【硬件科普】什麼是工作站？雙32GB專業卡的工作站有多強？

這是一臺頂配的遊戲主機 RGB燈效流光溢彩 能暢玩各種4K高畫質3A大作 售價在2到3萬元之間 而這是ThinkStation P8專業工作站 黑紅封閉的機箱非常低調 但選配後的價格超過30萬元 相當於一臺小米蘇7 Max 爲什麼專業工作站這麼貴 和傳統的PC比 又有哪些獨特的優勢和用途 工作站是爲專業領域設計的高性能計算機 在上個世紀家用電腦的性能非常孱弱 數據的處理 工程 仿真 甚至視頻剪輯都需要工作站來處理 早期的工作站普遍採用臥室或塔式機箱 雖然外觀和個人PC差不多 但價格是後者的數倍 並且一般使用RISC架構和UNIX操作系統 高昂的售價再加上封閉的生態環境 這種工作站和普通用戶基本無緣 只能在個別專業領域中見到 例如1997年發售的最終幻想7 在開發時就使用了250臺 單價7萬美元的SGI Indigo II圖形工作站 來做特效和建模 而渲染則由一臺當時售價上百萬美元的 ONIX渲染工作站完成 在2000年後 工作站逐步轉向了X86架構加Windows系統 變得更加簡單易用 形態上也逐漸劃分成 集中堆疊的刀片式工作站 類似筆記本的移動工作站 以及最常見的塔式工作站 塔式工作站雖然在體積和外形上 和家用主機非常相似 但在硬件配置 拓展性和穩定性上 則要強得多 隨着時代的發展 3V渲染 物理仿真 和AI訓練這一類重度生產力場景 也越來越普及 比如我們工作室就需要 經常製作大量的三維動效 這時候一臺長時間穩定運行 性能還遠超傳統PC的塔式工作站 就能節省大量的製作時間 以這臺聯想ThinkStation P8爲例 甚至比旁邊的頂配PC還要小上一圈 作爲重度的生產力工具 工作站的機箱普遍非常的低調 不會有大面積的側透玻璃和RGB燈效 堅固厚實的金屬外殼不僅安全 還能防止電磁干擾 紅色的塑料框同時承擔了提手的作用 方便移動機身 而黑色的前後面板上 都覆蓋了大面積的蜂窩狀開孔 分別用於進風和出風 其中前面板的開孔表面 還有針狀的凸起 這種設計的靈感 來自於阿斯頓馬丁跑車的進氣格扇 可以提供更大的風量 工作站有時候要架在機架上堆疊使用 而前進後出的風道 就能避免多臺機器互相干擾 將手伸進側邊的凹槽中 輕拉側把手就能打開機箱的側板 去除散熱就能看到這臺工作站的核心 線程撕裂者Pro 7995WX ZEN 4架構96核心192線程 單核最高5.1GHz L3緩存384M TDP 350W 相當於6顆7950X 只是頻率略低 7995WX支持8通道內存 我們這臺機器已經插滿了8根32G 總共256G的4800MHz的ECC內存 內存帶寬高達250G每秒 是14900K加6800MHz 雙通內存的2.5倍 ECC內存還附帶糾錯的功能 降低渲染錯誤或者藍屏的風險 感興趣的話可以看我們的往期節目 工作站一般會插多張顯卡 用作渲染或者跑AI 而7995WX搭配WRX90主板 最多可以拓展128條PCIE 5.0通道 比桌面平臺的拓展性要強得多 比如這臺工作站上 就有整整4條全長的PCIE 5.0x16 還有兩條PCIE 5.0x8和一條PCIE 4.0x8 這臺主機預裝了兩張雙槽的 NVIDIA RTX 5000 AIDA顯卡 採用了最新的愛達洛弗倫斯架構 在AI和計算性能上都有大幅的進步 而下方的兩條PCIE 還可以再多裝一張雙槽顯卡 或者兩張單槽顯卡 爲了方便維護 工作站裏幾乎所有的配件 都做了快拆設計 拉開紅色的提手 再打開右側鎖釦 就能解鎖顯卡 在顯卡的下方還有兩個M.2硬盤位 硬盤散熱片也能免工具拆裝 主板上共有三個PCIE 5.0的M.2硬盤位 右下角還有一個雙層的3.5寸盤位 我們這臺機器預裝了一塊 12TB的機械硬盤 可以通過卡扣快捷取出 每層的盤位還能改裝成兩條M.2 選配存儲托架以後還能再拓展一條 總計實現8條M.2 超強的拓展性 再加上配件快拆的設計 