Komputer AI LIM Quantum ONE IU5321

Komputer do pracowni AI – Intel Core Ultra 5 245KF / GeForce RTX 5060 8 GB / 32 GB DDR5 / SSD NVMe 1 TB / Windows 11 Pro

Komputer do pracowni AI z procesorem Intel Core Ultra 5 245KF, kartą graficzną NVIDIA GeForce RTX 5060 8 GB oraz systemem Windows 11 Pro to nowoczesna i wydajna stacja robocza zaprojektowana z myślą o szkołach, pracowniach komputerowych, laboratoriach edukacyjnych, uczelniach oraz użytkownikach, którzy chcą praktycznie poznawać sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe, programowanie i analizę danych.

Konfiguracja wykorzystuje 14-rdzeniowy procesor Intel Core Ultra 5 245KF o taktowaniu do 5,2 GHz, 32 GB pamięci DDR5 5600 MHz, kartę graficzną Gigabyte GeForce RTX 5060 EAGLE OC 8 GB, szybki dysk SSD GOODRAM PX600 1 TB NVMe PCIe 4.0 oraz Windows 11 Pro. Procesor Core Ultra 5 245KF dysponuje 6 rdzeniami Performance i 8 rdzeniami Efficient oraz obsługuje technologie przeznaczone m.in. do przyspieszania obciążeń AI, w tym Intel Deep Learning Boost.

To konfiguracja, która może być wykorzystywana nie tylko podczas standardowych lekcji informatyki. Jej możliwości pozwalają tworzyć pełnoprawne stanowiska do nauki AI, Python, machine learning, generatywnej sztucznej inteligencji, computer vision, programowania, grafiki i multimediów.

Intel Core Ultra 5 245KF – 14 rdzeni nowej generacji

Sercem komputera jest Intel Core Ultra 5 245KF, nowoczesny procesor desktopowy należący do rodziny Intel Core Ultra Series 2.

Procesor oferuje:

• 14 rdzeni,
• 6 rdzeni Performance,
• 8 rdzeni Efficient,
• maksymalne taktowanie Turbo do 5,2 GHz,
• 24 MB Intel Smart Cache,
• obsługę Intel Deep Learning Boost,
• nowoczesną platformę LGA1851.

Hybrydowa konstrukcja procesora pozwala odpowiednio rozdzielać zadania pomiędzy wydajne rdzenie P-core i energooszczędne rdzenie E-core. Jest to szczególnie przydatne podczas pracy wielozadaniowej, kiedy jednocześnie wykorzystywane są środowisko programistyczne, przeglądarka internetowa, narzędzia do analizy danych i aplikacje wykorzystujące GPU.

Intel Core Ultra 5 245KF zapewnia wydajność potrzebną zarówno podczas nauki programowania, jak i bardziej wymagających projektów związanych z przetwarzaniem danych, grafiką czy sztuczną inteligencją.

Procesor przygotowany również do obciążeń związanych z AI

Intel Core Ultra 5 245KF nie jest wyłącznie szybkim procesorem do klasycznych zastosowań. Intel przewidział dla tej jednostki obsługę technologii wykorzystywanych w obciążeniach związanych ze sztuczną inteligencją.

Procesor wspiera między innymi Intel Deep Learning Boost, a wśród obsługiwanych przez CPU frameworków i interfejsów Intel wymienia m.in. OpenVINO, Windows ML, DirectML oraz ONNX Runtime.

W praktyce pozwala to budować stanowisko, na którym uczniowie mogą poznawać różne sposoby wykonywania obliczeń AI – zarówno z wykorzystaniem CPU, jak i znacznie wydajniejszej w wielu zadaniach dedykowanej karty NVIDIA.

GeForce RTX 5060 8 GB – karta graficzna do lokalnej sztucznej inteligencji

Kluczowym elementem konfiguracji jest Gigabyte GeForce RTX 5060 EAGLE OC wyposażony w 8 GB pamięci graficznej.

