全球首个液冷迷你机! abee AI STATION 395 MAX迷你液冷AI工作站测评

AMD针对桌面超算平台推出的锐龙AI MAX+ 395 处理器拥有基于创新的Zen5架构、16 大核32线程规格,内置RDNA 3.5架构史上最强集显,最高搭载128GB LPDDR5X 8000统一内存,预留第二条pcie4.0的M.2 插槽,在加载运行本地AI大模型方面的适应性甚至远超当下任何独显,因此成为AI开发者和用户极为推崇的高效工具。目前,作为AMD重要合作伙伴的abee,推出了搭载液冷散热系统的128GB内存顶配版锐龙AI MAX+ 395桌面AI超算迷你电脑,不但体积小巧,性能释放和噪声控制也相对普通风冷版更具优势,让我们一起来看个究竟吧。

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AI STATION 395 MAX迷你液冷AI工作站简介

全球首个液冷迷你机! abee AI STATION 395 MAX迷你液冷AI工作站测评

AI STATION 395 MAX迷你液冷AI工作站采用方正对称的极简外观设计,尺寸精准控制在199×199×199mm,机身采用100%全铝外壳。它使用了1.0mm SECC材质打造机架,不仅提升了设备的物理强度和耐用性,更彰显出专业工作站的质感。机身棱角分明的造型,既是外在形态的简洁表达,也是内在工程可靠性的具象呈现,兼顾了美观与实用。

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机身总共设计了834个散热方形开孔,配合上出风的烟囱风道设计,既能保障散热效率,还能减少70%的灰尘积累。这款迷你AI工作站搭载了高效的多岛式全覆盖液冷散热系统,配备12000mm²纯铜多岛全覆盖冷板,冷热转换面积可达1960cm²,能快速导出CPU产生的热量。

此外,这套散热系统还搭配了科学的风道设计,确保设备在高负载运行时也能保持更低的温度。同时,在噪声控制方面它也做得很好,根据官方数据,在静音房测试中,距离70cm处待机噪音仅33dB,GPU满载噪音也仅35.1dB,为用户营造了安静的工作环境。

硬件配置方面,它搭载了AMD锐龙AI MAX+ 395处理器,拥有16个Zen5全规格物理大核和32线程,最高加速频率可达5.1GHz。内置Radeon 8060S强力显卡,拥有40组CU和2560个流处理器,32MB无限缓存,至高可分配96GB动态显存,充分满足本地加载运行大模型的需求。同时,内置的NPU单元也能提供50+TOPS的峰值AI算力,在轻载AI应用中可以提供快捷的响应。

内存方面,它配备了128GB LPDDR5X 8000统一内存,存储部分搭载了PCIe 4.0 2TB SSD。此外,它的主板采用12层PCB和14相供电设计,优化了电流分配与电压稳定性,服务器级的电气规格确保了复杂场景下的稳定运行。

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接口方面,这款AI工作站也是相当给力。配备2个USB4,兼顾高速数据传输与视频输出功能。另外还有1个前置USB-C 3.2、2个USB-A 3.2和3个USB-A 2.0(2后置+1前置)接口,可灵活连接各类外设。视频接口拥有1个DP1.4接口和1个HDMI2.1接口,支持多屏显示与高清视频输出。

网络接口更是强悍,配备1个10GbE网口和1个2.5GbE网口,同时支持WIFI 7和蓝牙5.4。此外,主板上还设有SFF8654-4i扩展接口,可拓展U.2 U.3接口的企业级SSD硬盘,免除频繁读取的大模型对硬盘读写寿命的影响,可连接大容量存储设备或200Gbps高速IB网卡,便于组建算力集群,还有3.5mm音频接口满足音频连接需求。

接下来就让我们了解一下AI STATION 395 MAX的实战能力。

实战测试:超大AI模型轻松HOLD住,生产力表现同样抢眼

测试中我们解锁了处理器的功率限制,确保它能在本机搭载的液冷散热系统下发挥出全部性能。当然,abee AI STATION 395 MAX迷你AI液冷工作站的BIOS本身也提供了完整的PBO选项(包括曲线优化与曲线重塑),用户有兴趣可以进一步挖掘其性能潜力。

性能释放与考机

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▲双考状态下,处理器持续满载153W左右,峰值可达175W水平

首先来看看AI STATION 395 MAX的性能释放水平。双考状态下,锐龙AI MAX+ 395的封装功率峰值可达175W左右,持续满载功率也有153W左右,相比其他风冷机型的120W左右高出不少。同时,得益于强大的液冷散热系统,处理器持续满载温度也只有73℃左右,工作噪声也几乎听不到,使用体验很好。而其他同配置风冷机型在考机一段时间后大都会过热,满载功率会降到112W水平。因此,配备液冷散热系统的AI STATION 395 MAX确实更能长时间稳定发挥出锐龙AI MAX+ 395的真正实力。

AI应用实战体验

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▲AI STATION 395 MAX搭载128GB统一内存,因此可以给内置Radeon 8060S分配至多96GB超大显存

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▲主流AI大模型对显存的占用情况

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