工作站的升級和維護 機箱兩側的風扇同樣能用卡扣快捷取出 6把風扇和CPU風扇 一同組建了前進後出的貫穿式風道 在講解工作站的散熱之前 我們先回顧下家用機的風道設計 目前主流的機箱 採用前面板進風 頂部和尾部出風的設計 一些主打顏值的海景房 會把前面板改成玻璃 電源倉放在主板的背面 從側面和底部進氣 這種設計可以通過 佈置數量衆多的低速風扇 在噪音很低的同時 大幅提高風的流量 單音風道交錯 機箱內整體的風壓不是很高 對於消費級主機 不是太多的配件來講 並不是什麼大問題 但對工作站來說 動不動會上兩顆CPU 內存的數量也會高達十幾根 搭配兩張四張甚至八張顯卡 如此高密度的佈置環境下 風壓不夠就無法吹透所有的元器件 所以工作站一般採用 前進後出的貫穿式風道 避免風道紊亂 降低風壓 搭配多把暴力風扇 用高風壓貫穿機箱內所有的配件 爲了契合貫穿風道 並實現高密度的佈置 工作站顯卡通常不會採用下壓式散熱 而是使用渦輪散熱 從渦輪進風 從尾部出風 不會干擾機箱的風道 以這臺P8爲例 右上角的8cm風扇進氣後 從顯卡的尾部排出 中間兩把8038規格的後扇進氣量最大 穿過內存和兩把9cm的CPU風扇 最後從尾部的9cm風扇排出 而底部的兩把風扇 分別負責下方的PCIe拓展硬盤位 和1400W的電源 三組風道互不干涉 這種南北通透的風道簡單又高效 不管是橫放還是豎放 還是多臺堆疊 都有不錯的效果 爲了能期程24小時穩定工作 這些風扇的規格也都非常誇張 比如CPU散熱器上這兩把9225風扇 每把都能跑到最高4000轉3.6瓦的功率 而我們平時裝機使用的CPU散熱 雖然直徑更大 但轉速一般不超過2000 總功率也更低 另外幾把機箱風扇的功率和轉速上限 也遠超普通風扇 那接下來我們就來實際驗證一下 這臺工作站的散熱表現 在BIOS裏可以從1到7檔來調節風扇的轉速 先來看看最安靜的1檔 室溫27度在系統桌面下人工衛噪音42分貝 而在雙烤滿載時 CPU穩定在350W 73度 全核頻率2.5GHz 兩張顯卡也都能跑滿250W的TDP 一張88度 2340MHz 一張85.5度 2460MHz 此時人工衛噪音56.9分貝 把風扇拉到3檔以後 溫度和噪音變化不大 而如果風扇都拉滿到7檔 CPU溫度會進一步下降到66度 但此時人工衛的噪音也達到了66分貝 這個起飛檔位 應該是針對上機架堆疊使用的場景 即使1檔的散熱在桌面環境下也完全夠用了 那接下來我們就來實際測試一下 這臺工作站的性能表現 先衝擊一下娛樂大師的天梯寶 頂配的遊戲主機能跑到348萬分 已經擊敗了全國99.8155%的用戶 而這臺ThinkStation P8 光是CPU就跑了接近300萬分 總分539萬 擊敗了全國99.9985%的用戶 雖然不知道排名前10萬分之1.5的用戶 是什麼樣的電腦 但是這臺P8也已經能流暢運行絕地求生 刺客信條等3A大作了 接下來是R23渲染 192個框框直接拉滿 不到10秒就能跑完一輪 最終得分115165分 相當於149K的2.7倍 而1800分的單核成績 對於96核的CPU來說已經很不錯了 R24的成績也是一樣 多核能輕鬆跑上6000多分 同樣接近149K的3倍 而在微銳CPU渲染裏 7995WX能跑到10萬5000分 接近149K的4倍 然後是Blender CPU渲染測試 256步採樣 Whiter Lens場景 7995WX只需要4分40秒就能渲染完成 而149K需要整整16分鐘 這類渲染軟件還可以調用多張顯卡 兩張NVIDIA RTX 5000 AIDA 只需要40秒即可渲染完成 在OC Benchmark光追渲染測試裏 雙卡一起可以跑到誇張的1600分 我們的工作流裏還會經常使用Redshift渲染 比如這段傳感器動畫 之前的頂配渲染機渲染10分鐘才能一幀 1200幀的動畫需要渲染一整個星期 而這臺雙卡工作站只用了6分多鐘就能渲染一幀 