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

随着Blackwell架构GPU与CXL内存扩展技术的商用化,倍联德正研发支持FP4精度计算的下一代服务器,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,让云边端协同像使用办公软件一样便捷。”从西安的智慧交通到宁波的智慧医疗,从重庆的轨道交通到东莞的智慧城管,倍联德实业有限公司正以全栈技术能力赋能千行百业,为全球智慧城市建设提供“中国方案”。在这场数字化变革中,这家深圳企业正用技术创新诠释“中国智造”的全球竞争力。自动驾驶训练中,GPU集群通过模拟数十亿公里路况数据,快速迭代感知与决策算法,提升安全性。深圳智慧安防解决方案哪家好

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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%。深圳云边端协同解决方案定制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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智慧交通的重要挑战在于海量数据的实时处理与低延迟响应。倍联德自主研发的边缘计算服务器与AI多卡并行架构,为这一难题提供了破局之道:倍联德推出的16Atom架构边缘计算服务器,专为交通场景设计,具备无风扇、防尘、宽温工作等特性,可部署于交通信号灯、摄像头等设备端,实现路况实时监测与智能决策。例如,在西安智慧交通项目中,倍联德边缘计算设备通过“物联网+算法模型”实时分析交通流量数据,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%。

倍联德存储解决方案已渗透至金融、医疗、科研等关键领域,形成从数据采集、存储到分析的全生命周期管理能力。在金融领域,倍联德为银行、证券机构提供低延迟、高可靠的存储底座。其全闪存阵列支持双活数据中心部署,通过同步复制技术实现RPO=0、RTO<30秒的灾备标准。例如,某股份制银行采用倍联德存储集群后,重要系统交易响应时间从200毫秒降至80毫秒,年故障率从1.2次降至0.3次,客户满意度提升25%。针对医疗影像、基因测序等数据密集型场景,倍联德推出支持DICOM协议的医疗专业用存储系统,可无缝对接PACS/RIS系统。在某三甲医院的DeepSeek医学大模型训练中,其G808P-V3存储服务器搭载8张NVIDIA RTX 5880 Ada显卡,配合128TB NVMe SSD缓存层,将6710亿参数模型的训练时间从72小时压缩至8小时,同时通过WORM(一次写入多次读取)技术确保数据不可篡改,满足HIPAA合规要求。AI解决方案在智能客服领域的应用日益普遍。

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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。智慧水务解决方案实现了水资源的智能化管理和保护。科研应用解决方案哪家好

智慧能源解决方案在能源管理和节能减排方面发挥了重要作用。深圳智慧安防解决方案哪家好

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。深圳智慧安防解决方案哪家好

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