X350G / PA430G / PA450G / PE450G 系列，支持超频，最高 384 核，最多搭载 4 块 GPU+4K 屏。面向人工智能、大模型训练推理、仿真计算、逆向工程、无人机图像处理、蒙特卡洛算法等离线高性能场景，可野外 / 涉密环境独立运行，支持多 GPU 并行算力，数据本地闭环。
选型要点：多 GPU 方案支持张量并行、模型并行，大幅提升大模型推理吞吐与模型微调能力；GPU 显存总量决定可加载模型规模；超大系统内存支撑超长上下文、海量数据集、多路视频并发处理。
4.1 PX350G 150128-MC2V｜¥75,000
硬件配置：Intel Ultra270K 24 核（5.06GHz 超频）｜2×Tesla V100 32G｜128GB DDR5｜4TB NVMe｜18.4 寸 4K 便携一体（1600W）
核心定位：双 V100+5G 超频建模工作站，三维 CAD 设计、逆向工程、科学计算、实时金融交易、程序编译、网络安全分析
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| 业务负载 | 场景说明 |
|---|---|
| 三维 CAD 设计、逆向工程、科学计算、蒙特卡洛仿真 | 24 核高频 Ultra 处理器，高主频加速单线程求解、模型重构，适合实时交易、数值仿真、程序编译 |
| 实时金融交易、网络安全分析、数据包深度解析 | 双 V100 32G GPU 并行加速，离线批量数据运算、特征提取，满足涉密环境数据分析 |
本地大模型推理能力 GPU 流畅：70B Q4_K_M 流畅，32B Q8_0 高质量量化；双卡并行可跑 110B Q4_K_M 推荐模型：Qwen2.5-72B、多模态视频大模型；支持视频理解、图文生成、实景三维 RAG。
✅落地提示：双 40G A100 合计 80G 显存，多 GPU 并行能力强，兼顾视频 AI 处理与大模型推理，适合航测外业现场离线部署。
4.2 PA430G 138192-MC2D｜¥210,000
硬件配置：AMD 霄龙 75F3 32 核（3.8GHz）｜2×RTX PRO 5000 48GB｜192GB DDR4｜4TB NVMe｜18.4 寸 4K 便携一体（2000W）
核心定位：96G 大显存多 GPU AI 工作站，大数据 AI 分析、人工智能计算、动画渲染、影视后期、无人机图像处理
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| 业务负载 | 场景说明 |
|---|---|
| 大数据 AI 分析、动画渲染、影视后期制作 | 32 核霄龙大缓存 CPU 做素材预处理，双 RTX PRO5000（合计 96G 显存），ISV 认证，稳定渲染三维动画、影视特效 |
| 无人机图像处理、航测 AI 识别、目标检测 | 双 GPU 并行处理海量航拍图像，批量做地物识别、图像分割，野外离线完成无人机数据解析 |
本地大模型推理能力 GPU 流畅：70B Q8_0 高质量流畅，140B Q4_K_M 流畅；双卡并行可跑 140B Q4_K_M 推荐模型：Qwen2.5-110B、多模态图像大模型、遥感垂类模型；支持遥感图像问答、航拍目标识别 RAG。
✅落地提示：双 48G 专业卡合计 96G 显存，专业驱动稳定性强，图形渲染 + AI 推理混合负载，适合测绘、影视外业。
4.3 PE450G 140128-MCA｜¥299,990
硬件配置：AMD 霄龙 7763 64 核（3.0GHz）｜2×RTX PRO 5000 72GB｜384GB DDR4｜4TB NVMe｜18.4 寸 4K 便携一体（2000W）
核心定位：144G 超大显存 AI 超算，深度学习、大模型推理、海量数据分析、AI 推理分析移动工作站
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| 业务负载 | 场景说明 |
|---|---|
| 深度学习训练、大模型推理、海量数据集处理 | 64 核多核 CPU 负责数据加载、预处理，双 RTX PRO5000 合计 144GB 超大显存，支持大模型 LoRA 微调、长上下文推理 |
| 行业海量数据分析、多模态 AI 任务 | 384GB 超大内存，可同时加载多套行业知识库，支持多 Agent 并行，满足离线大模型服务部署 |
