深圳高校教育解决方案设计

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：GPU加速的液冷工作站正成为科研机构与影视制作公司的标配，兼顾性能与能效需求。深圳高校教育解决方案设计

倍联德服务器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。在银行、证券领域，倍联德提供低延迟、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%。针对医疗影像分析、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。在宁波大学附属医院的生物信息分析平台项目中，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医学大模型训练时间从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。智算中心解决方案项目实施云边端架构中，边缘节点负责本地化数据处理，云端提供全局模型训练与资源调度支持。

在数字经济蓬勃发展的2025年，数据已成为企业重要的资产之一。然而，随着人工智能、工业互联网等技术的深度应用，数据量呈指数级增长，传统存储方案在性能、扩展性与安全性上的短板日益凸显。在此背景下，深圳市倍联德实业有限公司（以下简称“倍联德”）凭借其在存储服务器领域的全栈技术能力与行业深耕经验，正为金融、医疗、科研等领域提供高效、安全、可扩展的存储解决方案，成为推动中国智造向绿色、智能转型的关键力量。倍联德成立于2015年，总部位于深圳龙岗，是一家专注于存储服务器、边缘计算与AI解决方案的国家高新企业。公司以“自主研发、中国智造”为战略重心，累计获得50余项技术与软著，其存储服务器产品线覆盖全闪存存储、分布式存储及液冷存储三大领域，形成差异化竞争优势。

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，已应用于贵州农信、招商银行等30余家金融机构。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系列存储工作站，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%。低功耗广域网（LPWAN）设备通过云边端协同，在断网环境下仍能维持基础物联网服务运行。

软件开发领域也是高性能工作站的重要应用领域。软件开发过程中需要大量的编译、调试和测试工作，这些工作对计算机的性能要求较高。高性能工作站能够提供快速的处理速度和高效的内存管理，明显提升软件开发的效率和质量。此外，高性能工作站还支持多核并行计算，能够加速编译和测试过程，缩短软件开发周期。对于需要处理大量数据和复杂算法的软件项目，高性能工作站更是不可或缺的工具。计算机辅助设计（CAD）是高性能工作站典型的应用领域之一。CAD系统需要处理大量的几何数据和图形信息，进行复杂的计算和分析。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。深圳存储服务器解决方案平台支持

GPU解决方案通过并行计算架构明显加速了深度学习模型的训练速度，使大规模AI应用落地成为可能。深圳高校教育解决方案设计

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。深圳高校教育解决方案设计