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廣東存儲(chǔ)服務(wù)器解決方案多少錢(qián)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-12-18

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與人工智能深度融合的2025年,服務(wù)器已成為支撐千行百業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重心基礎(chǔ)設(shè)施。作為國(guó)家高新企業(yè),深圳市倍聯(lián)德實(shí)業(yè)有限公司(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“倍聯(lián)德”)憑借其在AI服務(wù)器、邊緣計(jì)算、液冷技術(shù)及全閃存存儲(chǔ)等領(lǐng)域的全棧創(chuàng)新能力,正為金融、醫(yī)療、科研、制造等領(lǐng)域提供高效、可靠、綠色的算力底座,成為推動(dòng)中國(guó)智造邁向全球價(jià)值鏈變革的關(guān)鍵力量。倍聯(lián)德成立于2015年,總部位于深圳龍崗,專(zhuān)注于服務(wù)器、邊緣計(jì)算設(shè)備及液冷工作站的研發(fā)與生產(chǎn),累計(jì)獲得50余項(xiàng)技術(shù)與軟著,市場(chǎng)占有率穩(wěn)居行業(yè)前列。專(zhuān)業(yè)圖形工作站集成多塊顯卡與高速存儲(chǔ),可流暢處理8K視頻剪輯與復(fù)雜3D動(dòng)畫(huà)渲染任務(wù)。廣東存儲(chǔ)服務(wù)器解決方案多少錢(qián)

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倍聯(lián)德云邊端協(xié)同解決方案的重心在于構(gòu)建“中心云+邊緣節(jié)點(diǎn)+終端設(shè)備”的三層架構(gòu),通過(guò)數(shù)據(jù)協(xié)同、控制協(xié)同與模型協(xié)同,實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到?jīng)Q策反饋的全流程閉環(huán)。其技術(shù)優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在三大維度:倍聯(lián)德自主研發(fā)的E500系列機(jī)架式邊緣計(jì)算服務(wù)器,采用16Atom架構(gòu),支持Intel?Xeon?D系列處理器與雙PCI-E擴(kuò)展卡,可在1U短深度空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)低至2ms的響應(yīng)延遲。例如,在西安智慧交通項(xiàng)目中,該服務(wù)器部署于路口攝像頭旁,實(shí)時(shí)分析車(chē)流量數(shù)據(jù)并動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈配時(shí),使主干道通行效率提升30%,擁堵時(shí)長(zhǎng)縮短40%。其-30°C至50°C的寬溫工作能力與IP65級(jí)防塵設(shè)計(jì),更可滿(mǎn)足工業(yè)場(chǎng)景的嚴(yán)苛環(huán)境需求。深圳高性能液冷工作站解決方案設(shè)計(jì)移動(dòng)工作站采用輕薄化設(shè)計(jì)與獨(dú)顯直連技術(shù),滿(mǎn)足工程師野外作業(yè)時(shí)對(duì)性能與便攜性的雙重需求。

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倍聯(lián)德產(chǎn)品已出口至東南亞、中東及歐洲市場(chǎng),為新加坡港自動(dòng)化碼頭、中東金融數(shù)據(jù)中心等項(xiàng)目提供本地化部署方案。其邊緣計(jì)算存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)在新加坡港的應(yīng)用中,通過(guò)5G網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)處理AGV小車(chē)數(shù)據(jù),使貨物吞吐效率提升35%,同時(shí)降低20%的運(yùn)維成本。隨著B(niǎo)lackwell架構(gòu)GPU與CXL內(nèi)存擴(kuò)展技術(shù)的商用化,倍聯(lián)德正研發(fā)支持FP4精度計(jì)算的下一代服務(wù)器,預(yù)計(jì)將AI推理性能再提升2倍。公司創(chuàng)始人覃超劍表示:“我們的目標(biāo)不只是提供硬件,更要通過(guò)軟硬協(xié)同優(yōu)化,讓智慧交通、智能安防等應(yīng)用像使用辦公軟件一樣便捷。”從西安的智慧交通到寧波的智慧醫(yī)療,從重慶的軌道交通到東莞的智慧城管,倍聯(lián)德實(shí)業(yè)有限公司正以全棧技術(shù)能力賦能智慧城市生態(tài),為全球城市治理現(xiàn)代化提供“中國(guó)方案”。在這場(chǎng)數(shù)字化變革中,這家深圳企業(yè)正用技術(shù)創(chuàng)新詮釋“中國(guó)智造”的全球競(jìng)爭(zhēng)力。

