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。移动工作站采用轻薄化设计与独显直连技术,满足工程师野外作业时对性能与便携性的双重需求。科研应用解决方案

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。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,让智慧交通、智能安防等应用像使用办公软件一样便捷。”从西安的智慧交通到宁波的智慧医疗,从重庆的轨道交通到东莞的智慧城管,倍联德实业有限公司正以全栈技术能力赋能智慧城市生态,为全球城市治理现代化提供“中国方案”。在这场数字化变革中,这家深圳企业正用技术创新诠释“中国智造”的全球竞争力。深圳科研应用解决方案多少钱智慧交通解决方案通过减少拥堵与事故,每年为城市节省数十亿元经济损失与时间成本。

倍联德智慧交通解决方案已覆盖自动驾驶、智能交通管理、物流运输等多个领域,形成从数据采集、处理到决策的全链路能力:在文远知行与新加坡交通部的合作中,倍联德提供G808P-V3服务器作为自动驾驶训练与推理的重心平台。该服务器搭载双路AMD EPYC 7763处理器与128TB NVMe SSD缓存层,将6710亿参数的DeepSeek医学大模型训练时间从72小时压缩至8小时,技术迁移至自动驾驶领域后,使车辆路径规划效率提升5倍,同时通过WORM技术确保训练数据不可篡改,满足L4级自动驾驶的合规要求。
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,让自动驾驶、智能交通管理等应用像使用办公软件一样便捷。”从新加坡的自动驾驶接驳车到重庆的智慧交通平台,从西安的边缘计算试点到苏州的无人配送网络,倍联德实业有限公司正以全栈技术能力赋能智慧交通生态,为全球城市出行变革注入中国智造的重要动力。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。

在人工智能、工业自动化与边缘计算深度融合的2025年,GPU已从单一的计算工具演变为支撑千行百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(以下简称“倍联德”)凭借其在GPU解决方案领域的全栈技术能力与行业深耕经验,正为医疗、科研、制造等领域提供高效算力支撑,成为“中国智造”浪潮中的方向企业。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服务器、液冷工作站及边缘计算设备的研发与生产。公司自主研发的GPU解决方案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。智慧安防系统通过人脸识别与行为分析算法,自动预警可疑人员并追踪其活动轨迹。深圳高性能边缘计算解决方案平台支持
异构计算服务器融合CPU、GPU与FPGA,针对不同负载动态分配很优算力资源。科研应用解决方案
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。科研应用解决方案