Dedykowany procesor graficzny NVIDIA zdecydowanie rozszerza możliwości edukacyjnego stanowiska AI. Pozwala wykorzystać ekosystem NVIDIA i akcelerację GPU w aplikacjach oraz bibliotekach obsługujących obliczenia wykonywane przez kartę graficzną.

Komputer można dzięki temu wykorzystać między innymi do:

• machine learning,
• podstaw deep learning,
• generatywnej sztucznej inteligencji,
• lokalnych modeli językowych,
• computer vision,
• analizy i klasyfikacji obrazu,
• generowania grafiki AI,
• programowania w Pythonie,
• pracy z sieciami neuronowymi,
• obróbki zdjęć i materiałów wideo,
• modelowania 3D.

Dla ucznia oznacza to możliwość przejścia od teoretycznej wiedzy o AI do praktycznego uruchamiania obliczeń na GPU.

8 GB VRAM – dobrze dobrana pamięć dla stanowiska edukacyjnego

Karta GeForce RTX 5060 posiada 8 GB dedykowanej pamięci VRAM.

W przypadku lokalnej sztucznej inteligencji jest to parametr bardzo istotny, ponieważ modele oraz przetwarzane dane muszą mieścić się w dostępnych zasobach pamięci graficznej.

8 GB VRAM pozwala realizować liczne projekty edukacyjne, uruchamiać odpowiednio dobrane i zoptymalizowane modele, poznawać generatywną sztuczną inteligencję, computer vision oraz podstawowe mechanizmy działania lokalnych LLM.

Należy jednocześnie podkreślić, że jest to konfiguracja przeznaczona przede wszystkim do nauki, inferencji i eksperymentowania z AI, a nie do trenowania od podstaw największych współczesnych modeli językowych wymagających profesjonalnej infrastruktury wielokartowej.

W szkolnej pracowni AI taki dobór GPU zapewnia bardzo korzystny kompromis pomiędzy wydajnością, możliwościami edukacyjnymi i kosztem stanowiska.

Windows 11 Pro – system odpowiedni do profesjonalnej pracowni komputerowej

Komputer posiada Windows 11 Pro, co ma szczególne znaczenie w przypadku zastosowania w szkole, firmie, jednostce publicznej lub innej organizacji.

Wersja Pro oferuje rozwiązania przeznaczone do profesjonalnego zarządzania komputerami i bezpieczeństwa danych. Dzięki temu stanowisko może zostać łatwiej włączone do istniejącej infrastruktury informatycznej placówki.

Windows 11 Pro zapewnia między innymi możliwość wykorzystania funkcji związanych z:

• zarządzaniem urządzeniem,
• pracą w środowisku organizacyjnym,
• politykami bezpieczeństwa,
• szyfrowaniem urządzenia w odpowiednich konfiguracjach,
• obsługą zaawansowanych funkcji sieciowych,
• zdalną administracją,
• kontrolą dostępu użytkowników.

W przypadku kilkunastu lub kilkudziesięciu komputerów znajdujących się w jednej pracowni możliwość ich centralnego zarządzania ma znacznie większe znaczenie niż w przypadku pojedynczego komputera domowego.

Windows 11 Pro jako środowisko do nauki AI i programowania

Windows 11 Pro stanowi również wygodne środowisko dla aplikacji wykorzystywanych podczas zajęć z programowania i sztucznej inteligencji.

Na komputerze można przygotować środowisko obejmujące przykładowo:

Python, Visual Studio Code, Jupyter Notebook, biblioteki do analizy danych, frameworki machine learning, narzędzia wykorzystujące GPU NVIDIA oraz aplikacje umożliwiające lokalne uruchamianie modeli AI.

Dzięki temu nauczyciel może przygotować gotowy zestaw stanowisk, na których uczniowie będą pracowali w jednakowo skonfigurowanym środowisku.

32 GB DDR5 – pamięć odpowiednia do AI i wielozadaniowości

Komputer wyposażono w 32 GB pamięci GOODRAM DDR5 5600 MHz CL46.

32 GB RAM daje znacznie większą swobodę podczas pracy z wymagającym oprogramowaniem niż podstawowe konfiguracje wyposażone w 8 czy 16 GB pamięci.

