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。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。广东云边端协同解决方案

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,让云边端协同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千行百业,为全球智慧城市建设提供“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。云边端协同解决方案哪家好智慧安防解决方案在企业和社区中得到了普遍应用。

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。其液冷技术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的商用化,倍联德正研发支持FP4精度计算的下一代液冷工作站,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。”从医疗诊断到工业质检,从科研模拟到内容创作,倍联德实业有限公司正以液冷技术为支点,撬动千行百业的智能化变革。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。
倍联德云边端协同解决方案已渗透至智慧城市、智能制造、智慧医疗等关键领域,形成从硬件到算法的完整能力:在重庆轨道交通COCC项目中,倍联德提供“边缘计算节点+全闪存存储系统”的组合方案,支持实时分析列车运行数据、客流信息与设备状态。通过运能运量匹配算法,系统将列车准点率提升至99.5%,乘客平均等待时间从15分钟降至3分钟。此外,其与华为合作开发的NoF+存储网络解决方案,已应用于30余家交通企业,实现50GB/s的带宽与微秒级延迟。针对汽车制造行业,倍联德推出“云+边+端”协同的智能监控平台:云端SERVER平台部署设备管理、算法训练与数据可视化模块;边缘E500系列服务器实时采集机械臂健康参数,通过“物联网+算法模型”预测故障隐患;终端HID系列医疗平板则支持无风扇设计,可在车间高温、高湿环境中稳定运行。例如,某汽车制造商采用该方案后,生产线良品率提升12%,设备停机时间减少45%。智慧社区解决方案提升了社区管理和服务的智能化水平。

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:联邦学习在云边端协同中实现跨域数据隐私保护,使医院、银行等机构可联合建模而不泄露原始数据。广东云边端协同解决方案
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。广东云边端协同解决方案
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。广东云边端协同解决方案