深圳AI解决方案公司

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30余家金融机构及交通企业。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，为中小交通企业设计的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%。云边端协同解决方案在智慧交通和智慧安防中发挥了重要作用。深圳AI解决方案公司

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。广东高校教育解决方案定制液冷数据中心通过余热回收技术，将废热转化为区域供暖能源，实现能源循环利用。

在全球数字化转型加速推进的2025年，数据中心与边缘计算的算力需求呈指数级增长，但传统风冷技术因能效瓶颈与散热局限，已难以满足高密度计算场景的需求。在此背景下，深圳市倍联德实业有限公司（以下简称“倍联德”）凭借其在液冷技术领域的突破性创新，成为推动中国智造向绿色、高效转型的先进企业。其自主研发的冷板式、浸没式液冷服务器及工作站解决方案，已广泛应用于医疗、科研、制造等领域，助力客户实现算力提升与能耗降低的双重目标。倍联德自2015年成立以来，始终聚焦液冷技术的研发与应用，目前已形成覆盖单相液冷、两相液冷及浸没式液冷的完整产品线。其重要优势在于三大技术突破：

高性能服务器解决方案在实际应用中，相比普通服务器具有诸多明显优势，具体表现在以下几个方面：高性能服务器能够处理大量的并发请求和复杂的计算任务，明显提升系统性能。对于需要处理大量数据、高并发访问和复杂计算的企业应用，高性能服务器能够提供更快的响应速度和更高的处理能力，从而提升企业业务的运行效率和用户满意度。高性能服务器设计有更多的冗余组件，如电源、网络接口、硬盘等，以及更高级的容错机制。这些设计能够确保在硬件故障或网络中断等情况下，系统能够自动切换至备用设备或节点，保证业务的连续性和数据的完整性。高密度服务器在42U机柜中部署数百台节点，通过液冷技术突破传统散热效率极限。

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集群，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30余家金融机构。专业图形工作站集成多块显卡与高速存储，可流畅处理8K视频剪辑与复杂3D动画渲染任务。广东高校教育解决方案定制

服务器厂商通过开放硬件接口标准，促进GPU、液冷与存储解决方案的跨品牌兼容。深圳AI解决方案公司

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TensorFlow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。深圳AI解决方案公司