企业商机
解决方案基本参数
  • 品牌
  • 倍联德
  • 型号
  • 齐全
解决方案企业商机

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。智慧环保监测站部署多参数传感器,实时上传空气质量、水质与噪声数据至云端分析平台。深圳服务器解决方案定制

深圳服务器解决方案定制,解决方案

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NVIDIA、英特尔、华为等企业建立联合实验室,共同优化CUDA-X AI加速库与TensorRT推理框架。在2025年AMD行业方案全国大会上,倍联德展出的“Strix Halo”液冷工作站系统,通过集成AMD锐龙AI Max+395处理器与128GB LPDDR5x内存,实现了Llama 3模型推理的毫秒级响应,较前代方案性能提升2.3倍。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%。广东智慧能源解决方案城市级物联网平台采用LoRaWAN协议,支持百万级设备低功耗连接与长距离数据传输。

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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,让自动驾驶、智能交通管理等应用像使用办公软件一样便捷。”从新加坡的自动驾驶接驳车到重庆的智慧交通平台,从西安的边缘计算试点到苏州的无人配送网络,倍联德实业有限公司正以全栈技术能力赋能智慧交通生态,为全球城市出行变革注入中国智造的重要动力。

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。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(单独软件开发商)及终端用户的开放生态。公司与NVIDIA、英特尔、华为等企业建立联合实验室,共同优化CUDA-X AI加速库与TensorRT推理框架。在2025年AMD行业方案全国大会上,倍联德展出的“Strix Halo”液冷工作站系统,通过集成AMD锐龙AI Max+395处理器与128GB LPDDR5x内存,实现了Llama 3模型推理的毫秒级响应,较前代方案性能提升2.3倍。服务器厂商通过开放硬件接口标准,促进GPU、液冷与存储解决方案的跨品牌兼容。

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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。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。广东智慧社区解决方案设计

边缘服务器通过轻量化操作系统与容器化部署,快速响应工业现场实时控制需求。深圳服务器解决方案定制

智慧交通的重要挑战在于海量数据的实时处理与低延迟响应。倍联德自主研发的边缘计算服务器与AI多卡并行架构,为这一难题提供了破局之道:倍联德推出的16Atom架构边缘计算服务器,专为交通场景设计,具备无风扇、防尘、宽温工作等特性,可部署于交通信号灯、摄像头等设备端,实现路况实时监测与智能决策。例如,在西安智慧交通项目中,倍联德边缘计算设备通过“物联网+算法模型”实时分析交通流量数据,动态调整信号灯配时,使主干道通行效率提升30%,拥堵时长缩短40%。深圳服务器解决方案定制

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