倍聯(lián)德GPU解決方案已滲透至醫(yī)療、科研、制造等關(guān)鍵領(lǐng)域,形成差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。在醫(yī)療影像分析領(lǐng)域,倍聯(lián)德與多家三甲醫(yī)院合作開(kāi)發(fā)了基于GPU加速的數(shù)字孿生系統(tǒng)。某專(zhuān)科醫(yī)院部署的G808P-V3工作站搭載雙路AMD EPYC 7763處理器與4張RTX 5880顯卡,可實(shí)時(shí)渲染8K分辨率的部位三維模型,配合AI輔助診斷算法,將肺結(jié)節(jié)檢測(cè)準(zhǔn)確率提升至99.2%,單例CT掃描分析時(shí)間從15分鐘縮短至90秒。在材料科學(xué)領(lǐng)域,倍聯(lián)德與中科院合作開(kāi)發(fā)的液冷超算工作站集群,采用NVLink互聯(lián)技術(shù)實(shí)現(xiàn)16張RTX 6000 Ada顯卡的顯存共享,使分子動(dòng)力學(xué)模擬的原子數(shù)量從100萬(wàn)級(jí)提升至10億級(jí)。在鋰離子電池電解液研發(fā)項(xiàng)目中,該方案將模擬周期從3個(gè)月壓縮至7天,助力團(tuán)隊(duì)快速篩選出性能提升40%的新型配方。在醫(yī)療影像分析領(lǐng)域,GPU加速的3D重建算法可實(shí)時(shí)生成高精度解剖模型,輔助醫(yī)生精確診斷。

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針對(duì)智能制造場(chǎng)景,倍聯(lián)德推出24核Atom架構(gòu)的邊緣計(jì)算工作站,集成NVIDIA Jetson AGX Orin模塊,支持Profinet、EtherCAT等工業(yè)協(xié)議。在比亞迪的新能源電池生產(chǎn)線(xiàn)中,該方案通過(guò)實(shí)時(shí)分析焊接溫度、壓力等2000+傳感器數(shù)據(jù),將缺陷檢測(cè)良品率從98.5%提升至99.97%,同時(shí)使產(chǎn)線(xiàn)能耗降低22%。倍聯(lián)德通過(guò)“硬件+軟件+服務(wù)”的一體化模式,構(gòu)建起覆蓋芯片廠商、ISV及終端用戶(hù)的開(kāi)放生態(tài)。公司與NVIDIA、英特爾、華為等企業(yè)建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,共同優(yōu)化CUDA-X AI加速庫(kù)與TensorRT推理框架。在2025年AMD行業(yè)方案全國(guó)大會(huì)上,倍聯(lián)德展出的“Strix Halo”液冷工作站系統(tǒng),通過(guò)集成AMD銳龍AI Max+395處理器與128GB LPDDR5x內(nèi)存,實(shí)現(xiàn)了Llama 3模型推理的毫秒級(jí)響應(yīng),較前代方案性能提升2.3倍。液冷數(shù)據(jù)中心通過(guò)余熱回收技術(shù),將廢熱轉(zhuǎn)化為區(qū)域供暖能源,實(shí)現(xiàn)能源循環(huán)利用。智慧機(jī)關(guān)解決方案設(shè)計(jì)

車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)利用邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn),在10毫秒內(nèi)完成車(chē)輛與路側(cè)單元的信息交互與決策下發(fā)。廣東存儲(chǔ)服務(wù)器解決方案多少錢(qián)

倍聯(lián)德產(chǎn)品已出口至東南亞、中東及歐洲市場(chǎng),為新加坡港自動(dòng)化碼頭、中東金融數(shù)據(jù)中心等項(xiàng)目提供本地化部署方案。其液冷技術(shù)在新加坡港的應(yīng)用中,通過(guò)5G網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)處理AGV小車(chē)數(shù)據(jù),使貨物吞吐效率提升35%,同時(shí)降低20%的運(yùn)維成本。隨著B(niǎo)lackwell架構(gòu)GPU的商用化,倍聯(lián)德正研發(fā)支持FP4精度計(jì)算的下一代液冷工作站,預(yù)計(jì)將AI推理性能再提升2倍。公司創(chuàng)始人覃超劍表示:“我們的目標(biāo)不只是提供硬件,更要通過(guò)軟硬協(xié)同優(yōu)化,讓千億參數(shù)大模型像使用辦公軟件一樣便捷。”從醫(yī)療診斷到工業(yè)質(zhì)檢,從科研模擬到內(nèi)容創(chuàng)作,倍聯(lián)德實(shí)業(yè)有限公司正以液冷技術(shù)為支點(diǎn),撬動(dòng)千行百業(yè)的智能化變革。在這場(chǎng)算力變革中,這家深圳企業(yè)正用技術(shù)創(chuàng)新詮釋“中國(guó)智造”的全球競(jìng)爭(zhēng)力。廣東存儲(chǔ)服務(wù)器解決方案多少錢(qián)

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