本地大模型推理能力 GPU 流畅：140B Q8_0 高质量流畅，405B Q4_K_M 可双卡并行推理 推荐模型：Qwen2.5-140B、DeepSeek-V3、行业超大垂类模型；支持百万 Token 超长上下文，多模态大模型训练与推理。
✅落地提示：双卡合计 144G 显存，便携机型中顶级多 GPU 推理平台，可做模型微调，适合科研、行业私有化离线大模型。
4.4 PA430G 127192-MCF｜¥289,990
硬件配置：Xeon 金牌 6530 32 核（2.7~4GHz）｜RTX Pro6000 96GB｜192GB DDR5｜4TB NVMe｜18.4 寸 4K 便携一体（2000W）
核心定位：96G 单卡数字孪生 + AI 生成工作站，超高分辨率三维图形、图像生成、深度学习推理、AI 分析
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| 业务负载 | 场景说明 |
|---|---|
| 超高分辨率三维图形、数字孪生场景渲染 | RTX PRO6000 96G 单卡超大显存，承载超大规模三维场景、高精度实景模型实时预览 |
| AI 图像生成、深度学习推理、多模态内容生成 | 96G 大显存可直接加载百亿级模型，支持 SDXL、3D 生成、图像理解，单卡部署简单稳定 |
本地大模型推理能力 GPU 流畅：140B Q4_K_M 流畅，70B Q8_0 高质量流畅 推荐模型：Qwen2.5-110B、多模态文生图 / 3D 大模型；支持数字孪生场景问答、三维资产 AI 生成。
✅落地提示：单卡 96G 显存，部署简单无需多卡模型并行，维护成本低；兼顾三维图形渲染与大模型推理，数字孪生项目首选。
4.5 PA430G 130192-MCA｜¥338,000
硬件配置：Xeon 金牌 8558 48 核（3.0~4.0GHz 水冷）｜A100 80GB｜192GB DDR5｜4TB NVMe｜18.4 寸 4K 便携一体（2000W）
核心定位：A100 80G 雷达图像 AI 分析中枢，雷达图像实时处理识别、地质勘探、海洋 / 森林 / 城市灾害检测
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| 业务负载 | 场景说明 |
|---|---|
| 雷达图像实时处理、SAR 图像解译、地质勘探 | A100 80G HBM 显存，高带宽，适合雷达海量点云、SAR 遥感图像并行解译，目标自动识别 |
| 海洋、森林、城市自然灾害检测、应急研判 | 48 核 Xeon 并行处理多源遥感数据，离线完成灾害图像 AI 分析，野外应急现场生成研判报告 |
本地大模型推理能力 GPU 流畅：70B Q8_0 高质量流畅，140B Q4_K_M 流畅 推荐模型：遥感 SAR 垂类大模型、Qwen2.5-72B；支持遥感图像问答、灾害应急 RAG 方案生成。
✅落地提示：A100 HBM 高带宽，对雷达、SAR 遥感这类海量二维矩阵数据处理性能优势明显；适合遥感、地质、灾害应急离线 AI 分析。
4.6 PA430G 129384-MC2F｜¥560,000
硬件配置：xeon 铂金 8592+ 64 核（2.96~3.9GHz）｜2×RTX PRO6000 96GB｜384GB DDR5｜4TB NVMe｜18.4 寸 4K 便携一体（2200W）
核心定位：192G 双卡至尊 GPU 共享服务器，GPU 共享计算、多路视频、多源数据高速处理、超高精度移动拼接平台
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| 业务负载 | 场景说明 |
|---|---|
| GPU 共享计算、多路 4K 视频流并发解析 | 双 RTX PRO6000 合计 192GB 显存，支持 GPU 虚拟化共享，多路视频同时做目标检测、结构化分析 |
| 超高精度多源数据融合、三维模型拼接、移动指挥平台 | 64 核铂金 CPU+384G 大内存，多源时空数据融合，三屏可扩展，现场态势可视化 + AI 推理并行 |
本地大模型推理能力 GPU 流畅：140B Q8_0 高质量流畅，405B Q4_K_M 双卡张量并行推理 推荐模型：Qwen2.5-140B、DeepSeek-V3、多模态超大行业模型；支持百万 token 超长上下文，多 Agent 集群协同。
