城市治理解决方案设计

智慧交通的重要挑战在于海量数据的实时处理与低延迟响应。倍联德自主研发的边缘计算服务器与AI多卡并行架构，为这一难题提供了破局之道：倍联德推出的16Atom架构边缘计算服务器，专为交通场景设计，具备无风扇、防尘、宽温工作等特性，可部署于交通信号灯、摄像头等设备端，实现路况实时监测与智能决策。例如，在西安智慧交通项目中，倍联德边缘计算设备通过“物联网+算法模型”实时分析交通流量数据，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%。云边端协同架构推动5G专网在工业互联网中的落地，满足低时延与高可靠性要求。城市治理解决方案设计

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。广东解决方案平台支持在医疗影像分析领域，GPU加速的3D重建算法可实时生成高精度解剖模型，辅助医生精确诊断。

倍联德GPU解决方案已渗透至医疗、科研、制造等关键领域，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。在材料科学领域，倍联德与中科院合作开发的液冷超算工作站集群，采用NVLink互联技术实现16张RTX 6000 Ada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。

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。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。

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。液冷技术推动数据中心向“零碳”目标演进，助力全球应对气候变化挑战。广东倍联德解决方案哪家好

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。城市治理解决方案设计

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。城市治理解决方案设计