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。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。液冷解决方案排行榜

倍联德为重庆交通开投集团打造的智慧交通平台,集成其全闪存存储系统与边缘计算节点,实现轨道交通COCC(控制中心)的运能运量匹配分析、客流预测等功能。例如,在“响应公交”场景中,系统通过大数据分析乘客定位、实时路况等信息,动态调度车辆,使乘客平均等待时间从15分钟降至3分钟,运营成本降低22%。在九识智能的低速无人配送项目中,倍联德提供定制化边缘计算设备,实时监控无人车健康参数并预测故障隐患。该方案已在全球超200个城市落地,使配送效率提升40%,运营成本下降35%。例如,在苏州工业园区,搭载倍联德设备的无人车日均配送量突破200单,错误率低于0.1%。液冷解决方案排行榜智慧医疗解决方案提高了医疗服务的效率和质量。

在全球数字化转型加速推进的2025年,数据中心与边缘计算的算力需求呈指数级增长,但传统风冷技术因能效瓶颈与散热局限,已难以满足高密度计算场景的需求。在此背景下,深圳市倍联德实业有限公司(以下简称“倍联德”)凭借其在液冷技术领域的突破性创新,成为推动中国智造向绿色、高效转型的先进企业。其自主研发的冷板式、浸没式液冷服务器及工作站解决方案,已广泛应用于医疗、科研、制造等领域,助力客户实现算力提升与能耗降低的双重目标。倍联德自2015年成立以来,始终聚焦液冷技术的研发与应用,目前已形成覆盖单相液冷、两相液冷及浸没式液冷的完整产品线。其重要优势在于三大技术突破:
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。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。

倍联德G800P系列AI服务器搭载8张NVIDIA RTX 6000 Ada显卡,支持多卡并行计算,单柜算力密度达500PFlops,可满足城市大脑、公共安全预警等大规模AI训练需求。在深圳某区“城市运行管理服务平台”中,该服务器通过分析海量视频数据,实现占道经营、违规停车等事件的自动识别与处置,事件响应时间从15分钟压缩至90秒,人工巡查成本降低60%。针对数据中心能耗高、散热难的痛点,倍联德冷板式液冷技术将服务器PUE值压低至1.05,较传统风冷方案节能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,确保99.99%的可用性。在东莞智慧城管项目中,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。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。智慧社区解决方案多少钱
高性能边缘计算解决方案在自动驾驶和远程监控中发挥了关键作用。液冷解决方案排行榜
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。液冷解决方案排行榜