倍聯德深耕智慧城市領域多年，其技術體系覆蓋從數據采集、傳輸到存儲、分析的全鏈路需求，形成三大重要優勢：針對智慧城市中交通信號控制、環境監測等需要毫秒級響應的場景，倍聯德推出1U短深度邊緣服務器，采用英特爾至強D系列處理器，支持20重心高算力與冗余電源設計，可在-20℃至60℃的極端環境下穩定運行。例如，在西安智慧交通項目中，該服務器通過部署于路口的攝像頭與傳感器網絡，實時分析車流量數據并動態調整信號燈配時，使主干道通行效率提升30%，擁堵時長縮短40%。存儲服務器解決方案在數據備份和恢復方面提供了可靠的支持。廣東云邊端協同解決方案公司

針對自動駕駛、智能視頻監控等高算力需求，倍聯德G800P系列AI服務器支持至多10張NVIDIA RTX 6000 Ada顯卡協同工作，單柜算力密度達500PFlops。在新加坡自動駕駛接駁車項目中，該服務器搭載文遠知行的L4級自動駕駛系統，實時處理激光雷達、攝像頭等多傳感器數據，實現毫秒級決策響應，確保車輛在復雜城市場景中安全行駛。倍聯德冷板式液冷系統將服務器PUE值壓低至1.05，較傳統風冷方案節能40%。在深圳某自動駕駛測試場中，其R500Q液冷服務器集群支持8張RTX 5880顯卡高負載運行，單柜功率密度達50kW，但噪音控制在55分貝以下，同時通過熱插拔設計實現99.99%的可用性，為24小時不間斷測試提供保障。智慧交通解決方案公司液冷解決方案明顯降低了服務器的能耗和散熱成本。

在人工智能、工業自動化與邊緣計算深度融合的2025年，GPU已從單一的計算工具演變為支撐千行百業數字化轉型的重要基礎設施。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GPU解決方案領域的全棧技術能力與行業深耕經驗，正為醫療、科研、制造等領域提供高效算力支撐，成為“中國智造”浪潮中的方向企業。倍聯德成立于2015年，總部位于深圳龍崗，以“自主研發、中國智造”為戰略重心，聚焦GPU服務器、液冷工作站及邊緣計算設備的研發與生產。公司自主研發的GPU解決方案涵蓋從邊緣計算到數據中心的全場景需求，支持NVIDIA RTX Ada系列、AMD MI300X等新架構顯卡，可靈活適配DeepSeek、Llama 3等千億參數大模型的本地圖文生成、3D渲染及科學計算任務。

在人工智能、工業自動化與邊緣計算深度融合的2025年，GPU工作站已從單一的計算工具演變為支撐行業數字化轉型的重要基礎設施。隨著Blackwell架構GPU的商用化，倍聯德正研發支持FP4精度計算的下一代工作站，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。”從醫療診斷到工業質檢，從科研模擬到內容創作，倍聯德實業有限公司正以GPU工作站為支點，撬動千行百業的智能化變革。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。車路協同系統利用邊緣計算節點，在10毫秒內完成車輛與路側單元的信息交互與決策下發。

倍聯德液冷解決方案支持跨平臺硬件適配，其G808P-V3工作站可兼容Intel至強W-3400/2400系列處理器與NVIDIA RTX A6000/4090顯卡，并通過雙電源設計與112條PCIe 5.0通道，滿足分子動力學模擬、3D渲染等高負載場景需求。在比亞迪新能源電池生產線中，該方案通過實時分析2000+傳感器數據，將缺陷檢測良品率從98.5%提升至99.97%，同時降低產線能耗22%。在智能制造場景中，倍聯德邊緣計算工作站集成NVIDIA Jetson AGX Orin模塊與液冷散熱系統，支持Profinet、EtherCAT等工業協議。在比亞迪電池生產線中，該方案通過5G網絡實時處理AGV小車視覺導航數據，使貨物吞吐效率提升35%，同時降低20%的運維成本。AI解決方案在智能客服領域的應用日益普遍。深圳邊緣計算解決方案報價

智算中心解決方案為人工智能應用提供了強大的算力支持。廣東云邊端協同解決方案公司

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。廣東云邊端協同解決方案公司