企业商机
解决方案基本参数
  • 品牌
  • 倍联德
  • 型号
  • 齐全
解决方案企业商机

在2025年的全球智慧交通浪潮中,自动驾驶接驳车、智能交通信号控制、AI视频监控等创新应用正重塑城市出行生态。作为国家高新企业,深圳市倍联德实业有限公司(以下简称“倍联德”)凭借其在边缘计算、AI服务器及液冷技术领域的全栈创新能力,为智慧交通提供从硬件到算法的完整解决方案,成为推动行业智能化转型的重要引擎。倍联德产品已出口至东南亚、中东及欧洲市场,为新加坡港自动化码头、中东金融数据中心等项目提供本地化部署方案。其边缘计算存储节点在新加坡港的应用中,通过5G网络实时处理AGV小车数据,使货物吞吐效率提升35%,同时降低20%的运维成本。液冷技术推动数据中心向“零碳”目标演进,助力全球应对气候变化挑战。智慧社区解决方案部署

智慧社区解决方案部署,解决方案

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。广东服务器解决方案平台支持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。

智慧社区解决方案部署,解决方案

针对智能制造场景,倍联德推出24核Atom架构的边缘计算工作站,集成NVIDIA Jetson AGX Orin模块,支持Profinet、EtherCAT等工业协议。在比亚迪的新能源电池生产线中,该方案通过实时分析焊接温度、压力等2000+传感器数据,将缺陷检测良品率从98.5%提升至99.97%,同时使产线能耗降低22%。倍联德通过“硬件+软件+服务”的一体化模式,构建起覆盖芯片厂商、ISV及终端用户的开放生态。公司与NVIDIA、英特尔、华为等企业建立联合实验室,共同优化CUDA-X AI加速库与TensorRT推理框架。在2025年AMD行业方案全国大会上,倍联德展出的“Strix Halo”液冷工作站系统,通过集成AMD锐龙AI Max+395处理器与128GB LPDDR5x内存,实现了Llama 3模型推理的毫秒级响应,较前代方案性能提升2.3倍。

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。从工作站到城市大脑,算力与数据的深度融合正在重塑人类生产生活方式,开启智能社会新篇章。

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倍联德通过“硬件+软件+服务”的一体化模式,构建起覆盖芯片厂商、ISV及终端用户的开放生态:公司与英特尔、英伟达、华为等企业建立联合实验室,共同优化存储协议与加速库。例如,其存储系统深度适配NVIDIA Magnum IO框架,使AI训练任务的数据加载速度提升3倍;与华为合作开发的NoF+存储网络解决方案,已应用于30余家金融机构及交通企业。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,为中小交通企业设计的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%。服务器固件集成可信执行环境(TEE),为金融交易与隐私计算提供硬件级安全防护。广东服务器解决方案平台支持

云边端协同的应急通信系统,在地震等灾害中通过边缘节点快速恢复局部网络连接。智慧社区解决方案部署

圳市倍联德实业有限公司其重要优势在于:针对DeepSeek、Llama 3等千亿参数大模型的训练与推理需求,倍联德推出G800P系列AI服务器,支持至多10张NVIDIA RTX 6000 Ada或AMD MI300X显卡协同工作,通过NVLink互联技术实现显存共享,使单柜算力密度提升至500PFlops。例如,在香港科技大学的深度学习平台升级项目中,G800P服务器搭载8张RTX 5880 Ada显卡,配合TensorFlow框架优化,将ResNet-152模型的训练时间从72小时压缩至8小时,硬件利用率达98%,而部署成本只为传统方案的1/3。智慧社区解决方案部署

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