边缘计算环境中，资源的分配与调度对系统的性能和稳定性至关重要。定制化服务能够帮助企业开发具备智能资源分配与调度能力的边缘应用。通过实时监控和分析系统资源的使用情况，定制化服务能够实现对资源的动态优化，...

液冷工作站的散热系统通常采用集成化设计，可直接叠放，定制化更灵活。这种设计不仅节省了空间，还提高了散热系统的整体效率。液冷系统可以根据设备的具体需求进行定制，如冷却介质的类型、流量和温度等，以满足不同...

塔式工作站能够提供强大的图形处理能力和稳定的运行环境，满足VR/AR应用的需求。例如，在游戏开发、教育培训和娱乐休闲等领域，塔式工作站能够支持高质量的VR/AR体验，提供逼真的虚拟环境和交互体验。数字...

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...