Podczas zajęć AI jednocześnie mogą działać:

• system Windows 11 Pro,
• Visual Studio Code,
• Python,
• Jupyter Notebook,
• przeglądarka z dokumentacją,
• lokalny model AI,
• narzędzia do analizy danych,
• aplikacje graficzne,
• komunikatory i materiały dydaktyczne.

32 GB DDR5 zapewnia odpowiedni zapas zasobów do takiego sposobu pracy i czyni komputer znacznie bardziej uniwersalnym stanowiskiem edukacyjnym.

GOODRAM PX600 1 TB – szybki SSD NVMe PCIe 4.0

System, aplikacje oraz dane przechowywane są na dysku GOODRAM PX600 o pojemności 1 TB, wykorzystującym interfejs M.2 NVMe PCIe 4.0 x4 oraz pamięci 3D NAND.

W komputerze przeznaczonym do sztucznej inteligencji pojemność dysku ma szczególnie duże znaczenie. Lokalne modele, biblioteki, zbiory danych, środowiska programistyczne oraz projekty uczniów mogą zajmować dziesiątki lub nawet setki gigabajtów.

Dysk SSD 1 TB zapewnia miejsce na:

• Windows 11 Pro,
• oprogramowanie edukacyjne,
• środowiska Python,
• modele AI,
• zbiory danych,
• projekty uczniowskie,
• materiały graficzne,
• pliki multimedialne.

Szybki interfejs PCIe 4.0 usprawnia uruchamianie aplikacji, odczytywanie dużych zbiorów danych oraz ładowanie modeli.

MSI PRO B860-P WIFI – profesjonalna podstawa całej platformy

Podstawą komputera jest MSI PRO B860-P WIFI wykorzystująca chipset Intel B860 oraz gniazdo LGA1851 przeznaczone dla procesorów Intel Core Ultra Series 2.

To rozbudowana płyta główna, która bardzo dobrze pasuje do stanowiska edukacyjnego i profesjonalnego.

Producent przewidział między innymi:

• 4 gniazda DDR5,
• obsługę nawet 256 GB RAM,
• gniazdo PCIe 5.0 x16 dla karty graficznej,
• 3 złącza M.2,
• Wi-Fi 7,
• Bluetooth,
• kartę sieciową LAN 5 Gb/s,
• Thunderbolt 4,
• możliwość dalszej rozbudowy platformy.

Dzięki temu komputer nie jest konstrukcją zamkniętą. W przyszłości można zwiększyć ilość pamięci RAM, rozbudować przestrzeń dyskową lub zmodernizować inne komponenty w granicach kompatybilności platformy.

Wi-Fi 7 i LAN 5 Gb/s – nowoczesna łączność sieciowa

Zastosowanie płyty MSI PRO B860-P WIFI daje komputerowi dodatkową przewagę w pracowniach wykorzystujących szybkie sieci lokalne.

Płyta posiada Intel Wi-Fi 7 oraz przewodowy interfejs Realtek 5 Gb/s LAN.

Ma to szczególne znaczenie w nowoczesnej pracowni AI, gdzie komputery mogą:

• pobierać duże modele AI,
• korzystać z lokalnego serwera,
• przesyłać duże zbiory danych,
• komunikować się z serwerem NAS,
• korzystać z centralnego repozytorium projektów,
• przesyłać materiały wideo i grafikę wysokiej rozdzielczości.

Szybka infrastruktura sieciowa może więc realnie skrócić czas potrzebny na przygotowanie stanowisk do zajęć.

Thunderbolt 4 – dodatkowe możliwości rozbudowy

MSI PRO B860-P WIFI posiada również port Thunderbolt 4 o przepustowości do 40 Gb/s.

Daje to możliwość podłączania nowoczesnych urządzeń peryferyjnych, szybkich pamięci masowych i innych kompatybilnych urządzeń wykorzystywanych w pracowni.

To funkcja, która dodatkowo zwiększa uniwersalność całego stanowiska.

