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。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。深圳解决方案项目实施

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%。广东高性能服务器解决方案排行榜服务器固件集成可信执行环境(TEE),为金融交易与隐私计算提供硬件级安全防护。

倍联德云边端协同解决方案已渗透至智慧城市、智能制造、智慧医疗等关键领域,形成从硬件到算法的完整能力:在重庆轨道交通COCC项目中,倍联德提供“边缘计算节点+全闪存存储系统”的组合方案,支持实时分析列车运行数据、客流信息与设备状态。通过运能运量匹配算法,系统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。此外,其与华为合作开发的NoF+存储网络解决方案,已应用于30余家交通企业,实现50GB/s的带宽与微秒级延迟。针对汽车制造行业,倍联德推出“云+边+端”协同的智能监控平台:云端SERVER平台部署设备管理、算法训练与数据可视化模块;边缘E500系列服务器实时采集机械臂健康参数,通过“物联网+算法模型”预测故障隐患;终端HID系列医疗平板则支持无风扇设计,可在车间高温、高湿环境中稳定运行。例如,某汽车制造商采用该方案后,生产线良品率提升12%,设备停机时间减少45%。
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。冷板式液冷与风冷混合架构,在保障高密度算力部署的同时,兼容现有数据中心基础设施。

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%。超融合存储服务器整合计算、存储与网络功能,简化中小企业数据中心架构与运维复杂度。广东平安校园解决方案
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。深圳解决方案项目实施
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。深圳解决方案项目实施