能讓節目提前一天半上線 大家對GeForce系列的遊戲顯卡都比較熟悉了 而P8內置的這兩張NVIDIA RTX 5000 AIDA 則是專爲生產力場景設計的專業卡 雖然兩類顯卡的硬件架構類似 但AI訓練推理和高強度的圖形渲染 需要更高的顯存容量 因此NVIDIA RTX 5000 AIDA 配備了32GB的ECC顯存 ECC糾錯功能還可以提升工作穩定性 專業顯卡的驅動還對OpenGL進行了額外的優化 在一些工業軟件裏性能遠超同規格的遊戲卡 比如在Spike Workstation 3.1測試裏 專業卡在西門子工業仿真SNX 和醫學可視化測試Medical等項目裏的得分 明顯就要更高 多卡和大顯存還能加速AI相關的任務 這裏我們也測試了 AI繪圖和本地大模型推理這兩個常見場景 首先用Confi UI搭配Stable Diffusion 1.9.3 512x512分辨率出圖 迭代次數20 兩張NVIDIA RTX 5000 AIDA 1.5秒就能完成一輪 每輪輸出兩張圖片 對於需要大批量出圖選圖的設計行業 多卡也能提升工作效率 我們還用OLAMA在本地部署了幾個大語言模型 320億參數的模型在Q4量化以後 只需要大約18G的顯存就能流暢的運行 但720億參數的千萬二會佔用大約40G的顯存 這時候兩張32G顯存的顯卡就能繼續輸出流暢的對話 在部署模型以後 局域網內的其他人都能通過API接入到工作站 拓展出更多的用法 比如說查英文資料的時候需要經常用到翻譯軟件 常規的機翻經常有不通順的問題 而通過API調用的千萬二模型的效果就明顯更好 在看英文視頻時 AI翻譯的字幕質量也會更高 我們還用Anderson LLM搭建了本地知識庫 把製片規範放進去 大模型就能直接解答剪輯小夥伴的問題 很多企業都有高保密的需求 不能使用在線AI工具 而本地大模型就能保證隱私的情況下提高工作效率 這裏我們只是做了幾個簡單的演示 如果是在Linux環境下使用VLLM這類支持張量並行的工具 推理速度還能進一步提升 那看到這裏相信大家已經發現了 工作站本質上就是一臺生產力工具 超高規格的CPU在渲染、科學計算、物理仿真上優勢巨大 而出色的拓展性也能應對更多的需求 跑AI顯存不夠了就再加張顯卡 跑VASP太慢就把8條內存插滿 嫌硬盤容量小最高還能升級到52TB 工作站平臺的高拓展性就可以適應更多的專業場景 最後無論是跑AI還是做渲染 工作站一般買回來就要7×24小時滿載運轉 爲了防止崩潰重啓的意外情況 就需要搭配降低故障率的ECC內存和顯存 再用暴力風扇配合貫穿式風道 給全部的組件散熱保證長時間工作的穩定性 超高的性能和拓展性還能穩定滿載工作 這樣一臺生產力工具的成本自然低不了 一塊7995WX要賣8萬塊 一張NVIDIA RTX 5000 AIDA也需要2萬6 工作站的一個配件就頂上好幾臺高配電腦的主機 品牌工作站還會綁定配件定製和上門維修服務 最後的價格也只會水轉腸高 因此工作站一般面向的是對生產力需求極高的企業或者專業用戶 比如同樣是用Blender渲染一段素材 我們個人不在乎慢個十幾分鍾 甚至崩潰了重新渲染也能接受 但對於接單很多排席橫井的影視工作室 節省的時間可能就意味着能多加一單 創造的價值比工作站本身更大 這期節目我們還全程用上了一臺ThinkVision裸眼3D顯示器 它能通過攝像頭追蹤眼球 並利用柱狀透鏡給雙眼投射不同視角的圖像 這樣人眼就能看到三維立體的畫面 不過普通的相機並不能完美展示3D的效果 但在3D模式下預覽模型的體驗確實非常特別 推薦大家有條件的話去體驗一下 好 本期節目到這裏就算全部介紹完畢了 如果你覺得這期節目還不錯的話 就請不要忘了關注我們並一鍵三連 我們是全職UP主 你的三連會對我們有很大的幫助 感謝各位的耐心觀看與支持 我們將持續輸出乾貨滿滿的軟件件知識 這裏是言簡茶談 我是佛梁麥茶人 我們下期節目再見