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在人工智能、工业自动化与边缘计算深度融合的2025年，GPU工作站已从单一的计算工具演变为支撑行业数字化转型的重要基础设施。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GPU工作站为支点，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。单相浸没式液冷系统采用绝缘冷却液，可实现服务器完全无风扇运行，噪音降低至环境背景水平。智慧交通解决方案排行榜

在人工智能、工业自动化与边缘计算深度融合的2025年，GPU已从单一的计算工具演变为支撑千行百业数字化转型的重要基础设施。作为国家高新企业，深圳市倍联德实业有限公司（以下简称“倍联德”）凭借其在GPU解决方案领域的全栈技术能力与行业深耕经验，正为医疗、科研、制造等领域提供高效算力支撑，成为“中国智造”浪潮中的方向企业。倍联德成立于2015年，总部位于深圳龙岗，以“自主研发、中国智造”为战略重心，聚焦GPU服务器、液冷工作站及边缘计算设备的研发与生产。公司自主研发的GPU解决方案涵盖从边缘计算到数据中心的全场景需求，支持NVIDIA RTX Ada系列、AMD MI300X等新架构显卡，可灵活适配DeepSeek、Llama 3等千亿参数大模型的本地图文生成、3D渲染及科学计算任务。广东智算中心解决方案部署智慧停车平台通过地磁传感器与视频识别技术，动态显示车位占用情况并引导车主快速泊车。

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。

在数字经济蓬勃发展的2025年，数据已成为企业重要的资产之一。然而，随着人工智能、工业互联网等技术的深度应用，数据量呈指数级增长，传统存储方案在性能、扩展性与安全性上的短板日益凸显。在此背景下，深圳市倍联德实业有限公司（以下简称“倍联德”）凭借其在存储服务器领域的全栈技术能力与行业深耕经验，正为金融、医疗、科研等领域提供高效、安全、可扩展的存储解决方案，成为推动中国智造向绿色、智能转型的关键力量。倍联德成立于2015年，总部位于深圳龙岗，是一家专注于存储服务器、边缘计算与AI解决方案的国家高新企业。公司以“自主研发、中国智造”为战略重心，累计获得50余项技术与软著，其存储服务器产品线覆盖全闪存存储、分布式存储及液冷存储三大领域，形成差异化竞争优势。云边端协同架构推动5G专网在工业互联网中的落地，满足低时延与高可靠性要求。

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集群，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。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30余家金融机构。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。广东智算中心解决方案部署

智慧交通摄像头搭载AI芯片，可同时识别车牌、车型与违章行为，准确率超过99%。智慧交通解决方案排行榜

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。智慧交通解决方案排行榜