ENDORFY Fortis 5 Dual Fan – wydajne chłodzenie procesora

Za chłodzenie Intel Core Ultra 5 245KF odpowiada ENDORFY Fortis 5 Dual Fan.

Rozbudowany radiator oraz dwa wentylatory umożliwiają skuteczne odprowadzanie ciepła z procesora podczas długotrwałego obciążenia.

W przypadku komputerów wykorzystywanych w pracowniach edukacyjnych ma to istotne znaczenie – stanowisko może przez kilka kolejnych godzin wykonywać kompilację kodu, analizować dane lub realizować inne wymagające zadania.

Odpowiednio dobrane chłodzenie pomaga utrzymać stabilność i dobrą kulturę pracy całego komputera.

DeepCool PL650-D 650 W 80 Plus Bronze

Zasilanie wszystkich komponentów zapewnia DeepCool PL650-D 650 W z certyfikatem 80 Plus Bronze.

Moc 650 W została odpowiednio dobrana do zestawu wykorzystującego Intel Core Ultra 5 245KF oraz GeForce RTX 5060.

Odpowiedniej klasy zasilacz jest niezwykle ważnym elementem stacji roboczej, szczególnie jeśli komputer ma być intensywnie eksploatowany przez kilka lat.

DeepCool CC560 V2 – odpowiednia wentylacja wydajnego komputera

Wszystkie podzespoły zostały zamontowane w obudowie DeepCool CC560 V2.

Konstrukcja zapewnia odpowiednią przestrzeń dla nowoczesnych komponentów i umożliwia organizację właściwego przepływu powietrza.

W przypadku komputera wyposażonego w wydajny procesor i dedykowaną kartę graficzną prawidłowa wentylacja ma bezpośredni wpływ na temperatury komponentów i stabilność pracy podczas długotrwałego obciążenia.

Lokalna sztuczna inteligencja zamiast wyłącznie AI w chmurze

Dużą przewagą tego stanowiska jest możliwość prowadzenia zajęć z wykorzystaniem lokalnej sztucznej inteligencji.

Uczeń nie musi ograniczać się wyłącznie do zadawania pytań chatbotowi dostępnemu przez stronę internetową.

Może poznawać cały proces:

instalacja środowiska → pobranie modelu → konfiguracja → uruchomienie lokalnej inferencji → analiza wyniku → modyfikacja parametrów → własna aplikacja.

Takie podejście pozwala znacznie lepiej zrozumieć, czym rzeczywiście jest sztuczna inteligencja i jakie zasoby sprzętowe są potrzebne do jej działania.

Lokalny LLM – własny chatbot na komputerze

Jednym z ciekawszych zastosowań stanowiska może być uruchamianie lokalnych modeli językowych LLM.

Przy odpowiednim doborze wielkości modelu i jego kwantyzacji możliwe jest prowadzenie eksperymentów z modelami działającymi bezpośrednio na komputerze.

Uczniowie mogą dzięki temu stworzyć przykładowy projekt:

lokalny LLM → własny prompt systemowy → interfejs użytkownika → aplikacja w Pythonie → analiza odpowiedzi modelu.

Pozwala to przejść od zwykłego użytkownika sztucznej inteligencji do osoby, która rozumie mechanizmy stojące za działaniem takich narzędzi.

Machine learning i deep learning

Komputer bardzo dobrze nadaje się do nauki kolejnych etapów pracy z danymi:

Python → NumPy → Pandas → analiza danych → machine learning → sieci neuronowe → akceleracja GPU → generatywna AI.

Uczeń może rozpocząć od podstaw programowania, a następnie stopniowo przechodzić do coraz bardziej zaawansowanych zagadnień.

Stanowisko może być wykorzystywane zarówno podczas lekcji informatyki, jak i zajęć dodatkowych, kół programistycznych czy projektów STEM.

Computer Vision – sztuczna inteligencja analizująca obraz

Dedykowana karta NVIDIA umożliwia również realizację projektów dotyczących computer vision.

