广东倍联德解决方案设计

倍联德医疗解决方案覆盖从电子病历管理到远程手术的全流程。例如，在宁波大学附属医院的生物信息分析平台中，其液冷工作站支持4K/8K医疗影像的实时处理，使医生诊断效率提升40%；而在基层医疗机构，HID系列医疗平板通过UL60601-1认证，可在露天或恶劣环境下稳定运行，助力完善医疗资源下沉。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。ETC系统与5G-V2X结合，实现车辆不停车收费与远程预约停车位的一体化服务。广东倍联德解决方案设计

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。其液冷技术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。随着Blackwell架构GPU的商用化，倍联德正研发支持FP4精度计算的下一代液冷工作站，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，让千亿参数大模型像使用办公软件一样便捷。”从医疗诊断到工业质检，从科研模拟到内容创作，倍联德实业有限公司正以液冷技术为支点，撬动千行百业的智能化变革。在这场算力变革中，这家深圳企业正用技术创新诠释“中国智造”的全球竞争力。深圳高校教育解决方案平台支持自动驾驶训练中，GPU集群通过模拟数十亿公里路况数据，快速迭代感知与决策算法，提升安全性。

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。

在人工智能、工业自动化与边缘计算深度融合的2025年，GPU工作站已从单一的计算工具演变为支撑行业数字化转型的重要基础设施。随着Blackwell架构GPU的商用化，倍联德正研发支持FP4精度计算的下一代工作站，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，让千亿参数大模型像使用办公软件一样便捷。”从医疗诊断到工业质检，从科研模拟到内容创作，倍联德实业有限公司正以GPU工作站为支点，撬动千行百业的智能化变革。在这场算力变革中，这家深圳企业正用技术创新诠释“中国智造”的全球竞争力。智慧交通解决方案通过减少拥堵与事故，每年为城市节省数十亿元经济损失与时间成本。

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30余家金融机构及交通企业。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，为中小交通企业设计的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%。工作站解决方案在图形处理和视频编辑等领域具有普遍的应用价值。广东倍联德解决方案设计

边缘计算解决方案推动了物联网数据的实时处理与分析。广东倍联德解决方案设计

倍联德液冷系统采用微通道冷板与螺旋板式热交换器，通过优化流体动力学路径，将热传导效率提升至传统风冷的5倍以上。例如，其R500Q系列2U液冷服务器在搭载8张NVIDIA RTX 5880 Ada显卡时，单柜功率密度达50kW，但通过冷板式液冷技术将PUE值压低至1.05，较风冷方案节能40%。在某三甲医院的DeepSeek医学大模型训练中，该方案使单次训练碳排放从1.2吨降至0.3吨，相当于种植16棵冷杉的环保效益。针对液冷系统维护复杂的问题，倍联德开发了AI动态调温平台，通过实时监测冷却液流量、温度及设备负载，自动调节泵速与散热模块功率。在香港科技大学的深度学习平台升级项目中，该系统使4张NVIDIA RTX 4090显卡的硬件利用率达98%，模型训练时间从72小时压缩至8小时，而部署成本只为传统方案的1/3。广东倍联德解决方案设计