Kompiuteris | RPC AI Research | AMD Ryzen 9 7900 | RTX 5060 8GB | 64GB RAM | 2TB SSD
Pagrindinės specifikacijos
Pritaikymo sritys
Ryzen 9 7900 procesorius ir 64GB DDR5 RAM leidžia apdoroti didelius duomenų kiekius, treniruoti neuroninius tinklus ir atlikti sudėtingas analizės užduotis be trikdžių.
Moderni RTX 5060 8GB vaizdo plokštė užtikrina greitą GPU skaičiavimą, spartina Python, TensorFlow, PyTorch darbus, o 2TB SSD – greitą failų valdymą.
Galinga sistema atveria galimybes 2D/3D vizualizacijoms, video montavimui, didelėms AI simuliacijoms – idealiai tinka profesionaliems projektams ir inovacijoms.
⚙️ Komponentai
12 branduolių, 24 gijų architektūra ir pažangi Zen 4 technologija – idealu intensyvioms AI užduotims, tyrimams ir paraleliniam darbui.
Patikima platforma su WiFi ir PCIe 5.0 palaikymu – maksimalus suderinamumas bei galimybė ateityje plėstis be kompromisų.
Nepriekaištingas duomenų perdavimo greitis užtikrina, kad net masyvūs AI dataset’ai įkeliami akimirksniu; darbo eiga išlieka sklandi.
64GB DDR5 atmintis su 6000MHz dažniu – jokių ribų darbo srautui ir intensyviems tyrimams, RGB apšvietimas suteikia modernų akcentą.
Naujos kartos Ada Lovelace architektūra, puikiai tinka AI modelių treniravimui, vaizdo apdorojimui ir spartiems GPGPU skaičiavimams.
Minimalistinis dizainas, optimizuotas oro srautas ir ARGB apšvietimas – tylus, stilingas ir visada vėsus net prie didžiausios apkrovos.
Patikimas 750W maitinimo blokas su efektyvumo rezervu – užtikrina stabilią galią visiems komponentams, net maksimaliai plečiant sistemą.
360mm skysčio aušintuvas užtikrina žemą temperatūrą net ilgų AI treniruočių metu; tylus ventiliatorių darbas nepertraukia susikaupimo.
Standartiniai ARGB ventiliatoriai korpuse pilnai užtikrina optimalų oro srautą – papildomų nereikia.
Specialiai sukomplektuota platforma dirbti su AI, ML ir didelės apimties duomenų apdorojimu – profesionaliam tyrėjui ar kūrėjui.
Testai ir rezultatai
| Testas | Rezultatas | Nustatymai |
|---|---|---|
| Stable Diffusion 1.5 (512×512) | 13.8 img/min | RTX 5060, FP16, PyTorch |
| Blender Classroom | 91.5 s | CUDA, RTX 5060 |
| Python Pandas Large Dataset | 8.7 s | 64GB RAM, NVMe SSD |
| Unreal Engine Build | 5m 01s | CPU+GPU, DDR5 6000MHz |
Plėtimo galimybės
- RAM: iki 128GB (4 lizdai, DDR5)
- SSD: papildomas M.2/SATA NVMe
- GPU: RTX 50/60/Quadro serijos upgrade ready
- Tinklas: 2.5Gbps LAN, WiFi 6E