Uczniowie mogą pracować nad projektami obejmującymi:

• klasyfikowanie obrazów,
• rozpoznawanie obiektów,
• wykrywanie elementów na zdjęciach,
• analizę obrazu z kamery,
• rozpoznawanie tekstu,
• analizę przygotowanych zbiorów obrazów,
• demonstracyjne systemy wizyjne.

Takie projekty pozwalają w praktyczny sposób połączyć informatykę, matematykę, programowanie, elektronikę i sztuczną inteligencję.

Generatywna AI – nie tylko tekst

GeForce RTX 5060 pozwala wykorzystać stanowisko również podczas zajęć dotyczących generatywnej sztucznej inteligencji.

Odpowiednio dobrane oprogramowanie i modele mogą być wykorzystane do eksperymentów z:

• generowaniem tekstu,
• generowaniem obrazów,
• przetwarzaniem fotografii,
• analizą obrazu,
• tworzeniem materiałów multimedialnych,
• zastosowaniem modeli AI we własnych aplikacjach.

Dzięki temu jedna pracownia może służyć nie tylko do programowania, ale również do realizacji interdyscyplinarnych projektów.

Jeden komputer – znacznie więcej niż AI

Mocna konfiguracja sprawia, że komputer nie jest stanowiskiem przeznaczonym wyłącznie do jednego zastosowania.

Można go wykorzystać również do:

• programowania,
• zajęć informatycznych,
• grafiki komputerowej,
• obróbki fotografii,
• montażu wideo,
• modelowania 3D,
• projektowania CAD,
• robotyki,
• STEM,
• tworzenia aplikacji,
• pracy z bazami danych,
• nauki cyberbezpieczeństwa,
• wirtualizacji w zakresie odpowiednim dla konfiguracji,
• standardowych zastosowań biurowych i edukacyjnych.

Oznacza to, że inwestycja w pracownię AI nie ogranicza późniejszego zastosowania zakupionych komputerów.

Dlaczego warto wybrać tę konfigurację do pracowni AI?

Największą zaletą zestawu jest połączenie nowoczesnego procesora Intel Core Ultra, dedykowanej karty NVIDIA RTX, 32 GB DDR5, szybkiego SSD, rozbudowanej płyty głównej oraz Windows 11 Pro.

Najważniejsze elementy konfiguracji:

• Intel Core Ultra 5 245KF – 14 rdzeni, do 5,2 GHz,
• 6 rdzeni Performance + 8 rdzeni Efficient,
• Gigabyte GeForce RTX 5060 EAGLE OC 8 GB,
• 32 GB GOODRAM DDR5 5600 MHz,
• SSD GOODRAM PX600 1 TB NVMe PCIe 4.0 x4,
• MSI PRO B860-P WIFI,
• Wi-Fi 7,
• LAN 5 Gb/s,
• Thunderbolt 4,
• ENDORFY Fortis 5 Dual Fan,
• DeepCool PL650-D 650 W 80 Plus Bronze,
• DeepCool CC560 V2,
• Windows 11 Pro.

To przemyślana konfiguracja przeznaczona dla placówek, które chcą stworzyć nowoczesną pracownię komputerową przygotowaną do praktycznej nauki sztucznej inteligencji.

Komputer do prawdziwej pracowni AI

Nowoczesna edukacja w zakresie sztucznej inteligencji powinna wykraczać poza korzystanie z internetowych chatbotów.

Uczeń powinien mieć możliwość napisania kodu, przygotowania danych, uruchomienia modelu, wykorzystania akceleracji GPU, porównania wyników oraz stworzenia własnej aplikacji wykorzystującej AI.

Właśnie do takich zastosowań przeznaczony jest ten komputer.

Intel Core Ultra 5 245KF, GeForce RTX 5060 8 GB, 32 GB DDR5, SSD NVMe 1 TB oraz Windows 11 Pro tworzą nowoczesne stanowisko edukacyjne gotowe do nauki Python, machine learning, generatywnej AI, lokalnych LLM, computer vision i wielu innych technologii przyszłości.

To nie jest zwykły komputer do szkolnej pracowni informatycznej. To platforma do praktycznej nauki sztucznej inteligencji.

Specyfikacja techniczna