高性能工作站解决方案赋能

智慧交通的重要挑战在于海量数据的实时处理与低延迟响应。倍联德自主研发的边缘计算服务器与AI多卡并行架构，为这一难题提供了破局之道：倍联德推出的16Atom架构边缘计算服务器，专为交通场景设计，具备无风扇、防尘、宽温工作等特性，可部署于交通信号灯、摄像头等设备端，实现路况实时监测与智能决策。例如，在西安智慧交通项目中，倍联德边缘计算设备通过“物联网+算法模型”实时分析交通流量数据，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%。专业图形工作站集成多块显卡与高速存储，可流畅处理8K视频剪辑与复杂3D动画渲染任务。高性能工作站解决方案赋能

倍联德G800P系列AI服务器搭载8张NVIDIA RTX 6000 Ada显卡，支持多卡并行计算，单柜算力密度达500PFlops，可满足城市大脑、公共安全预警等大规模AI训练需求。在深圳某区“城市运行管理服务平台”中，该服务器通过分析海量视频数据，实现占道经营、违规停车等事件的自动识别与处置，事件响应时间从15分钟压缩至90秒，人工巡查成本降低60%。针对数据中心能耗高、散热难的痛点，倍联德冷板式液冷技术将服务器PUE值压低至1.05，较传统风冷方案节能40%。其R500Q系列2U液冷服务器在搭载8张RTX 5880显卡时，单柜功率密度达50kW，但噪音控制在55分贝以下，同时支持热插拔维护，确保99.99%的可用性。在东莞智慧城管项目中，该方案使产线能耗降低22%，单次模型训练碳排放从1.2吨降至0.3吨，相当于种植16棵冷杉的环保效益。高性能工作站解决方案赋能服务器固件集成可信执行环境（TEE），为金融交易与隐私计算提供硬件级安全防护。

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：公司与英特尔、英伟达、华为等企业建立联合实验室，共同优化存储协议与加速库。例如，其存储系统深度适配NVIDIA Magnum IO框架，使AI训练任务的数据加载速度提升3倍；与华为合作开发的NoF+存储网络解决方案，已应用于全球超200个城市。针对不同规模客户的差异化需求，倍联德提供从标准产品到OEM/ODM的灵活合作模式。例如，为中小社区设计的Mini-Eve系列工作站，在2U空间内集成2张RTX 4090显卡与全闪存存储，支持Stable Diffusion文生图任务的批量处理，而成本只为同类产品的60%。

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。液冷解决方案正在成为数据中心散热的主流技术。

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：公司与英特尔、英伟达、华为等企业建立联合实验室，共同优化存储协议与加速库。例如，其存储系统深度适配NVIDIA Magnum IO框架，使AI训练任务的数据加载速度提升3倍；与华为合作开发的NoF+存储网络解决方案，已应用于贵州农信、招商银行等30余家金融机构。针对不同规模客户的差异化需求，倍联德提供从标准产品到OEM/ODM的灵活合作模式。例如，为中小实验室设计的Mini-Eve系列存储工作站，在2U空间内集成2张RTX 4090显卡与全闪存存储，支持Stable Diffusion文生图任务的批量处理，而成本只为同类产品的60%。云边端协同解决方案在智慧交通和智慧安防中发挥了重要作用。高性能工作站解决方案赋能

存储服务器与边缘计算节点融合，构建分布式智能存储网络，支撑自动驾驶实时数据回传。高性能工作站解决方案赋能

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。高性能工作站解决方案赋能