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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。边缘计算解决方案推动了物联网数据的实时处理与分析。深圳平安校园解决方案平台支持

倍联德通过“硬件+软件+服务”的一体化模式，构建起覆盖芯片厂商、ISV及终端用户的开放生态：公司与英特尔、英伟达、华为等企业建立联合实验室，共同优化存储协议与加速库。例如，其存储系统深度适配NVIDIA Magnum IO框架，使AI训练任务的数据加载速度提升3倍；与华为合作开发的NoF+存储网络解决方案，已应用于全球超200个城市。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，为中小社区设计的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%。广东智慧能源解决方案应用场景智慧机关解决方案提高了相关部门机关的办公效率和透明度。

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：

针对智能制造场景，倍联德推出24核Atom架构的边缘计算工作站，集成NVIDIA Jetson AGX Orin模块，支持Profinet、EtherCAT等工业协议。在比亚迪的新能源电池生产线中，该方案通过实时分析焊接温度、压力等2000+传感器数据，将缺陷检测良品率从98.5%提升至99.97%，同时使产线能耗降低22%。倍联德通过“硬件+软件+服务”的一体化模式，构建起覆盖芯片厂商、ISV及终端用户的开放生态。公司与NVIDIA、英特尔、华为等企业建立联合实验室，共同优化CUDA-X AI加速库与TensorRT推理框架。在2025年AMD行业方案全国大会上，倍联德展出的“Strix Halo”液冷工作站系统，通过集成AMD锐龙AI Max+395处理器与128GB LPDDR5x内存，实现了Llama 3模型推理的毫秒级响应，较前代方案性能提升2.3倍。城市大脑整合物联网、视频与GIS数据，构建数字孪生平台以模拟极端天气下的应急响应流程。

高性能服务器解决方案在实际应用中，相比普通服务器具有诸多明显优势，具体表现在以下几个方面：高性能服务器能够处理大量的并发请求和复杂的计算任务，明显提升系统性能。对于需要处理大量数据、高并发访问和复杂计算的企业应用，高性能服务器能够提供更快的响应速度和更高的处理能力，从而提升企业业务的运行效率和用户满意度。高性能服务器设计有更多的冗余组件，如电源、网络接口、硬盘等，以及更高级的容错机制。这些设计能够确保在硬件故障或网络中断等情况下，系统能够自动切换至备用设备或节点，保证业务的连续性和数据的完整性。智慧社区解决方案提升了社区管理和服务的智能化水平。广东智慧能源解决方案应用场景

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平台支持

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。深圳平安校园解决方案平台支持