针对高密度计算场景的散热难题,倍联德推出R300Q/R500Q系列2U液冷服务器,采用冷板式液冷设计,PUE值低至1.05,较传统风冷方案节能40%。以某三甲医院为例,其部署的R500Q液冷工作站搭载8张NVIDIA RTX 5880 Ada显卡,在运行6710亿参数的DeepSeek医学大模型时,单柜功率密度达50kW,但通过液冷技术将噪音控制在55分贝以下,同时使单次模型训练的碳排放从1.2吨降至0.3吨,相当于种植16棵冷杉的环保效益。倍联德自主研发的异构计算平台支持CPU+GPU+DPU协同工作,通过动态资源调度优化计算-通信重叠率。在香港科技大学的深度学习平台升级项目中,其定制化工作站采用4张NVIDIA RTX 4090显卡与至强四代处理器组合,配合JensorFlow框架实现98%的硬件利用率,使ResNet-152模型的训练时间从72小时压缩至8小时,而部署成本只为传统方案的1/3。智慧医疗解决方案提高了医疗服务的效率和质量。广东智慧交通解决方案排行榜

随着Blackwell架构GPU与CXL内存扩展技术的商用化,倍联德正研发支持FP4精度计算的下一代服务器,预计将AI推理性能再提升2倍。公司创始人覃超剑表示:“我们的目标不只是提供硬件,更要通过软硬协同优化,让千亿参数大模型像使用办公软件一样便捷。”从金融交易到生命科学,从工业制造到智慧城市,倍联德实业有限公司正以全栈服务器解决方案为支点,撬动千行百业的数字化转型。在这场算力变革中,这家深圳企业正用技术创新诠释“中国智造”的全球竞争力。边缘计算解决方案定制液冷技术通过直接冷却芯片表面,将数据中心PUE值降至1.1以下,大幅降低碳排放与运营成本。

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。
倍联德GPU解决方案已渗透至医疗、科研、制造等关键领域,形成差异化竞争优势。在医疗影像分析领域,倍联德与多家三甲医院合作开发了基于GPU加速的数字孪生系统。某专科医院部署的G808P-V3工作站搭载双路AMD EPYC 7763处理器与4张RTX 5880显卡,可实时渲染8K分辨率的部位三维模型,配合AI辅助诊断算法,将肺结节检测准确率提升至99.2%,单例CT扫描分析时间从15分钟缩短至90秒。在材料科学领域,倍联德与中科院合作开发的液冷超算工作站集群,采用NVLink互联技术实现16张RTX 6000 Ada显卡的显存共享,使分子动力学模拟的原子数量从100万级提升至10亿级。在锂离子电池电解液研发项目中,该方案将模拟周期从3个月压缩至7天,助力团队快速筛选出性能提升40%的新型配方。高性能服务器解决方案为电商和游戏行业提供了坚实的后盾。

倍联德云边端协同解决方案的重心在于构建“中心云+边缘节点+终端设备”的三层架构,通过数据协同、控制协同与模型协同,实现从数据采集到决策反馈的全流程闭环。其技术优势体现在三大维度:倍联德自主研发的E500系列机架式边缘计算服务器,采用16Atom架构,支持Intel®Xeon®D系列处理器与双PCI-E扩展卡,可在1U短深度空间内实现低至2ms的响应延迟。例如,在西安智慧交通项目中,该服务器部署于路口摄像头旁,实时分析车流量数据并动态调整信号灯配时,使主干道通行效率提升30%,拥堵时长缩短40%。其-30°C至50°C的宽温工作能力与IP65级防尘设计,更可满足工业场景的严苛环境需求。智慧水务解决方案在水资源管理和保护方面取得了明显的成效。智慧水务解决方案公司
高校教育解决方案推动了教育信息化的快速发展。广东智慧交通解决方案排行榜
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。广东智慧交通解决方案排行榜