倍聯德通過“硬件+軟件+服務”的一體化模式，構建起覆蓋芯片廠商、ISV及終端用戶的開放生態：公司與英特爾、英偉達、華為等企業建立聯合實驗室，共同優化存儲協議與加速庫。例如，其存儲系統深度適配NVIDIA Magnum IO框架，使AI訓練任務的數據加載速度提升3倍；與華為合作開發的NoF+存儲網絡解決方案，已應用于30余家金融機構及交通企業。針對不同規模客戶的差異化需求，倍聯德提供從標準產品到OEM/ODM的靈活合作模式。例如，為中小社區設計的Mini-Eve系列工作站，在2U空間內集成2張RTX 4090顯卡與全閃存存儲，支持Stable Diffusion文生圖任務的批量處理，而成本只為同類產品的60%。GPU解決方案的普及使中小企業得以低成本接入AI能力，加速全行業智能化轉型進程。智慧安防解決方案平臺支持

在材料科學領域，倍聯德與中科院合作開發的液冷超算工作站集群，采用NVLink互聯技術實現16張RTX 6000 Ada顯卡的顯存共享，使分子動力學模擬的原子數量從100萬級提升至10億級。在鋰離子電池電解液研發項目中，該方案將模擬周期從3個月壓縮至7天，助力團隊快速篩選出性能提升40%的新型配方。倍聯德通過“硬件+軟件+服務”的一體化模式，構建起覆蓋芯片廠商、ISV（單獨軟件開發商）及終端用戶的開放生態。公司與NVIDIA、英特爾、華為等企業建立聯合實驗室，共同優化CUDA-X AI加速庫與TensorRT推理框架。在2025年AMD行業方案全國大會上，倍聯德展出的“Strix Halo”液冷工作站系統，通過集成AMD銳龍AI Max+395處理器與128GB LPDDR5x內存，實現了Llama 3模型推理的毫秒級響應，較前代方案性能提升2.3倍。智慧交通解決方案項目實施智慧交通解決方案通過減少擁堵與事故，每年為城市節省數十億元經濟損失與時間成本。

在數字經濟與人工智能深度融合的2025年，服務器已成為支撐千行百業數字化轉型的重心基礎設施。作為國家高新企業，深圳市倍聯德實業有限公司（以下簡稱“倍聯德”）憑借其在AI服務器、邊緣計算、液冷技術及全閃存存儲等領域的全棧創新能力，正為金融、醫療、科研、制造等領域提供高效、可靠、綠色的算力底座，成為推動中國智造邁向全球價值鏈變革的關鍵力量。倍聯德成立于2015年，總部位于深圳龍崗，專注于服務器、邊緣計算設備及液冷工作站的研發與生產，累計獲得50余項技術與軟著，市場占有率穩居行業前列。

倍聯德通過“硬件+軟件+服務”的一體化模式，構建起覆蓋芯片廠商、ISV及終端用戶的開放生態：公司與英特爾、英偉達、華為等企業建立聯合實驗室，共同優化存儲協議與加速庫。例如，其存儲系統深度適配NVIDIA Magnum IO框架，使AI訓練任務的數據加載速度提升3倍；與華為合作開發的NoF+存儲網絡解決方案，已應用于全球超200個城市。針對不同規模客戶的差異化需求，倍聯德提供從標準產品到OEM/ODM的靈活合作模式。例如，為中小社區設計的Mini-Eve系列工作站，在2U空間內集成2張RTX 4090顯卡與全閃存存儲，支持Stable Diffusion文生圖任務的批量處理，而成本只為同類產品的60%。多屏顯示工作站通過GPU多流輸出功能，支持金融交易員同時監控數百個實時數據圖表。

隨著Blackwell架構GPU與CXL內存擴展技術的商用化，倍聯德正研發支持FP4精度計算的下一代服務器，預計將AI推理性能再提升2倍。公司創始人覃超劍表示：“我們的目標不只是提供硬件，更要通過軟硬協同優化，讓千億參數大模型像使用辦公軟件一樣便捷。”從金融交易到生命科學，從工業制造到智慧城市，倍聯德實業有限公司正以全棧服務器解決方案為支點，撬動千行百業的數字化轉型。在這場算力變革中，這家深圳企業正用技術創新詮釋“中國智造”的全球競爭力。服務器廠商通過開放硬件接口標準，促進GPU、液冷與存儲解決方案的跨品牌兼容。平安校園解決方案項目實施

低功耗廣域網（LPWAN）設備通過云邊端協同，在斷網環境下仍能維持基礎物聯網服務運行。智慧安防解決方案平臺支持

針對高密度計算場景的散熱難題，倍聯德推出R300Q/R500Q系列2U液冷服務器，采用冷板式液冷設計，PUE值低至1.05，較傳統風冷方案節能40%。以某三甲醫院為例，其部署的R500Q液冷工作站搭載8張NVIDIA RTX 5880 Ada顯卡，在運行6710億參數的DeepSeek醫學大模型時，單柜功率密度達50kW，但通過液冷技術將噪音控制在55分貝以下，同時使單次模型訓練的碳排放從1.2噸降至0.3噸，相當于種植16棵冷杉的環保效益。倍聯德自主研發的異構計算平臺支持CPU+GPU+DPU協同工作，通過動態資源調度優化計算-通信重疊率。在香港科技大學的深度學習平臺升級項目中，其定制化工作站采用4張NVIDIA RTX 4090顯卡與至強四代處理器組合，配合TensorFlow框架實現98%的硬件利用率，使ResNet-152模型的訓練時間從72小時壓縮至8小時，而部署成本只為傳統方案的1/3。智慧安防解決方案平臺支持