針對高密度計算場景的散熱難題，倍聯德將冷板式液冷技術應用于存儲服務器，通過單相冷卻液循環將PUE值壓低至1.08，較風冷方案節能35%。例如，其R500Q-S3液冷存儲集群在搭載48塊16TB HDD時，單柜功率密度達25kW，但噪音控制在55分貝以下，同時支持熱插拔維護，確保數據中心全年運行穩定性。在材料科學領域，倍聯德與中科院合作開發了浸沒式液冷超算存儲集群，通過NVLink互聯技術實現16張GPU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。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。服務器解決方案定制

倍聯德智慧交通解決方案已覆蓋自動駕駛、智能交通管理、物流運輸等多個領域，形成從數據采集、處理到決策的全鏈路能力：在文遠知行與新加坡交通部的合作中，倍聯德提供G808P-V3服務器作為自動駕駛訓練與推理的重心平臺。該服務器搭載雙路AMD EPYC 7763處理器與128TB NVMe SSD緩存層，將6710億參數的DeepSeek醫學大模型訓練時間從72小時壓縮至8小時，技術遷移至自動駕駛領域后，使車輛路徑規劃效率提升5倍，同時通過WORM技術確保訓練數據不可篡改，滿足L4級自動駕駛的合規要求。廣東智慧社區解決方案賦能冷板式液冷與風冷混合架構，在保障高密度算力部署的同時，兼容現有數據中心基礎設施。

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。

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%?？蒲袘媒鉀Q方案助力科研機構加速科研進程。

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?？蛻舻牟町惢枨螅堵摰绿峁臉藴十a品到OEM/ODM的靈活合作模式。例如，為中小交通企業設計的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%。能源管理平臺利用AI預測模型，動態調控路燈亮度與空調溫度，降低市政能耗20%以上。倍聯德解決方案

智慧園區解決方案提升了園區的智能化管理水平和運營效率。服務器解決方案定制

倍聯德液冷系統采用微通道冷板與螺旋板式熱交換器，通過優化流體動力學路徑，將熱傳導效率提升至傳統風冷的5倍以上。例如，其R500Q系列2U液冷服務器在搭載8張NVIDIA RTX 5880 Ada顯卡時，單柜功率密度達50kW，但通過冷板式液冷技術將PUE值壓低至1.05，較風冷方案節能40%。在某三甲醫院的DeepSeek醫學大模型訓練中，該方案使單次訓練碳排放從1.2噸降至0.3噸，相當于種植16棵冷杉的環保效益。針對液冷系統維護復雜的問題，倍聯德開發了AI動態調溫平臺，通過實時監測冷卻液流量、溫度及設備負載，自動調節泵速與散熱模塊功率。在香港科技大學的深度學習平臺升級項目中，該系統使4張NVIDIA RTX 4090顯卡的硬件利用率達98%，模型訓練時間從72小時壓縮至8小時，而部署成本只為傳統方案的1/3。服務器解決方案定制