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長庚大學 機械工程學系 王能治所指導 王昱翔的 應用多核心處理器及協同處理器於雷諾方程式之計算 （2016），提出xeon工作站關鍵因素是什麼，來自於雷諾方程式、平行法、連續過鬆弛法、協同處理器、多核心處理器。
而第二篇論文東海大學 資訊工程學系 楊朝棟所指導 宋昱琳的 使用高效能Linpack的虛擬化平台性能評估 （2015），提出因為有 虛擬化、VMware、HPCC 效能計算、編譯器的重點而找出了 xeon工作站的解答。
應用多核心處理器及協同處理器於雷諾方程式之計算
為了解決xeon工作站 的問題，作者王昱翔 這樣論述：
軸承是許多機械的關鍵元件，例如傳動系統皆會使用到軸承，而液膜潤滑分析對軸承的設計非常重要，因此本研究探討不可壓縮流體及可壓縮流體雷諾方程式之平行計算解法。這兩個偏微分方程式沒有理論解，需要使用數值方法求得近似值。本研究先將兩個方程式進行無因次化以增加其通用性，而非線性的可壓縮流體雷諾方程式則需要使用牛頓法將其線性化。無因次化後的方程式再以有限差分法離散化，即可以使用迭代法求解。本研究選用的迭代法為連續過鬆弛法(Successive Over Relaxation, SOR)，能有效加快迭代效率，但仍需大量的計算時間，因此亦用紅黑連續過鬆弛法(Red-Black SOR, RBSOR)配合平行
計算，且同時可避免平行計算中的競爭效應(Race Condition)。本研究以搭載Intel協同處理器的工作站為運算平台，平行語法使用OpenMP，結合主處理器與協同處理器的運算能力於迭代的過程。模擬結果顯示RBSOR法在不可壓縮流體雷諾方程式上的計算效率約為SOR法的2~4倍，而可壓縮流體雷諾方程式的部分，因RBSOR法會先耗盡處理器的快取記憶體，導致SOR法的計算表現較優於RBSOR法。協同處理器的計算與串行計算比較，加速比最高可達23.9。整體而言，協同處理器的計算能力高出六核心處理器1~2倍，非常適合可高度平行化的計算工作。由於平行計算每次皆需重新分配執行緒，所需要的溝通時間將導致平
行效益的降低，如能降低溝通時間的比重，更能展現協同處理器的計算優勢。
使用高效能Linpack的虛擬化平台性能評估
為了解決xeon工作站 的問題，作者宋昱琳 這樣論述：
隨著虛擬化技術應用興起，其中VMware Workstation與vSphere / ESXi、KVM為高可用性之虛擬化管理平台，因應各產業對於「提高管理效率、降低企業成本」的目標下，於單一伺服器中配置數台虛擬機群，更能夠有效的提高資源利用率，也可以滿足使同者對於不同作業系統的需求。本論文考量到伺服器在負擔建立虛擬機群所可能造成的儲存消耗量提高，資料重複性高，造成主機端的負載增加，進而影響到效能降低，故提出由不同架構，不同虛擬化管理平台的比較測試，使用GUN編譯器與C++編譯器及運用High Performance Linpack與Intel Linpack進行測試，以取得最佳配置方案，能提
供資訊管理人員於建置虛擬化環境前的參考依據，除了伺服器上的資源可以更充份的被利用外，也可以提高效能，更進一步去減少購置伺服器的數量，來降低企業成本，並且也可以節省能源，最後，於本文中所建議之ESXi環境下進行建立虛擬機群，可使虛擬機效能發揮到最佳化。