广东云边端协同解决方案设计

针对高密度计算场景的散热难题，倍联德将冷板式液冷技术应用于存储服务器，通过单相冷却液循环将PUE值压低至1.08，较风冷方案节能35%。例如，其R500Q-S3液冷存储集群在搭载48块16TB HDD时，单柜功率密度达25kW，但噪音控制在55分贝以下，同时支持热插拔维护，确保数据中心全年运行稳定性。在材料科学领域，倍联德与中科院合作开发了浸没式液冷超算存储集群，通过NVLink互联技术实现16张GPU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。云边端协同的应急通信系统，在地震等灾害中通过边缘节点快速恢复局部网络连接。广东云边端协同解决方案设计

针对不同规模客户的差异化需求，倍联德提供从标准产品到OEM/ODM的灵活合作模式。例如，为中小实验室设计的Mini-Eve系列工作站，在2U空间内集成2张RTX 4090显卡与全闪存存储，支持Stable Diffusion文生图任务的批量处理，而成本只为同类产品的60%。倍联德产品已出口至东南亚、中东及欧洲市场，为当地智慧城市、金融科技等领域提供本地化部署方案。在新加坡港的自动化码头项目中，其边缘计算工作站通过5G网络实时处理AGV小车的视觉导航数据，使货物吞吐效率提升35%，同时降低20%的运维成本。云边端协同解决方案提供商GPU解决方案的普及使中小企业得以低成本接入AI能力，加速全行业智能化转型进程。

倍联德云边端协同解决方案已渗透至智慧城市、智能制造、智慧医疗等关键领域，形成从硬件到算法的完整能力：在重庆轨道交通COCC项目中，倍联德提供“边缘计算节点+全闪存存储系统”的组合方案，支持实时分析列车运行数据、客流信息与设备状态。通过运能运量匹配算法，系统将列车准点率提升至99.5%，乘客平均等待时间从15分钟降至3分钟。此外，其与华为合作开发的NoF+存储网络解决方案，已应用于30余家交通企业，实现50GB/s的带宽与微秒级延迟。针对汽车制造行业，倍联德推出“云+边+端”协同的智能监控平台：云端SERVER平台部署设备管理、算法训练与数据可视化模块；边缘E500系列服务器实时采集机械臂健康参数，通过“物联网+算法模型”预测故障隐患；终端HID系列医疗平板则支持无风扇设计，可在车间高温、高湿环境中稳定运行。例如，某汽车制造商采用该方案后，生产线良品率提升12%，设备停机时间减少45%。

针对金融交易、实时分析等高并发场景，倍联德推出基于NVMe协议的全闪存存储系统，通过优化PCIe 5.0通道与RDMA网络架构，实现单节点IOPS超500万、延迟低于50微秒的性能突破。例如，在贵州农信的重要交易系统中，倍联德全闪存存储配合华为NoF+存储网络解决方案，将存储网络吞吐量提升87%，时延降低42%，确保7×24小时业务零中断。面向海量非结构化数据场景，倍联德分布式存储系统支持EB级容量横向扩展，采用纠删码（EC）技术将存储利用率提升至90%以上，同时通过智能数据分片与负载均衡算法，确保多节点并发读写时的性能线性增长。在某省级广电媒资库项目中，该方案支持4K/8K视频流直存与实时剪辑，单集群可管理超200万小时高清素材，存储成本较传统方案降低60%。单相浸没式液冷系统采用绝缘冷却液，可实现服务器完全无风扇运行，噪音降低至环境背景水平。

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。分布式存储服务器采用纠删码算法，在单盘故障时仍能保障数据完整性与业务连续性。云边端协同解决方案提供商

高密度服务器在42U机柜中部署数百台节点，通过液冷技术突破传统散热效率极限。广东云边端协同解决方案设计

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。广东云边端协同解决方案设计