- AI 기술로 성능과 생산 역량 강화… 효율적이고 혁신적인 전문 작업 지원

- 최신 인텔∙AMD 프로세서 장착… AI 작업 성능 최적화

 

 

 

 

한국레노버가 AI를 지원하는 모바일 워크스테이션 신제품 5종을 출시했다.

 

새롭게 선보인 제품은 인텔 프로세서를 탑재한 ▲씽크패드 P1 7세대 ▲씽크패드 P16v i 2세대 ▲씽크패드 P14s i 5세대 ▲씽크패드 P16s i 3세대와 AMD 프로세서가 장착된 ▲씽크패드 P14s 5세대 등 총 5종이다. 다섯 제품 모두 AI 기술 기반으로 뛰어난 성능과 생산 역량을 갖춰 제조∙자동차∙건설∙미디어&엔터테인먼트∙의료 등 다양한 산업 전문가들의 효율성과 혁신을 높이고, AI 모델 개발 및 적용에 대한 새로운 니즈를 충족시킨다.

 

씽크패드 P1 7세대

프리미엄 알루미늄 섀시로 디자인된 씽크패드 P1 7세대는 머신러닝 집약적인 작업을 위해 설계된 제품이다. 뛰어난 휴대성과 성능을 겸비해 장소에 구애 받지 않고 업무를 수행할 수 있다. 최대 인텔 코어 울트라 9 프로세서와 내장형 NPU, 엔비디아 RTX 3000 에이다(Ada) 제너레이션 GPU로 강력한 파워와 성능을 갖춰 AI 집약적 워크로드를 지원한다. 액체 금속 열 설계로 냉각 성능을 높여 복잡한 작업도 장시간 최대 성능으로 수행할 수 있다.

 

씽크패드 P1 7세대는 모바일 워크스테이션 중 세계 최초로 LPDDR5x LPCAMM2 메모리를 탑재했다. LPCAMM2는 레노버와 협업으로 미국 마이크론이 선보인, 빠르고 에너지 효율적인 PC용 모듈형 메모리 솔루션이다. DDR5 SODIMM 대비 유효 전력 소비량이 최대 61% 적고 공간을 64%까지 줄였다. 단일 모듈로 더 높은 대역폭과 듀얼 채널 지원을 제공해 모바일 워크스테이션과 AI PC 업무에 이상적이다.

 

씽크패드 P1 7세대

최신 인텔 코어 울트라 프로세서를 장착한 씽크패드 P16v i 2세대, 씽크패드 P14s i 5세대, 씽크패드 P16s i 3세대는 CPU, NPU, 내장형 GPU로 구성된 통합 멀티 프로세서 패키지로 100여 개 애플리케이션에 대한 AI 작업 성능을 최적화한다.

 

씽크패드 P16v i 2세대는 듀얼 방열 구조의 고급 냉각 시스템으로 대량의 워크로드와 효율적인 멀티태스킹에 필요한 최고의 성능을 장시간 보여준다. 씽크패드 P14s i 5세대는 가벼운 무게와 휴대성을 갖췄으며 이동 중에도 탁월한 성능을 제공한다. 씽크패드 P16s i 3세대는 16인치 섀시에 성능과 휴대성을 이상적으로 안배했다.

 

씽크패드 P14s 5세대

AMD 라이젠 AI가 통합된 라이젠 프로 8040 HS-시리즈 프로세서의 씽크패드 P14s 5세대는 14인치 사이즈로 최고 성능을 제공한다. 최신 라이젠 AI 기반 프로세서는 전 세대 대비 3.5배 증가한 처리 속도로 뛰어난 수준의 생성형 AI를 제공함으로써 AI 기반 협업과 콘텐츠 생성, 데이터 분석 등에서 사용자 경험을 높여준다. 최대 96GB 메모리, 2TB 저장장치, AMD 라데온 그래픽으로 오토캐드(AutoCad), 레빗(Revit), 솔리드웍스(SOLIDWORKS) 같은 애플리케이션을 완벽한 성능으로 구동한다.

16:10 비율의 최대 2.8K OLED 디스플레이는 3M 광학 필름 솔루션을 적용해 400니트(nit) 밝기를 최대 16% 적은 전력으로 지원한다. 블루라이트 저감 기술을 적용하고, 엑스 라이트(X-Rite) 팬톤 인증을 받아 색상을 정밀하게 표현한다. 필요 시 터치 옵션 추가로 편리하게 사용할 수 있다.

 

모바일 워크스테이션 신제품 5종은 모두 ISV 인증을 받았다. 또한, 미 육군 납품 규정 밀스펙(MIL-SPEC)을 통과해 내구성이 뛰어나며, 씽크쉴드(ThinkShield) 보안 솔루션으로 안정성과 보안성을 모두 갖췄다.

 

한국레노버 신규식 대표는 "이동 작업 비중이 높은 전문가를 위해 설계된 씽크패드 P 시리즈는 레노버의 워크스테이션 설계 노하우에 뛰어난 AI 성능과 휴대성을 더했다”고 설명하고, "글로벌 빅테크 기업과 협업으로 성능과 전력 효율이 모두 향상된 신제품을 통해 창의성을 발휘해야 하는 전문가와 엔지니어, 데이터 과학자는 언제 어디서나 복잡한 워크로드를 처리할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

 

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