倍联德云边端协同解决方案的重心在于构建“中心云+边缘节点+终端设备”的三层架构,通过数据协同、控制协同与模型协同,实现从数据采集到决策反馈的全流程闭环。其技术优势体现在三大维度:倍联德自主研发的E500系列机架式边缘计算服务器,采用16Atom架构,支持Intel®Xeon®D系列处理器与双PCI-E扩展卡,可在1U短深度空间内实现低至2ms的响应延迟。例如,在西安智慧交通项目中,该服务器部署于路口摄像头旁,实时分析车流量数据并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%。其-30°C至50°C的宽温工作能力与IP65级防尘设计,更可满足工业场景的严苛环境需求。边缘服务器通过轻量化操作系统与容器化部署,快速响应工业现场实时控制需求。深圳智慧机关解决方案报价

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。深圳公共安全解决方案提供商边缘侧部署的GPU推理节点,通过模型量化与剪枝技术,在低功耗设备上实现毫秒级响应。

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。
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%。能源管理平台利用AI预测模型,动态调控路灯亮度与空调温度,降低市政能耗20%以上。

在2025年的全球智慧交通浪潮中,自动驾驶接驳车、智能交通信号控制、AI视频监控等创新应用正重塑城市出行生态。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”)凭借其在边缘计算、AI服务器及液冷技术领域的全栈创新能力,为智慧交通提供从硬件到算法的完整解决方案,成为推动行业智能化转型的重要引擎。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。高性能液冷工作站解决方案结合了高性能与低功耗的优势。工作站解决方案部署
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。深圳智慧机关解决方案报价
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。深圳智慧机关解决方案报价