倍联德解决方案定制

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。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。倍联德解决方案定制

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%。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。广东智慧医疗解决方案设计智慧能源解决方案在节能减排方面取得了明显成效。

在数字经济与人工智能深度融合的2025年，服务器已成为支撑千行百业数字化转型的重心基础设施。作为国家高新企业，深圳市倍联德实业有限公司（以下简称“倍联德”）凭借其在AI服务器、边缘计算、液冷技术及全闪存存储等领域的全栈创新能力，正为金融、医疗、科研、制造等领域提供高效、可靠、绿色的算力底座，成为推动中国智造迈向全球价值链变革的关键力量。倍联德成立于2015年，总部位于深圳龙岗，专注于服务器、边缘计算设备及液冷工作站的研发与生产，累计获得50余项技术与软著，市场占有率稳居行业前列。

在人工智能、工业自动化与边缘计算深度融合的2025年，GPU工作站已从单一的计算工具演变为支撑行业数字化转型的重要基础设施。作为国家高新企业，深圳市倍联德实业有限公司凭借其在GPU工作站、液冷服务器及边缘计算领域的创新突破，正为医疗、制造、科研等领域提供高效算力支撑，成为“中国智造”浪潮中的先进企业。倍联德成立于2015年，总部位于深圳龙岗，以“自主研发、中国智造”为战略重心，聚焦GPU工作站、AI服务器及液冷解决方案的研发与生产。公司自主研发的GPU工作站系列涵盖从边缘计算到数据中心的全场景需求，支持NVIDIA RTX Ada系列、AMD MI300X等新架构显卡，可灵活适配DeepSeek、Llama 3等千亿参数大模型的本地图文生成、3D渲染及科学计算任务。智慧安防解决方案在企业和社区中得到了普遍的认可和应用。

圳市倍联德实业有限公司其重要优势在于：倍联德自主研发的冷板式液冷系统，通过微通道冷板与螺旋板式热交换器设计，将PUE值压低至1.05，较风冷方案节能40%。其R500Q系列2U液冷服务器在搭载8张RTX 5880显卡时，单柜功率密度达50kW，但噪音控制在55分贝以下，同时支持热插拔维护。在比亚迪新能源电池生产线中，该方案使产线能耗降低22%，单次模型训练碳排放从1.2吨降至0.3吨，相当于种植16棵冷杉的环保效益。面向金融交易、基因测序等高并发场景，倍联德全闪存存储系统采用NVMe协议与RDMA网络架构，实现单节点IOPS超500万、延迟低于50微秒的性能突破。在贵州农信重要交易系统中，其存储集群配合华为NoF+存储网络解决方案，将吞吐量提升87%，时延降低42%，确保7×24小时业务零中断。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。平安校园解决方案平台支持

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%。倍联德解决方案定制

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。倍联德解决方案定制