在大数据时代，数据分析和挖掘成为各行各业的重要需求。塔式工作站能够处理大规模的数据集，进行复杂的数据分析和挖掘任务。例如，在金融、医疗、零售和电子商务等领域，塔式工作站能够运行先进的数据分析算法和模型...

针对中小企业的算力需求，倍联德推出全球初款24重要Atom架构紧凑型边缘服务器，其功耗只350W，却可支持8路1080P视频流实时分析。在浙江某纺织企业的质量检测场景中，该设备替代传统工控机后，使单条...

液冷工作站并非适用于所有类型的服务器或工作站。其适用性主要取决于性能需求、空间限制、成本预算、维护和管理以及安全性和可靠性等多个因素。在选择是否采用液冷工作站时，需要综合考虑这些因素之间的平衡和取舍。...

面对企业跨园区、跨地域的算力调度需求，倍联德创新提出“中心云-边缘云-终端设备”三级协同架构。其自主研发的MEC编排器可动态分配算力资源：在深圳某三甲医院的远程手术场景中，系统自动将4K影像渲染任务分...

倍联德EdgeAI平台引入其联邦学习与强化学习技术：任务分级处理：将紧急控制指令（如机械臂急停）分配至本地边缘节点，延迟<5毫秒；将非实时任务（如生产数据统计）上传至云端，降低本地算力压力。模型压缩优...

随着6G、AI大模型与MEC的深度融合，倍联德正布局两大前沿方向：边缘大模型：将参数量达6710亿的医疗大模型压缩至边缘设备可运行范围，支持基层医院在本地完成从术前规划到术中决策的全流程AI辅助；数字...

边缘计算在自动驾驶场景中如何解决数据传输与决策时效性矛盾？在数字化转型浪潮中，边缘计算凭借低延迟、高带宽和本地化处理能力，成为工业自动化、自动驾驶、智慧医疗等场景的重要基础设施。然而，企业部署边缘计算...

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...

并行计算是指同时处理多个计算任务的能力。传统CPU虽然也能进行并行计算，但其受限于重要数量和线程调度机制，导致并行计算效率不高。而GPU则专为并行处理而设计，拥有大量的处理重要和高效的线程调度机制。这...

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...

软件开发领域也是高性能工作站的重要应用领域。软件开发过程中需要大量的编译、调试和测试工作，这些工作对计算机的性能要求较高。高性能工作站能够提供快速的处理速度和高效的内存管理，明显提升软件开发的效率和质...

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E50...