广东科研应用解决方案提供商

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，让千亿参数大模型像使用办公软件一样便捷。”从金融交易到生命科学，从工业制造到智慧城市，倍联德实业有限公司正以全栈服务器解决方案为支点，撬动千行百业的数字化转型。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。边缘计算解决方案推动了物联网数据的实时处理与分析。广东科研应用解决方案提供商

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。广东科研应用解决方案提供商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。

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，已应用于全球超200个城市。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，为中小社区设计的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%。

针对高密度计算场景的散热难题，倍联德将冷板式液冷技术应用于存储服务器，通过单相冷却液循环将PUE值压低至1.08，较风冷方案节能35%。例如，其R500Q-S3液冷存储集群在搭载48块16TB HDD时，单柜功率密度达25kW，但噪音控制在55分贝以下，同时支持热插拔维护，确保数据中心全年运行稳定性。在材料科学领域，倍联德与中科院合作开发了浸没式液冷超算存储集群，通过NVLink互联技术实现16张GPU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。数据中心解决方案确保了数据的安全存储与高效访问。

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。城市大脑整合物联网、视频与GIS数据，构建数字孪生平台以模拟极端天气下的应急响应流程。深圳智慧安防解决方案赋能

冷热数据分层存储方案自动迁移低频数据至高密度硬盘，降低长期存储成本达60%。广东科研应用解决方案提供商

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JensorFlow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。广东科研应用解决方案提供商