✅落地提示：双卡合计 192G 显存，便携工作站多 GPU 算力天花板，支持模型并行、GPU 共享虚拟化，适合高端指挥、科研超大模型离线部署。
4.7 PE450G 130384-MCH｜¥450,000
硬件配置：AMD EPYC 9535 64 核（3.0GHz 水冷）｜H20 141G｜384GB DDR5｜4TB NVMe｜18.4 寸 4K 便携一体（1600W）
核心定位：H20 141G 异构超算平台，仿真计算、分子动力学模拟、AI 渲染调色、CPU+GPU 异构便携平台
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| 业务负载 | 场景说明 |
|---|---|
| 分子动力学模拟、有限元仿真、蒙特卡洛计算 | EPYC 64 核 CPU 做并行仿真求解，H20 超大 HBM 显存承载超大规模仿真数据集，异构协同加速 |
| AI 渲染、调色、科学可视化、多模态 AI 推理 | H20 高带宽显存兼顾大模型推理与科学可视化，适合科研、药物分子模拟、材料仿真场景 |
本地大模型推理能力 GPU 流畅：140B Q8_0 流畅，405B Q4_K_M 流畅 推荐模型：Qwen2.5-140B、科学 / 化学垂类大模型；支持科研文档 RAG、分子结构 AI 预测。
✅落地提示：H20 141GB HBM 高带宽显存，在科学仿真 + 大模型混合负载性能突出，适合科研院所离线异构计算。
地表最强系列大模型推理能力总览表
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| 方案 | 型号 | 处理器 / 核心 | 显卡 / 显存 | 内存 | GPU 推理上限 | CPU 内存推理上限 | 推荐模型 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4.1 | PX350G 150128-MC2V | Ultra270K /24 核 | 2×V100 32G（64G） | 128GB DDR5 | 32B Q8；70B Q4（双卡并行） | 70B Q4 (卸载慢) | Qwen2.5-32B、CodeQwen |
| 4.1A | PR350G 148192-MC2A | R9 9950X /16 核 | 2×A100 40G（80G） | 192GB DDR5 | 70B Q8；110B Q4 双卡并行 | 140B Q4 | Qwen2.5-72B、视频多模态模型 |
| 4.2 | PA430G 138192-MC2D | 霄龙 75F3 /32 核 | 2×RTX PRO5000 48G（96G） | 192GB DDR4 | 70B Q8；140B Q4 双卡并行 | 140B Q4 | Qwen2.5-110B、遥感垂类模型 |
| 4.3 | PE450G 140128-MCA | 霄龙 7763 /64 核 | 2×RTX PRO5000 72G（144G） | 384GB DDR4 | 140B Q8；405B Q4 双卡并行 | 405B Q4 | Qwen2.5-140B、DeepSeek-V3 |
| 4.4 | PA430G 127192-MCF | Xeon 6530 /32 核 | RTX PRO6000 96G | 192GB DDR5 | 70B Q8；140B Q4 | 140B Q4 | Qwen2.5-110B、3D 生成模型 |
| 4.5 | PA430G 130192-MCA | Xeon 8558 /48 核 | A100 80G | 192GB DDR5 | 70B Q8；140B Q4 | 140B Q4 | 遥感 SAR 垂类大模型、Qwen72B |
| 4.6 | PA430G 129384-MC2F | 铂金 8592+ /64 核 | 2×RTX PRO6000 96G（192G） | 384GB DDR5 | 140B Q8；405B Q4 双卡并行 | 405B Q4 | Qwen2.5-140B、超大参数行业模型 |
| 4.7 | PE450G 130384-MCH | EPYC9535 /64 核 | H20 141G | 384GB DDR5 | 140B Q8；405B Q4 | 405B Q4 | 科学 / 化学垂类大模型 |
软件部署环境
操作系统
- Windows 11 Pro For Workstations：三维建模、视频剪辑、数字孪生可视化软件
