackmagic RAW 速度测试中，ThinkStation PX 工作站在 8K CPU 解码方面略胜 P3 Tower，得分分别为 142 fps 和 125 fps。然而，P3 Tower 在 8K OpenCL 解码方面占据领先地位，达到了 179 fps，而 PX 仅为 150 fps。这幅精彩的视觉效果展现了两款机型各自的优势。

Blackmagic磁盘速度测试

Blackmagic Disk Speed Test 通过测量读写速度来评估存储性能，从而深入了解系统处理数据密集型任务（例如视频编辑和大文件传输）的能力。

联想 ThinkStation P3 Tower Gen 2 拥有出色的磁盘性能，读取速度高达 7,304.2 MB/s，写入速度高达 7,006.2 MB/s。这表明，它比 ThinkStation PX Workstation 拥有更高的高速传输兼容性，后者的读取速度为 3,958.2 MB/s，写入速度为 2,474.2 MB/s。

Blender 4.3

Blender 是一款开源 3D 建模应用程序。本次基准测试使用 Blender Benchmark 实用程序运行。分数以每分钟采样数计算，数值越高，性能越好。

在 Blender 的 CPU 渲染测试中，ThinkStation PX Workstation 的采样率高于 P3 Tower，这主要归功于其服务器级 CPU。在“怪物”场景中，PX 的采样率达到了每分钟 450.8 次，而 P3 的采样率仅为 163.7 次；在“旧货店”场景中，PX 的采样率达到了每分钟 319.9 次，而 P3 的采样率仅为 106.8 次。“课堂”场景也呈现出类似的趋势，PX 的采样率达到了每分钟 222.7 次，而 P3 的采样率仅为 80.9 次。

另一方面，配备 NVIDIA RTX 5000 Ada 的 P3 Tower 非常适合 Blender 的 GPU 渲染测试。在怪物场景中，它每分钟产生 3,884.68 个样本，而 PX 的每分钟为 2,277.83 个。在 Junkshop 测试中，P3 的采样率为 1,743.56，而 PX 的采样率为 1,415.61；Classroom 的采样率为 1,876.89，而 PX 的采样率为 1,252.93。

y-cruncher

y-cruncher 是一款多线程可扩展程序，能够计算圆周率 (Pi) 及其他精确到万亿位的数学常数。自 2009 年推出以来，它已成为超频玩家和硬件爱好者的热门基准测试和压力测试应用程序。

在 Y-Cruncher 测试中，ThinkStation PX 再次展现出 ThinkStation P3 所不具备的出色处理能力。在 10 亿位数字下，PX 的运行耗时为 6.389 秒，而 P3 则为 22.112 秒；在 100 亿位数字下，PX 的运行耗时为 85.968 秒，而 P3 则为 340.904 秒。在更高的工作负载下，PX 也进一步扩大了领先优势，250 亿位数字下运行耗时为 253.808 秒，500 亿位数字下运行耗时为 576.144 秒。而 P3 Tower 由于配置的内存大小，并未在这些规模下进行测试。

Cinebench R23

Cinebench R23 基准测试工具通过使用 Cinema 4D 引擎渲染复杂的 3D 场景来评估系统的 CPU 性能。它测量单核和多核性能，全面展现 CPU 处理 3D 渲染任务的能力。

在 Cinebench R23 测试中，联想 ThinkStation P3 Tower Gen 2 的多核得分为 30,760，单核得分为 2,294；而 PX Workstation 的多核得分分别为 64,079 和 1,597。PX 和 P3 Tower Gen 2 各有优势——PX 的侧重点不同，而 P3 Tower Gen 2 的单核性能则令人印象深刻。

Cinebench 2024

Cinebench 2024 扩展了 R23 的基准测试功能，增加了 GPU 性能评估。它不仅测试 CPU 性能，还包含衡量 GPU 处理渲染任务能力的测试。

在 Cinebench 2024 测试中，联想 ThinkStation P3 的多核得分为 1851 分，单核得分为 142 分，而 PX 的得分分别为 3354 分和 88 分。GPU 性能方面，P3 也更胜一筹，其 NVIDIA RTX 5000 Ada 显卡的得分为 23746 分，而 PX 的 RTX A5500 显卡的得分为 16672 分。这些结果凸显了 PX 在高线程 CPU 工作负载方面的主导地位，而 P3 在单核效率和 GPU 渲染能力方面则更胜一筹。

结论

在我们的测试中，联想对 P3 Tower 的愿景显而易见。该系统始终提供可靠高效的性能，证明了其能够管理高要求工作负载的能力。尤其值得一提的是，P3 Tower 在 AI 基准测试中表现出色，性能堪比上一代 ThinkStation PX。这一性能凸显了 AI 如何重新定义这个价位段的预期。

搭载 NVIDIA RTX 5000 Ada GPU 的 P3 Tower 显著提升了实际性能，这在多项测试中均有体现。例如，在 UL Procyon AI 图像生成测试中，P3 Tower 取得了令人印象深刻的 3,734 分，而 NVIDIA RTX A5500 的得分仅为 2,386 分。在使用最佳推理引擎的情况下，P3 Tower 在所有三个 AI 图像生成基准测试中的成绩均提升了 62%。

在 Luxmark 测试中，性能差异也十分显著。P3 Tower 在 Hallbench 测试中得分 26,792，而 PX 仅为 20,289。此外，在 Food 基准测试中，PX 得分为 7,827，而 P3 Tower 的表现则更胜一筹，得分高达 12,562。总体而言，P3 Tower 在性能方面展现出明显的优势。

P3 Tower 是一款中端机型，搭载 24 核英特尔酷睿 Ultra 285 CPU。在我们的基准测试中，它展现出比至强金牌处理器更卓越的效率。例如，在 7-Zip Compression 基准测试中，至强金牌处理器的总 CPU 使用率为 5,184%，而酷睿 Ultra 仅为 1,937%。至强金牌处理器的 GIPS 性能为 3.906，而酷睿 Ultra 则为 7.162。因此，酷睿 Ultra 的总 GIPS 性能为 138.701，而至强金牌处理器为 202.384，这意味着总 GIPS 性能下降了近 46%。

高效的 CPU 和强大的 GPU 使 ThinkStation P3 Tower Gen 2 成为一款功能强大的中高端系统，售价 7,939 美元。它兼具高端性能与经济实惠，是一款功能多样的工作站，无需高昂的价格即可提供卓越的性能。

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