深圳倍联德解决方案设计

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。GPU解决方案通过并行计算架构明显加速了深度学习模型的训练速度，使大规模AI应用落地成为可能。深圳倍联德解决方案设计

在数字经济与人工智能深度融合的2025年，服务器已成为支撑千行百业数字化转型的重心基础设施。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AI服务器、边缘计算、液冷技术及全闪存存储等领域的全栈创新能力，正为金融、医疗、科研、制造等领域提供高效、可靠、绿色的算力底座，成为推动中国智造迈向全球价值链变革的关键力量。倍联德成立于2015年，总部位于深圳龙岗，专注于服务器、边缘计算设备及液冷工作站的研发与生产，累计获得50余项技术与软著，市场占有率稳居行业前列。深圳平安校园解决方案多少钱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。

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。

倍联德GPU解决方案已渗透至医疗、科研、制造等关键领域，形成差异化竞争优势。在医疗影像分析领域，倍联德与多家三甲医院合作开发了基于GPU加速的数字孪生系统。某专科医院部署的G808P-V3工作站搭载双路AMD EPYC 7763处理器与4张RTX 5880显卡，可实时渲染8K分辨率的部位三维模型，配合AI辅助诊断算法，将肺结节检测准确率提升至99.2%，单例CT扫描分析时间从15分钟缩短至90秒。在材料科学领域，倍联德与中科院合作开发的液冷超算工作站集群，采用NVLink互联技术实现16张RTX 6000 Ada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。全闪存存储服务器通过NVMe协议与RDMA网络，将数据库事务处理延迟压缩至微秒级。

倍联德深耕智慧城市领域多年，其技术体系覆盖从数据采集、传输到存储、分析的全链路需求，形成三大重要优势：针对智慧城市中交通信号控制、环境监测等需要毫秒级响应的场景，倍联德推出1U短深度边缘服务器，采用英特尔至强D系列处理器，支持20重心高算力与冗余电源设计，可在-20℃至60℃的极端环境下稳定运行。例如，在西安智慧交通项目中，该服务器通过部署于路口的摄像头与传感器网络，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%。车路协同系统利用边缘计算节点，在10毫秒内完成车辆与路侧单元的信息交互与决策下发。深圳平安校园解决方案多少钱

低功耗广域网（LPWAN）设备通过云边端协同，在断网环境下仍能维持基础物联网服务运行。深圳倍联德解决方案设计

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。深圳倍联德解决方案设计