广东边缘计算解决方案部署

倍联德工作站解决方案已渗透至医疗、制造、科研等关键领域，形成差异化竞争优势。在医疗影像分析领域，倍联德与多家三甲医院合作开发了基于GPU加速的数字孪生系统。某瘤专科医院部署的G808P-V3工作站搭载双路AMD EPYC 7763处理器与4张RTX 5880显卡，可实时渲染8K分辨率的部位三维模型，配合AI辅助诊断算法，将肺结节检测准确率提升至99.2%，单例CT扫描分析时间从15分钟缩短至90秒。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%。云边端协同的应急通信系统，在地震等灾害中通过边缘节点快速恢复局部网络连接。广东边缘计算解决方案部署

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。广东边缘计算解决方案部署模块化服务器支持热插拔CPU、内存与存储组件，实现零停机维护与弹性扩容能力。

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。

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。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。

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，已应用于贵州农信、招商银行等30余家金融机构。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系列存储工作站，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%。多屏显示工作站通过GPU多流输出功能，支持金融交易员同时监控数百个实时数据图表。广东边缘计算解决方案部署

分布式存储服务器采用纠删码算法，在单盘故障时仍能保障数据完整性与业务连续性。广东边缘计算解决方案部署

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。广东边缘计算解决方案部署