广东高性能工作站解决方案定制

针对公共安全场景对低延迟、高可靠性的要求，倍联德推出支持DICOM协议的医疗专业用存储系统与智能视频分析服务器。在宁波市综治平台中，其G808P-V3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大模型训练时间从72小时压缩至8小时，同时通过WORM技术确保数据不可篡改，满足HIPAA合规要求。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，其HID系列医疗平板通过UL60601-1医疗级认证，可在露天或恶劣环境下稳定运行，助力完善医疗资源下沉。量子计算模拟工作站依赖GPU集群的浮点运算能力，为科研人员提供近实时的量子态演化分析。广东高性能工作站解决方案定制

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。广东城市治理解决方案提供商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。

倍联德云边端协同解决方案的重心在于构建“中心云+边缘节点+终端设备”的三层架构，通过数据协同、控制协同与模型协同，实现从数据采集到决策反馈的全流程闭环。其技术优势体现在三大维度：倍联德自主研发的E500系列机架式边缘计算服务器，采用16Atom架构，支持Intel®Xeon®D系列处理器与双PCI-E扩展卡，可在1U短深度空间内实现低至2ms的响应延迟。例如，在西安智慧交通项目中，该服务器部署于路口摄像头旁，实时分析车流量数据并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%。其-30°C至50°C的宽温工作能力与IP65级防尘设计，更可满足工业场景的严苛环境需求。

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。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。

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。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。液冷解决方案部署

极寒环境下，液冷系统通过智能温控模块维持冷却液流动性，确保设备稳定运行。广东高性能工作站解决方案定制

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。广东高性能工作站解决方案定制