倍联德推出的E500系列机架式边缘计算服务器,专为5G场景设计:低时延架构:采用Intel®Xeon®D系列处理器,支持PCI-E 4.0高速扩展,数据吞吐量提升50%;高带宽适配:内置5G双模通信模块,支持SA/NSA组网,实现边缘节点与5G基站的直连;环境适应性:通过IP67防护等级认证,可在-40℃至85℃极端温度下稳定运行,满足野...
查看详细 >>公司自主研发的EdgeGuard安全平台,基于零信任原则对所有访问请求进行动态认证。通过SD-WAN技术实现边缘节点与云端的加密隧道连接,采用国密SSL/TLS 1.3协议,将数据传输延迟控制在5ms以内。针对DDoS攻击,平台集成阿里云高防IP,可自动识别并清洗恶意流量。在2024年某省级电网的攻防演练中,该系统成功防御了峰值流量达50...
查看详细 >>倍联德自主研发的EdgeAI平台,将联邦学习技术与边缘计算深度融合:动态负载均衡:根据5G网络信号强度、设备负载等参数,自动调整边缘节点与云端的任务分配,确保服务连续性;轻量化模型部署:通过模型压缩技术,将工业质检、安全监控等AI模型的体积缩小90%,可在边缘节点直接运行,减少数据回传;安全增强:集成国密SM2/SM4加密算法,支持区块链...
查看详细 >>计算机辅助设计与制造(CAD/CAM)是塔式工作站的重要应用领域之一。在CAD/CAM中,塔式工作站能够处理复杂的几何模型和工程图纸,提供高精度的设计和制造解决方案。例如,在机械设计、汽车制造和航空航天等领域,塔式工作站能够支持复杂的三维建模、装配分析和工艺规划等任务,提高设计和制造的效率和准确性。图形与图像处理是塔式工作站的另一个重要应...
查看详细 >>倍联德与华为合作研发的5G边缘计算网关,支持时间敏感网络(TSN)协议:确定性传输:在工业场景中实现微秒级时钟同步,确保控制指令的零丢包传输。带宽优化:通过数据特征提取技术,将原始数据量压缩90%以上,某光伏电站项目年节省带宽成本超千万元。多网协同:支持5G/Wi-Fi 6/有线网络自动切换,在弱网环境下仍能保障关键任务连续性。倍联德编排...
查看详细 >>倍联德工作站具有灵活的应用场景适应性。无论是图形渲染、人工智能、科学计算还是工程设计等领域,倍联德工作站都能够提供优越的性能和出色的体验。这得益于倍联德工作站的可扩展性和模块化设计,用户可以根据实际需求灵活配置硬件和软件资源,满足不同应用场景的需求。此外,倍联德还提供了丰富的接口和扩展选项,支持多种外设和扩展设备连接,进一步提高了系统的灵...
查看详细 >>不同应用场景产生的数据量和类型差异明显。例如,物联网设备可能产生大量传感器数据,而视频监控则涉及大量视频流数据。企业需根据数据量大小、数据类型(如结构化、非结构化)以及数据处理的实时性要求,选择合适的边缘计算技术。在数据隐私保护日益受到重视的现在,企业还需考虑边缘计算技术是否符合相关法律法规要求。例如,GDPR(欧盟通用数据保护条例)等法...
查看详细 >>服务器虚拟化技术极大地增强了IT系统的灵活性。虚拟化技术允许快速创建、删除、移动虚拟机,方便灵活的资源调度和管理。这种灵活性使得企业能够快速响应业务需求的变化,提高业务部署和迁移的效率。首先,虚拟化技术支持快速部署和迁移。在物理服务器环境下,新业务的部署往往需要采购和安装新的硬件,这需要较长的时间。而虚拟化技术允许在几分钟甚至几秒钟内创建...
查看详细 >>边缘计算涉及多个供应商、平台和设备,缺乏统一的标准和互操作性会给应用开发和部署带来困难。为了推动边缘计算的发展,需要加强标准化工作,推动技术的标准化和互操作性。这将有助于降低开发成本,提高应用的可移植性和可扩展性。边缘计算作为一种新型的计算架构,正在逐步成为企业战略的中心。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,边缘计算将在更多行业中得到...
查看详细 >>在人工智能、工业自动化与边缘计算深度融合的2025年,GPU已从单一的计算工具演变为支撑千行百业数字化转型的重要基础设施。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GPU解决方案领域的全栈技术能力与行业深耕经验,正为医疗、科研、制造等领域提供高效算力支撑,成为“中国智造”浪潮中的方向企业。倍联德成立于2015...
查看详细 >>存储设备的选择对于存储服务器的性能至关重要。传统的机械硬盘(HDD)在读取和写入数据时速度较慢,无法满足企业对高性能存储的需求。因此,建议选择固态硬盘(SSD)或闪存存储(Flash Storage)等新一代存储设备。这些存储设备具有更高的读写速度和更低的访问延迟,能够明显提升存储服务器的整体性能。通过采用高速存储设备,企业可以更快地访问...
查看详细 >>远程医疗需要实时传输患者的医疗数据并进行远程诊断和调理。在传统的云计算模式中,患者的医疗数据需要通过网络传输到远程医疗中心进行处理和分析,然后再将结果传回给患者或医生。这个过程存在较高的延迟和带宽消耗,可能会影响远程医疗的实时性和效率。而边缘计算则可以将数据处理和分析任务部署在患者附近的边缘设备上,实现实时传输和诊断。这极大降低了网络延迟...
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