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针对金融交易、实时分析等高并发场景，倍联德推出基于NVMe协议的全闪存存储系统，通过优化PCIe 5.0通道与RDMA网络架构，实现单节点IOPS超500万、延迟低于50微秒的性能突破。例如，在贵州农信的重要交易系统中，倍联德全闪存存储配合华为NoF+存储网络解决方案，将存储网络吞吐量提升87%，时延降低42%，确保7×24小时业务零中断。面向海量非结构化数据场景，倍联德分布式存储系统支持EB级容量横向扩展，采用纠删码（EC）技术将存储利用率提升至90%以上，同时通过智能数据分片与负载均衡算法，确保多节点并发读写时的性能线性增长。在某省级广电媒资库项目中，该方案支持4K/8K视频流直存与实时剪辑，单集群可管理超200万小时高清素材，存储成本较传统方案降低60%。从工作站到城市大脑，算力与数据的深度融合正在重塑人类生产生活方式，开启智能社会新篇章。解决方案厂商

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，让云边端协同像使用办公软件一样便捷。”从西安的智慧交通到宁波的智慧医疗，从重庆的轨道交通到东莞的智慧城管，倍联德实业有限公司正以全栈技术能力赋能千行百业，为全球智慧城市建设提供“中国方案”。在这场数字化变革中，这家深圳企业正用技术创新诠释“中国智造”的全球竞争力。深圳云边端协同解决方案提供商冷热数据分层存储方案自动迁移低频数据至高密度硬盘，降低长期存储成本达60%。

针对公共安全场景对低延迟、高可靠性的要求，倍联德推出支持DICOM协议的医疗专业用存储系统与智能视频分析服务器。在宁波市综治平台中，其G808P-V3服务器搭载双路AMD EPYC 7763处理器与128TB NVMe SSD缓存层，将6710亿参数的DeepSeek大模型训练时间从72小时压缩至8小时，同时通过WORM技术确保数据不可篡改，满足HIPAA合规要求。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，其HID系列医疗平板通过UL60601-1医疗级认证，可在露天或恶劣环境下稳定运行，助力完善医疗资源下沉。

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。智慧安防解决方案在企业和社区中得到了普遍的认可和应用。

倍联德产品已出口至东南亚、中东及欧洲市场，为新加坡港自动化码头、中东金融数据中心等项目提供本地化部署方案。其边缘计算存储节点在新加坡港的应用中，通过5G网络实时处理AGV小车数据，使货物吞吐效率提升35%，同时降低20%的运维成本。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精度计算的下一代存储服务器，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存储硬件，更要通过软硬协同优化，让数据像血液一样在智能系统中高效流动。”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存储服务器解决方案为支点，撬动千行百业的数字化转型。在这场数据变革中，这家深圳企业正用技术创新诠释“中国智造”的全球竞争力。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。解决方案厂商

云边端协同解决方案在智慧城市和智能交通中实现了数据的无缝传输与智能处理。解决方案厂商

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JensorFlow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。解决方案厂商