针对智能制造场景,倍联德推出24核Atom架构的边缘计算工作站,集成NVIDIA Jetson AGX Orin模块,支持Profinet、EtherCAT等工业协议。在比亚迪的新能源电池生产线中,该方案通过实时分析焊接温度、压力等2000+传感器数据,将缺陷检测良品率从98.5%提升至99.97%,同时使产线能耗降低22%。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。移动工作站采用轻薄化设计与独显直连技术,满足工程师野外作业时对性能与便携性的双重需求。智慧医疗解决方案报价

高性能液冷工作站解决方案还具备智能管理功能,能够实时监测计算平台的运行状态和温度情况。通过智能管理系统,用户可以实时了解计算平台的散热性能和计算效率,并根据实际需求进行调整和优化。这不仅提高了计算平台的运行效率,还降低了运维成本。高性能液冷工作站解决方案在科研、设计、仿真等领域具有广泛的应用前景。以下是一些典型的应用案例:在科研领域,高性能液冷工作站解决方案能够为科研人员提供高效、稳定的计算平台,支持大规模数据处理和复杂计算任务。例如,在生物信息学领域,高性能液冷工作站解决方案能够支持基因组测序、蛋白质结构预测等大规模计算任务,为科研人员提供强有力的支持。深圳智算中心解决方案部署高性能工作站解决方案在影视制作和动画制作中表现出色。

在智慧能源管理领域,高性能边缘计算解决方案为提高能源效率和减少碳排放提供了可能。通过将传感器安装在电网、石油管道等设施上,能源企业可以实时监测和调整能源的分配和消耗,实现能源的优化利用。边缘计算设备可以对能源数据进行实时采集和处理,包括电网的负荷情况、能源的生产和消耗情况等。通过边缘计算和AI算法的结合,可以实现对能源数据的实时分析和预测,为能源管理人员提供准确的决策支持。此外,边缘计算还可以支持智能电网的实时调度和优化,实现能源的平衡分配和高效利用,降低能源浪费和碳排放。
在数字经济蓬勃发展的2025年,数据已成为企业重要的资产之一。然而,随着人工智能、工业互联网等技术的深度应用,数据量呈指数级增长,传统存储方案在性能、扩展性与安全性上的短板日益凸显。在此背景下,深圳市倍联德实业有限公司(以下简称“倍联德”)凭借其在存储服务器领域的全栈技术能力与行业深耕经验,正为金融、医疗、科研等领域提供高效、安全、可扩展的存储解决方案,成为推动中国智造向绿色、智能转型的关键力量。倍联德成立于2015年,总部位于深圳龙岗,是一家专注于存储服务器、边缘计算与AI解决方案的国家高新企业。公司以“自主研发、中国智造”为战略重心,累计获得50余项技术与软著,其存储服务器产品线覆盖全闪存存储、分布式存储及液冷存储三大领域,形成差异化竞争优势。液冷技术推动数据中心向“零碳”目标演进,助力全球应对气候变化挑战。

高性能液冷工作站解决方案在平衡高性能与散热需求方面具有明显优势。然而,该方案也面临着一些挑战和限制。高效散热:液冷技术能够迅速带走计算平台产生的热量,保证计算平台在长时间高负荷运行下依然能够保持稳定的温度。高性能计算:先进的计算技术为高性能计算平台提供了强大的计算能力,能够满足科研、设计、仿真等领域对高性能计算的需求。智能管理:智能管理系统能够实时监测计算平台的运行状态和温度情况,提高计算平台的运行效率和运维成本。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。智算中心解决方案哪家好
车路协同系统利用边缘计算节点,在10毫秒内完成车辆与路侧单元的信息交互与决策下发。智慧医疗解决方案报价
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。智慧医疗解决方案报价