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。智慧交通解决方案通过减少拥堵与事故,每年为城市节省数十亿元经济损失与时间成本。广东边缘计算解决方案排行榜

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。其液冷技术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。随着Blackwell架构GPU的商用化,倍联德正研发支持FP4精度计算的下一代液冷工作站,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液冷技术为支点,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。广东AI解决方案提供商边缘服务器通过轻量化操作系统与容器化部署,快速响应工业现场实时控制需求。

针对公共安全场景对低延迟、高可靠性的要求,倍联德推出支持DICOM协议的医疗专业用存储系统与智能视频分析服务器。在宁波市综治平台中,其G808P-V3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大模型训练时间从72小时压缩至8小时,同时通过WORM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,其HID系列医疗平板通过UL60601-1医疗级认证,可在露天或恶劣环境下稳定运行,助力完善医疗资源下沉。
在全球数字化转型加速推进的2025年,数据中心与边缘计算的算力需求呈指数级增长,但传统风冷技术因能效瓶颈与散热局限,已难以满足高密度计算场景的需求。在此背景下,深圳市倍联德实业有限公司(以下简称“倍联德”)凭借其在液冷技术领域的突破性创新,成为推动中国智造向绿色、高效转型的先进企业。其自主研发的冷板式、浸没式液冷服务器及工作站解决方案,已广泛应用于医疗、科研、制造等领域,助力客户实现算力提升与能耗降低的双重目标。倍联德自2015年成立以来,始终聚焦液冷技术的研发与应用,目前已形成覆盖单相液冷、两相液冷及浸没式液冷的完整产品线。其重要优势在于三大技术突破:联邦学习在云边端协同中实现跨域数据隐私保护,使医院、银行等机构可联合建模而不泄露原始数据。

倍联德工作站解决方案已渗透至医疗、制造、科研等关键领域,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。某瘤专科医院部署的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。针对智能制造场景,倍联德推出24核Atom架构的边缘计算工作站,集成NVIDIA Jetson AGX Orin模块,支持Profinet、EtherCAT等工业协议。在比亚迪的新能源电池生产线中,该方案通过实时分析焊接温度、压力等2000+传感器数据,将缺陷检测良品率从98.5%提升至99.97%,同时使产线能耗降低22%。云边端架构中,边缘节点负责本地化数据处理,云端提供全局模型训练与资源调度支持。广东AI解决方案提供商
交通信号灯动态调控方案融合浮动车GPS数据与历史流量模型,使拥堵路段通行效率提升30%。广东边缘计算解决方案排行榜
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。广东边缘计算解决方案排行榜