液冷解决方案厂商

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。智算中心解决方案为人工智能研究和应用提供了强大的算力支持。液冷解决方案厂商

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，为当地智慧城市、金融科技等领域提供本地化部署方案。在新加坡港的自动化码头项目中，其边缘计算工作站通过5G网络实时处理AGV小车的视觉导航数据，使货物吞吐效率提升35%，同时降低20%的运维成本。广东高性能液冷工作站解决方案平台支持GPU虚拟化技术将物理显卡资源池化，支持多用户共享高性能计算能力，降低企业IT成本。

在2025年的智慧城市浪潮中，数据已成为驱动城市治理、公共服务与产业升级的重心引擎。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”）凭借其在边缘计算、AI服务器、液冷技术及全闪存存储领域的全栈创新能力，为智慧交通、智慧安防、智慧医疗等场景提供高性能、低延迟、绿色节能的算力支撑，成为推动中国智慧城市建设的企业。倍联德智慧城市解决方案已渗透至交通、安防、医疗等关键领域，形成从硬件到算法的完整能力：倍联德与华为、英特尔合作开发的“交通信号灯智能控制平台”，集成边缘计算节点与全闪存存储系统，支持实时分析交通流量、天气、事件等多维度数据。在重庆轨道交通COCC（控制中心）项目中，该平台通过运能运量匹配分析，将列车准点率提升至99.5%，乘客平均等待时间从15分钟降至3分钟。

倍联德G800P系列AI服务器搭载8张NVIDIA RTX 6000 Ada显卡，单柜算力密度达500PFlops，支持多卡并行计算与混合精度训练。在深圳某自动驾驶测试场中，该服务器作为训练与推理的重要平台，实时处理激光雷达、摄像头等多传感器数据，将模型迭代周期从72小时压缩至8小时，同时通过NVLink互联技术实现显存共享，使单柜可支持10张显卡协同工作，满足L4级自动驾驶的算力需求。倍联德的“云边通道”技术，通过消息、数据、业务三通道实现云边资源的高效协同。例如，在宁波市综治平台中，边缘节点通过MQTT协议实时上传视频流至云端，云端AI模型分析后下发指令至边缘设备，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%。该方案已通过UL60601-1医疗级认证，确保数据传输的安全性与合规性。存储服务器与边缘计算节点融合，构建分布式智能存储网络，支撑自动驾驶实时数据回传。

倍联德智慧交通解决方案已覆盖自动驾驶、智能交通管理、物流运输等多个领域，形成从数据采集、处理到决策的全链路能力：在文远知行与新加坡交通部的合作中，倍联德提供G808P-V3服务器作为自动驾驶训练与推理的重心平台。该服务器搭载双路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，技术迁移至自动驾驶领域后，使车辆路径规划效率提升5倍，同时通过WORM技术确保训练数据不可篡改，满足L4级自动驾驶的合规要求。城市治理解决方案利用大数据提升了城市管理的精细化水平。广东存储服务器解决方案提供商

智慧交通摄像头搭载AI芯片，可同时识别车牌、车型与违章行为，准确率超过99%。液冷解决方案厂商

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。液冷解决方案厂商