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AI解决方案报价

来源: 发布时间:2025年07月09日

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。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。AI解决方案报价

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高性能液冷工作站解决方案还具备智能管理功能,能够实时监测计算平台的运行状态和温度情况。通过智能管理系统,用户可以实时了解计算平台的散热性能和计算效率,并根据实际需求进行调整和优化。这不仅提高了计算平台的运行效率,还降低了运维成本。高性能液冷工作站解决方案在科研、设计、仿真等领域具有广泛的应用前景。以下是一些典型的应用案例:在科研领域,高性能液冷工作站解决方案能够为科研人员提供高效、稳定的计算平台,支持大规模数据处理和复杂计算任务。深圳云边端协同解决方案部署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。

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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%。倍联德通过“硬件+软件+服务”的一体化模式,构建起覆盖芯片厂商、ISV及终端用户的开放生态。公司与NVIDIA、英特尔、华为等企业建立联合实验室,共同优化CUDA-X AI加速库与TensorRT推理框架。在2025年AMD行业方案全国大会上,倍联德展出的“Strix Halo”液冷工作站系统,通过集成AMD锐龙AI Max+395处理器与128GB LPDDR5x内存,实现了Llama 3模型推理的毫秒级响应,较前代方案性能提升2.3倍。

倍联德存储解决方案已渗透至金融、医疗、科研等关键领域,形成从数据采集、存储到分析的全生命周期管理能力。在金融领域,倍联德为银行、证券机构提供低延迟、高可靠的存储底座。其全闪存阵列支持双活数据中心部署,通过同步复制技术实现RPO=0、RTO<30秒的灾备标准。例如,某股份制银行采用倍联德存储集群后,重要系统交易响应时间从200毫秒降至80毫秒,年故障率从1.2次降至0.3次,客户满意度提升25%。针对医疗影像、基因测序等数据密集型场景,倍联德推出支持DICOM协议的医疗专业用存储系统,可无缝对接PACS/RIS系统。在某三甲医院的DeepSeek医学大模型训练中,其G808P-V3存储服务器搭载8张NVIDIA RTX 5880 Ada显卡,配合128TB NVMe SSD缓存层,将6710亿参数模型的训练时间从72小时压缩至8小时,同时通过WORM(一次写入多次读取)技术确保数据不可篡改,满足HIPAA合规要求。极寒环境下,液冷系统通过智能温控模块维持冷却液流动性,确保设备稳定运行。

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AI技术通过产业升级、管理变革、流程再造以及环境优化等路径,全方面推动企业智能化转型。产业升级:AI技术有助于推动产业结构的升级换代,催生新的商业模式和技术,改变企业的商业惯例。在零售、运输、旅游、医药等行业,AI技术正在开启新的发展时代。例如,在医疗保健服务业,借助高分辨率的医疗影像、智能应用程序和物联网设备,AI能够提供个性化的医疗保健服务和精确的医疗,从而降低企业的护理成本,减少诊断延误和错误风险,提升服务质量。智慧机关解决方案为部门机关提供了更加高效和智能的办公方式。广东AI解决方案应用场景

液冷技术通过直接冷却芯片表面,将数据中心PUE值降至1.1以下,大幅降低碳排放与运营成本。AI解决方案报价

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。AI解决方案报价