倍联德液冷系统采用微通道冷板与螺旋板式热交换器,通过优化流体动力学路径,将热传导效率提升至传统风冷的5倍以上。例如,其R500Q系列2U液冷服务器在搭载8张NVIDIA RTX 5880 Ada显卡时,单柜功率密度达50kW,但通过冷板式液冷技术将PUE值压低至1.05,较风冷方案节能40%。在某三甲医院的DeepSeek医学大模型训练中,该方案使单次训练碳排放从1.2吨降至0.3吨,相当于种植16棵冷杉的环保效益。针对液冷系统维护复杂的问题,倍联德开发了AI动态调温平台,通过实时监测冷却液流量、温度及设备负载,自动调节泵速与散热模块功率。在香港科技大学的深度学习平台升级项目中,该系统使4张NVIDIA RTX 4090显卡的硬件利用率达98%,模型训练时间从72小时压缩至8小时,而部署成本只为传统方案的1/3。工业质检场景中,边缘设备完成缺陷检测后,将结果汇总至云端进行质量分析与生产优化。广东智慧能源解决方案定制

在人工智能、工业自动化与边缘计算深度融合的2025年,GPU工作站已从单一的计算工具演变为支撑行业数字化转型的重要基础设施。随着Blackwell架构GPU的商用化,倍联德正研发支持FP4精度计算的下一代工作站,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。”从医疗诊断到工业质检,从科研模拟到内容创作,倍联德实业有限公司正以GPU工作站为支点,撬动千行百业的智能化变革。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。智慧能源解决方案定制液冷技术推动数据中心向“零碳”目标演进,助力全球应对气候变化挑战。

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。
在人工智能、工业自动化与边缘计算深度融合的2025年,GPU已从单一的计算工具演变为支撑千行百业数字化转型的重要基础设施。作为国家高新企业,深圳市倍联德实业有限公司(以下简称“倍联德”)凭借其在GPU解决方案领域的全栈技术能力与行业深耕经验,正为医疗、科研、制造等领域提供高效算力支撑,成为“中国智造”浪潮中的方向企业。倍联德成立于2015年,总部位于深圳龙岗,以“自主研发、中国智造”为战略重心,聚焦GPU服务器、液冷工作站及边缘计算设备的研发与生产。公司自主研发的GPU解决方案涵盖从边缘计算到数据中心的全场景需求,支持NVIDIA RTX Ada系列、AMD MI300X等新架构显卡,可灵活适配DeepSeek、Llama 3等千亿参数大模型的本地图文生成、3D渲染及科学计算任务。云边端协同架构重新定义数据流动路径,为元宇宙、工业互联网等新兴业态提供基础设施支撑。

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。GPU加速的液冷工作站正成为科研机构与影视制作公司的标配,兼顾性能与能效需求。智慧能源解决方案定制
智慧环保监测站部署多参数传感器,实时上传空气质量、水质与噪声数据至云端分析平台。广东智慧能源解决方案定制
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TensorFlow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。广东智慧能源解决方案定制