企业商机
解决方案基本参数
  • 品牌
  • 倍联德
  • 型号
  • 齐全
解决方案企业商机

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。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。智慧园区解决方案提供商

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针对不同规模客户的差异化需求,倍联德提供从标准产品到OEM/ODM的灵活合作模式。例如,为中小实验室设计的Mini-Eve系列工作站,在2U空间内集成2张RTX 4090显卡与全闪存存储,支持Stable Diffusion文生图任务的批量处理,而成本只为同类产品的60%。倍联德产品已出口至东南亚、中东及欧洲市场,为当地智慧城市、金融科技等领域提供本地化部署方案。在新加坡港的自动化码头项目中,其边缘计算工作站通过5G网络实时处理AGV小车的视觉导航数据,使货物吞吐效率提升35%,同时降低20%的运维成本。深圳高性能服务器解决方案平台支持云边端协同架构重新定义数据流动路径,为元宇宙、工业互联网等新兴业态提供基础设施支撑。

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倍联德智慧交通解决方案已覆盖自动驾驶、智能交通管理、物流运输等多个领域,形成从数据采集、处理到决策的全链路能力:在文远知行与新加坡交通部的合作中,倍联德提供G808P-V3服务器作为自动驾驶训练与推理的重心平台。该服务器搭载双路AMD EPYC 7763处理器与128TB NVMe SSD缓存层,将6710亿参数的DeepSeek医学大模型训练时间从72小时压缩至8小时,技术迁移至自动驾驶领域后,使车辆路径规划效率提升5倍,同时通过WORM技术确保训练数据不可篡改,满足L4级自动驾驶的合规要求。

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%。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。

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倍联德G800P系列AI服务器搭载8张NVIDIA RTX 6000 Ada显卡,单柜算力密度达500PFlops,支持多卡并行计算与混合精度训练。在深圳某自动驾驶测试场中,该服务器作为训练与推理的重要平台,实时处理激光雷达、摄像头等多传感器数据,将模型迭代周期从72小时压缩至8小时,同时通过NVLink互联技术实现显存共享,使单柜可支持10张显卡协同工作,满足L4级自动驾驶的算力需求。倍联德的“云边通道”技术,通过消息、数据、业务三通道实现云边资源的高效协同。例如,在宁波市综治平台中,边缘节点通过MQTT协议实时上传视频流至云端,云端AI模型分析后下发指令至边缘设备,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%。该方案已通过UL60601-1医疗级认证,确保数据传输的安全性与合规性。智慧安防系统通过人脸识别与行为分析算法,自动预警可疑人员并追踪其活动轨迹。数据中心解决方案排行榜

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。智慧园区解决方案提供商

圳市倍联德实业有限公司其重要优势在于:针对DeepSeek、Llama 3等千亿参数大模型的训练与推理需求,倍联德推出G800P系列AI服务器,支持至多10张NVIDIA RTX 6000 Ada或AMD MI300X显卡协同工作,通过NVLink互联技术实现显存共享,使单柜算力密度提升至500PFlops。例如,在香港科技大学的深度学习平台升级项目中,G800P服务器搭载8张RTX 5880 Ada显卡,配合TensorFlow框架优化,将ResNet-152模型的训练时间从72小时压缩至8小时,硬件利用率达98%,而部署成本只为传统方案的1/3。智慧园区解决方案提供商

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