लिआन ली गलाहद दो प्रदर्शन: क्या यह त्रिआयामी स्टेशनों के लिए सर्वश्रेष्ठ एआईओ है

2026 May 21 प्रकाशित | स्पैनिश से अनुवादित

ऑल-इन-वन (AIO) लिक्विड कूलिंग 3D वर्कस्टेशन में एक मानक है, लेकिन लंबे समय तक रेंडरिंग के दौरान सभी हाई-कोर CPUs में स्थिर फ्रीक्वेंसी बनाए रखने में सफल नहीं होती हैं। Lian Li ने Galahad II Performance प्रस्तुत किया है, जो एक वेरिएंट है जो न्यूनतम डिज़ाइन का त्याग कर 38 मिमी मोटे रेडिएटर और 3.2 mmH2O स्टैटिक प्रेशर वाले पंखों के लिए करता है। हम विश्लेषण करते हैं कि क्या यह कॉन्फ़िगरेशन गहन 3D वर्कफ़्लो के लिए अंतिम समाधान है। 🔥

3D स्टेशनों के लिए उच्च स्टैटिक प्रेशर पंखों के साथ 38mm Lian Li Galahad II Performance रेडिएटर

मोटा रेडिएटर और उच्च स्टैटिक पंखे: तकनीकी विश्लेषण 🧊

38 मिमी मोटा रेडिएटर (मानक 27 मिमी की तुलना में) अपव्यय सतह को 40% तक बढ़ाता है, जो थर्मल संतृप्ति के बिना 280W से अधिक TDP को संभालने की अनुमति देता है। शामिल पंखे, घुमावदार ब्लेड डिज़ाइन और सीलबंद फ्रेम के साथ, एक केंद्रित वायु प्रवाह उत्पन्न करते हैं जो बिना नुकसान के रेडिएटर के घनत्व को भेदता है। Intel Core i9-13900K (250W लोड) के साथ निरंतर स्ट्रेस टेस्ट में, Galahad II Performance ने 82°C का तापमान बनाए रखा, जबकि एक मानक 27 मिमी AIO 94°C तक पहुँच गया। हालांकि, अधिकतम लोड के तहत शोर 42 dBA तक बढ़ जाता है, जो एक ध्यान देने योग्य लेकिन ध्वनिरोधी कार्य वातावरण में स्वीकार्य मान है। पूर्ण मौन को प्राथमिकता देने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए, हम BIOS में पंखे की कर्व को समायोजित करने की सलाह देंगे।

3D मॉडलिंग के लिए क्रांति या अतिशयोक्ति? 🎯

Galahad II Performance एक विशिष्ट उपकरण है। यदि आपका वर्कफ़्लो CFD सिमुलेशन को V-Ray या Cycles में रेंडर के साथ जोड़ता है, जहाँ प्रोसेसर घंटों तक 100% पर रहता है, तो यह सिस्टम थर्मल थ्रॉटलिंग को रोकता है और डिलीवरी समय को तेज़ करता है। हल्के मॉडलिंग या रीयल-टाइम एनीमेशन (Unreal Engine) सेटअप के लिए, एक मानक AIO पर्याप्त और अधिक किफायती होगा। अंतिम सिफारिश स्पष्ट है: केवल तभी इस Lian Li में निवेश करें जब आपका CPU लंबे समय तक उच्च तनाव में हो; अन्यथा, अतिरिक्त लागत उचित नहीं है।

6 घंटे से अधिक के रेंडर में निरंतर स्ट्रेस टेस्ट Lian Li Galahad II Performance के बारे में क्या बताते हैं जो अन्य AIO 3D स्टेशनों में पार नहीं कर पाते?

(P.S.: याद रखें कि एक शक्तिशाली GPU आपको बेहतर मॉडलर नहीं बनाएगा, लेकिन कम से कम आप अपनी गलतियों को तेज़ी से रेंडर करेंगे)