圳市倍聯德實業有限公司其重要優勢在于：倍聯德自主研發的冷板式液冷系統，通過微通道冷板與螺旋板式熱交換器設計，將PUE值壓低至1.05，較風冷方案節能40%。其R500Q系列2U液冷服務器在搭載8張RTX 5880顯卡時，單柜功率密度達50kW，但噪音控制在55分貝以下，同時支持熱插拔維護。在比亞迪新能源電池生產線中，該方案使產線能耗降低22%，單次模型訓練碳排放從1.2噸降至0.3噸，相當于種植16棵冷杉的環保效益。面向金融交易、基因測序等高并發場景，倍聯德全閃存存儲系統采用NVMe協議與RDMA網絡架構，實現單節點IOPS超500萬、延遲低于50微秒的性能突破。在貴州農信重要交易系統中，其存儲集群配合華為NoF+存儲網絡解決方案，將吞吐量提升87%，時延降低42%，確保7×24小時業務零中斷。云邊端協同架構重新定義數據流動路徑，為元宇宙、工業互聯網等新興業態提供基礎設施支撐。深圳公共安全解決方案項目實施

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，讓云邊端協同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療，從重慶的軌道交通到東莞的智慧城管，倍聯德實業有限公司正以全棧技術能力賦能千行百業，為全球智慧城市建設提供“中國方案”。在這場數字化變革中，這家深圳企業正用技術創新詮釋“中國智造”的全球競爭力。深圳服務器解決方案極寒環境下，液冷系統通過智能溫控模塊維持冷卻液流動性，確保設備穩定運行。

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。

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JensorFlow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。從工作站到城市大腦，算力與數據的深度融合正在重塑人類生產生活方式，開啟智能社會新篇章。

倍聯德產品已出口至東南亞、中東及歐洲市場，為新加坡港自動化碼頭、中東金融數據中心等項目提供本地化部署方案。其邊緣計算存儲節點在新加坡港的應用中，通過5G網絡實時處理AGV小車數據，使貨物吞吐效率提升35%，同時降低20%的運維成本。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精度計算的下一代存儲服務器，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存儲硬件，更要通過軟硬協同優化，讓數據像血液一樣在智能系統中高效流動。”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存儲服務器解決方案為支點，撬動千行百業的數字化轉型。在這場數據變革中，這家深圳企業正用技術創新詮釋“中國智造”的全球競爭力。邊緣側部署的GPU推理節點，通過模型量化與剪枝技術，在低功耗設備上實現毫秒級響應。深圳服務器解決方案

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。深圳公共安全解決方案項目實施

圳市倍聯德實業有限公司其重要優勢在于：針對DeepSeek、Llama 3等千億參數大模型的訓練與推理需求，倍聯德推出G800P系列AI服務器，支持至多10張NVIDIA RTX 6000 Ada或AMD MI300X顯卡協同工作，通過NVLink互聯技術實現顯存共享，使單柜算力密度提升至500PFlops。例如，在香港科技大學的深度學習平臺升級項目中，G800P服務器搭載8張RTX 5880 Ada顯卡，配合TensorFlow框架優化，將ResNet-152模型的訓練時間從72小時壓縮至8小時，硬件利用率達98%，而部署成本只為傳統方案的1/3。深圳公共安全解決方案項目實施