针对高密度计算场景的散热难题,倍联德将冷板式液冷技术应用于存储服务器,通过单相冷却液循环将PUE值压低至1.08,较风冷方案节能35%。例如,其R500Q-S3液冷存储集群在搭载48块16TB HDD时,单柜功率密度达25kW,但噪音控制在55分贝以下,同时支持热插拔维护,确保数据中心全年运行稳定性。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存储集群,通过NVLink互联技术实现16张GPU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。工作站解决方案为设计师和工程师带来了更高效的工作体验。深圳智慧园区解决方案排行榜

圳市倍联德实业有限公司其重要优势在于:倍联德自主研发的冷板式液冷系统,通过微通道冷板与螺旋板式热交换器设计,将PUE值压低至1.05,较风冷方案节能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。在比亚迪新能源电池生产线中,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。面向金融交易、基因测序等高并发场景,倍联德全闪存存储系统采用NVMe协议与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。在贵州农信重要交易系统中,其存储集群配合华为NoF+存储网络解决方案,将吞吐量提升87%,时延降低42%,确保7×24小时业务零中断。深圳高性能液冷工作站解决方案赋能多屏显示工作站通过GPU多流输出功能,支持金融交易员同时监控数百个实时数据图表。

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。
倍联德液冷技术已渗透至医疗、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液冷加速的数字孪生系统。其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。针对材料科学领域的高密度计算需求,倍联德推出浸没式液冷超算集群,通过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。在中科院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。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。

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。数据中心解决方案确保了数据的安全存储与高效访问。工作站解决方案厂商
智慧交通解决方案通过减少拥堵与事故,每年为城市节省数十亿元经济损失与时间成本。深圳智慧园区解决方案排行榜
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。深圳智慧园区解决方案排行榜