- Ubuntu 22.04 LTS：AI 训练推理、vLLM 高吞吐、分子仿真、多 GPU 并行计算首选
- Win11+WSL2：GUI 可视化 + AI 开发混合工作流
AI 工具链
Ollama / LM Studio（快速本地模型测试），vLLM（生产级高吞吐推理服务），PyTorch+CUDA，NCCL 多卡通信库，Docker 容器化部署 RAG、多 Agent 服务；支持 Megatron-LM 多卡模型并行训练。
行业专业软件
遥感 GIS 类：ENVI、SARscape、Pix4D、ArcGIS； 仿真计算：GROMACS、ANSYS、MATLAB、蒙特卡洛计算工具； 影视后期：DaVinci、Blender、Maya； 雷达图像：SAR 图像解译、点云处理软件。
常见问题
Q1：多 GPU 便携工作站，多卡跑大模型相比单卡有什么优势？ A：多 GPU 支持模型并行 / 张量并行，可以把超大规模模型拆分到多张 GPU 显存，实现单卡无法加载的百亿级大模型推理；同时可以做数据并行，提升批量推理吞吐、支持模型 LoRA 微调。缺点：多卡之间需要 NCCL 通信，对电源、散热要求更高，部署复杂度高于单卡。
Q2：A100、H20、RTX PRO 专业卡在便携 AI 场景，各自适合什么业务？ A：A100：HBM 高带宽，适合 SAR / 雷达图像、矩阵运算、科学仿真；H20：新一代 HBM，兼顾大模型训练推理与科学计算；RTX PRO：图形 ISV 认证强，AI 推理 + 三维可视化混合负载最优，兼顾图形渲染和 AI。
Q3：便携多 GPU 机型，野外离线部署，供电方面有什么注意事项？ A：全系大功率电源，野外优先使用大功率 UPS 或发电机组；整机满载功耗高，长时间连续运算需要保证散热通风；全部计算在本地完成，无外网也可以运行大模型与行业软件。
Q4：多 GPU 可以同时跑多个独立大模型吗？ A：可以。支持 GPU 资源隔离，多张显卡各自加载不同模型，实现多模型并发推理，适合多 Agent、多业务并行分析场景；也可以多卡合并显存加载单个超大模型。
Q5：V100 这类老款 GPU，跑现代大模型有什么限制？ A：V100 不支持 FP8，显存带宽、新算子支持弱于 A100/H20；适合 7B/32B 级别模型推理，不适合最新大模型训练；优势是成熟稳定，适合存量离线仿真、金融量化场景。
Q6：超大显存机型，对 RAG 知识库检索有什么提升？ A：超大显存可以直接把向量库放入 GPU 显存，检索速度大幅提升；同时系统大容量内存，可加载百万级 Token 超长上下文文档，适合长文档、多文件知识库问答。
选型建议
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| 业务目标 | 推荐型号 | 选型理由 |
|---|---|---|
| 高频 CAD 逆向、金融量化、轻量多卡 AI 推理 | 4.1 | 24 核高频 + 双 V100，兼顾科学计算与 32B/70B 模型推理 |
| 4K 航测视频剪辑、倾斜摄影三维重建 | 4.1A | 双 A100 80G 显存，视频 AI + 实景建模，外业现场处理 |
| 无人机图像处理、影视动画渲染 + AI 推理 | 4.2 | 双 RTX PRO5000 合计 96G 显存，图形稳定，遥感图像 AI 分析 |
| 深度学习训练、海量数据、140B 大模型私有化部署 | 4.3 | 双 72G 专业卡合计 144G 显存，支持模型微调，科研离线超算 |
| 数字孪生、超高分辨率三维图形 + 单卡大模型 | 4.4 | 单卡 RTX PRO6000 96G，部署简单，图形渲染 + 大模型一体 |
| 雷达 SAR 图像、地质灾害遥感 AI 分析 | 4.5 | A100 80G 高带宽，矩阵运算强，遥感图像解译专用便携算力 |
| 多路视频、GPU 共享虚拟化、超大模型并行推理指挥平台 | 4.6 | 双 RTX PRO6000 合计 192G 显存，多卡并行天花板，适合指挥场景 |
| 分子动力学、科学仿真、异构计算 + 超大模型推理 | 4.7 | H20 141G HBM 高带宽，科研仿真与大模型混合负载最优 |
UltraLAB 服务：地表最强系列多 GPU 便携工作站，预装系统、CUDA 环境、行业软件，预部署 vLLM 多卡大模型推理环境，多卡通信深度调优；提供三年硬件质保，野外涉密场景系统加固、安全隔离定制。
