针对自动驾驶、智能视频监控等高算力需求,倍联德G800P系列AI服务器支持至多10张NVIDIA RTX 6000 Ada显卡协同工作,单柜算力密度达500PFlops。在新加坡自动驾驶接驳车项目中,该服务器搭载文远知行的L4级自动驾驶系统,实时处理激光雷达、摄像头等多传感器数据,实现毫秒级决策响应,确保车辆在复杂城市场景中安全行驶。倍联德冷板式液冷系统将服务器PUE值压低至1.05,较传统风冷方案节能40%。在深圳某自动驾驶测试场中,其R500Q液冷服务器集群支持8张RTX 5880显卡高负载运行,单柜功率密度达50kW,但噪音控制在55分贝以下,同时通过热插拔设计实现99.99%的可用性,为24小时不间断测试提供保障。冷热数据分层存储方案自动迁移低频数据至高密度硬盘,降低长期存储成本达60%。公共安全解决方案

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,为新加坡港自动化码头、中东金融数据中心等项目提供本地化部署方案。其边缘计算存储节点在新加坡港的应用中,通过5G网络实时处理AGV小车数据,使货物吞吐效率提升35%,同时降低20%的运维成本。广东服务器解决方案多少钱GPU解决方案的普及使中小企业得以低成本接入AI能力,加速全行业智能化转型进程。

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。
在数字经济与人工智能深度融合的2025年,服务器已成为支撑千行百业数字化转型的重心基础设施。作为国家高新企业,深圳市倍联德实业有限公司(以下简称“倍联德”)凭借其在AI服务器、边缘计算、液冷技术及全闪存存储等领域的全栈创新能力,正为金融、医疗、科研、制造等领域提供高效、可靠、绿色的算力底座,成为推动中国智造迈向全球价值链变革的关键力量。倍联德成立于2015年,总部位于深圳龙岗,专注于服务器、边缘计算设备及液冷工作站的研发与生产,累计获得50余项技术与软著,市场占有率稳居行业前列。边缘侧部署的GPU推理节点,通过模型量化与剪枝技术,在低功耗设备上实现毫秒级响应。

倍联德GPU解决方案已渗透至医疗、科研、制造等关键领域,形成差异化竞争优势。在医疗影像分析领域,倍联德与多家三甲医院合作开发了基于GPU加速的数字孪生系统。某专科医院部署的G808P-V3工作站搭载双路AMD EPYC 7763处理器与4张RTX 5880显卡,可实时渲染8K分辨率的部位三维模型,配合AI辅助诊断算法,将肺结节检测准确率提升至99.2%,单例CT扫描分析时间从15分钟缩短至90秒。在材料科学领域,倍联德与中科院合作开发的液冷超算工作站集群,采用NVLink互联技术实现16张RTX 6000 Ada显卡的显存共享,使分子动力学模拟的原子数量从100万级提升至10亿级。在锂离子电池电解液研发项目中,该方案将模拟周期从3个月压缩至7天,助力团队快速筛选出性能提升40%的新型配方。高密度服务器在42U机柜中部署数百台节点,通过液冷技术突破传统散热效率极限。广东AI解决方案应用场景
液冷数据中心通过余热回收技术,将废热转化为区域供暖能源,实现能源循环利用。公共安全解决方案
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。公共安全解决方案