深圳智慧安防解决方案赋能

倍联德云边端协同解决方案的重心在于构建“中心云+边缘节点+终端设备”的三层架构，通过数据协同、控制协同与模型协同，实现从数据采集到决策反馈的全流程闭环。其技术优势体现在三大维度：倍联德自主研发的E500系列机架式边缘计算服务器，采用16Atom架构，支持Intel®Xeon®D系列处理器与双PCI-E扩展卡，可在1U短深度空间内实现低至2ms的响应延迟。例如，在西安智慧交通项目中，该服务器部署于路口摄像头旁，实时分析车流量数据并动态调整信号灯配时，使主干道通行效率提升30%，拥堵时长缩短40%。其-30°C至50°C的宽温工作能力与IP65级防尘设计，更可满足工业场景的严苛环境需求。GPU解决方案通过并行计算架构明显加速了深度学习模型的训练速度，使大规模AI应用落地成为可能。深圳智慧安防解决方案赋能

针对公共安全场景对低延迟、高可靠性的要求，倍联德推出支持DICOM协议的医疗专业用存储系统与智能视频分析服务器。在宁波市综治平台中，其G808P-V3服务器搭载双路AMD EPYC 7763处理器与128TB NVMe SSD缓存层，将6710亿参数的DeepSeek大模型训练时间从72小时压缩至8小时，同时通过WORM技术确保数据不可篡改，满足HIPAA合规要求。倍联德医疗解决方案覆盖从电子病历管理到远程手术的全流程。例如，在宁波大学附属医院的生物信息分析平台中，其液冷工作站支持4K/8K医疗影像的实时处理，使医生诊断效率提升40%；而在基层医疗机构，其HID系列医疗平板通过UL60601-1医疗级认证，可在露天或恶劣环境下稳定运行，助力完善医疗资源下沉。深圳智慧交通解决方案应用场景服务器厂商通过开放硬件接口标准，促进GPU、液冷与存储解决方案的跨品牌兼容。

软件开发领域也是高性能工作站的重要应用领域。软件开发过程中需要大量的编译、调试和测试工作，这些工作对计算机的性能要求较高。高性能工作站能够提供快速的处理速度和高效的内存管理，明显提升软件开发的效率和质量。此外，高性能工作站还支持多核并行计算，能够加速编译和测试过程，缩短软件开发周期。对于需要处理大量数据和复杂算法的软件项目，高性能工作站更是不可或缺的工具。计算机辅助设计（CAD）是高性能工作站典型的应用领域之一。CAD系统需要处理大量的几何数据和图形信息，进行复杂的计算和分析。

倍联德云边端协同解决方案已渗透至智慧城市、智能制造、智慧医疗等关键领域，形成从硬件到算法的完整能力：在重庆轨道交通COCC项目中，倍联德提供“边缘计算节点+全闪存存储系统”的组合方案，支持实时分析列车运行数据、客流信息与设备状态。通过运能运量匹配算法，系统将列车准点率提升至99.5%，乘客平均等待时间从15分钟降至3分钟。此外，其与华为合作开发的NoF+存储网络解决方案，已应用于30余家交通企业，实现50GB/s的带宽与微秒级延迟。针对汽车制造行业，倍联德推出“云+边+端”协同的智能监控平台：云端SERVER平台部署设备管理、算法训练与数据可视化模块；边缘E500系列服务器实时采集机械臂健康参数，通过“物联网+算法模型”预测故障隐患；终端HID系列医疗平板则支持无风扇设计，可在车间高温、高湿环境中稳定运行。例如，某汽车制造商采用该方案后，生产线良品率提升12%，设备停机时间减少45%。智慧环保监测站部署多参数传感器，实时上传空气质量、水质与噪声数据至云端分析平台。

针对不同规模客户的差异化需求，倍联德提供从标准产品到OEM/ODM的灵活合作模式。例如，为中小实验室设计的Mini-Eve系列工作站，在2U空间内集成2张RTX 4090显卡与全闪存存储，支持Stable Diffusion文生图任务的批量处理，而成本只为同类产品的60%。倍联德产品已出口至东南亚、中东及欧洲市场，为当地智慧城市、金融科技等领域提供本地化部署方案。在新加坡港的自动化码头项目中，其边缘计算工作站通过5G网络实时处理AGV小车的视觉导航数据，使货物吞吐效率提升35%，同时降低20%的运维成本。单相浸没式液冷系统采用绝缘冷却液，可实现服务器完全无风扇运行，噪音降低至环境背景水平。边缘计算解决方案服务机构

智慧交通与智慧城市平台互联，实现跨区域交通信号联动与突发事件协同处置。深圳智慧安防解决方案赋能

针对高密度计算场景的散热难题，倍联德推出R300Q/R500Q系列2U液冷服务器，采用冷板式液冷设计，PUE值低至1.05，较传统风冷方案节能40%。以某三甲医院为例，其部署的R500Q液冷工作站搭载8张NVIDIA RTX 5880 Ada显卡，在运行6710亿参数的DeepSeek医学大模型时，单柜功率密度达50kW，但通过液冷技术将噪音控制在55分贝以下，同时使单次模型训练的碳排放从1.2吨降至0.3吨，相当于种植16棵冷杉的环保效益。倍联德自主研发的异构计算平台支持CPU+GPU+DPU协同工作，通过动态资源调度优化计算-通信重叠率。在香港科技大学的深度学习平台升级项目中，其定制化工作站采用4张NVIDIA RTX 4090显卡与至强四代处理器组合，配合JensorFlow框架实现98%的硬件利用率，使ResNet-152模型的训练时间从72小时压缩至8小时，而部署成本只为传统方案的1/3。深圳智慧安防解决方案赋能