解决方案部署

倍联德G800P系列AI服务器搭载8张NVIDIA RTX 6000 Ada显卡，单柜算力密度达500PFlops，支持多卡并行计算与混合精度训练。在深圳某自动驾驶测试场中，该服务器作为训练与推理的重要平台，实时处理激光雷达、摄像头等多传感器数据，将模型迭代周期从72小时压缩至8小时，同时通过NVLink互联技术实现显存共享，使单柜可支持10张显卡协同工作，满足L4级自动驾驶的算力需求。倍联德的“云边通道”技术，通过消息、数据、业务三通道实现云边资源的高效协同。例如，在宁波市综治平台中，边缘节点通过MQTT协议实时上传视频流至云端，云端AI模型分析后下发指令至边缘设备，实现占道经营、违规停车等事件的自动识别与处置，事件响应时间从15分钟压缩至90秒，人工巡查成本降低60%。该方案已通过UL60601-1医疗级认证，确保数据传输的安全性与合规性。存储服务器集群通过软件定义存储（SDS）技术，实现跨品牌硬件的统一管理与资源调度。解决方案部署

圳市倍联德实业有限公司其重要优势在于：针对DeepSeek、Llama 3等千亿参数大模型的训练与推理需求，倍联德推出G800P系列AI服务器，支持至多10张NVIDIA RTX 6000 Ada或AMD MI300X显卡协同工作，通过NVLink互联技术实现显存共享，使单柜算力密度提升至500PFlops。例如，在香港科技大学的深度学习平台升级项目中，G800P服务器搭载8张RTX 5880 Ada显卡，配合TensorFlow框架优化，将ResNet-152模型的训练时间从72小时压缩至8小时，硬件利用率达98%，而部署成本只为传统方案的1/3。广东高校教育解决方案赋能数据中心解决方案确保了数据的安全存储与高效访问。

倍联德存储解决方案已渗透至金融、医疗、科研等关键领域，形成从数据采集、存储到分析的全生命周期管理能力。在金融领域，倍联德为银行、证券机构提供低延迟、高可靠的存储底座。其全闪存阵列支持双活数据中心部署，通过同步复制技术实现RPO=0、RTO<30秒的灾备标准。例如，某股份制银行采用倍联德存储集群后，重要系统交易响应时间从200毫秒降至80毫秒，年故障率从1.2次降至0.3次，客户满意度提升25%。针对医疗影像、基因测序等数据密集型场景，倍联德推出支持DICOM协议的医疗专业用存储系统，可无缝对接PACS/RIS系统。在某三甲医院的DeepSeek医学大模型训练中，其G808P-V3存储服务器搭载8张NVIDIA RTX 5880 Ada显卡，配合128TB NVMe SSD缓存层，将6710亿参数模型的训练时间从72小时压缩至8小时，同时通过WORM（一次写入多次读取）技术确保数据不可篡改，满足HIPAA合规要求。

倍联德医疗解决方案覆盖从电子病历管理到远程手术的全流程。例如，在宁波大学附属医院的生物信息分析平台中，其液冷工作站支持4K/8K医疗影像的实时处理，使医生诊断效率提升40%；而在基层医疗机构，HID系列医疗平板通过UL60601-1认证，可在露天或恶劣环境下稳定运行，助力完善医疗资源下沉。倍联德产品已出口至东南亚、中东及欧洲市场，为新加坡港自动化码头、中东金融数据中心等项目提供本地化部署方案。其边缘计算存储节点在新加坡港的应用中，通过5G网络实时处理AGV小车数据，使货物吞吐效率提升35%，同时降低20%的运维成本。液冷解决方案在降低服务器能耗和提高散热效率方面取得了明显成果。

倍联德为重庆交通开投集团打造的智慧交通平台，集成其全闪存存储系统与边缘计算节点，实现轨道交通COCC（控制中心）的运能运量匹配分析、客流预测等功能。例如，在“响应公交”场景中，系统通过大数据分析乘客定位、实时路况等信息，动态调度车辆，使乘客平均等待时间从15分钟降至3分钟，运营成本降低22%。在九识智能的低速无人配送项目中，倍联德提供定制化边缘计算设备，实时监控无人车健康参数并预测故障隐患。该方案已在全球超200个城市落地，使配送效率提升40%，运营成本下降35%。例如，在苏州工业园区，搭载倍联德设备的无人车日均配送量突破200单，错误率低于0.1%。城市治理解决方案利用大数据提升了城市管理的精细化水平。智慧交通解决方案哪家好

高性能液冷工作站解决方案结合了高性能与低功耗的优势。解决方案部署

倍联德智慧交通解决方案已覆盖自动驾驶、智能交通管理、物流运输等多个领域，形成从数据采集、处理到决策的全链路能力：在文远知行与新加坡交通部的合作中，倍联德提供G808P-V3服务器作为自动驾驶训练与推理的重心平台。该服务器搭载双路AMD EPYC 7763处理器与128TB NVMe SSD缓存层，将6710亿参数的DeepSeek医学大模型训练时间从72小时压缩至8小时，技术迁移至自动驾驶领域后，使车辆路径规划效率提升5倍，同时通过WORM技术确保训练数据不可篡改，满足L4级自动驾驶的合规要求。解决方案部署