深圳AI解决方案提供商

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。工业质检场景中，边缘设备完成缺陷检测后，将结果汇总至云端进行质量分析与生产优化。深圳AI解决方案提供商

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。随着Blackwell架构GPU与CXL内存扩展技术的商用化，倍联德正研发支持FP4精度计算的下一代存储服务器，预计将AI推理性能再提升2倍。公司创始人覃超剑表示：“我们的目标不只是提供存储硬件，更要通过软硬协同优化，让数据像血液一样在智能系统中高效流动。”从金融交易到生命科学，从工业制造到智慧城市，倍联德实业有限公司正以存储服务器解决方案为支点，撬动千行百业的数字化转型。在这场数据变革中，这家深圳企业正用技术创新诠释“中国智造”的全球竞争力。工作站解决方案多少钱全闪存存储服务器通过NVMe协议与RDMA网络，将数据库事务处理延迟压缩至微秒级。

在材料科学领域，倍联德与中科院合作开发了浸没式液冷超算集群，使分子动力学模拟的原子数量从100万级提升至10亿级。在锂离子电池电解液研发项目中，该方案将模拟周期从3个月压缩至7天，助力团队快速筛选出性能提升40%的新型配方。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。

在数字经济与人工智能深度融合的2025年，服务器已成为支撑千行百业数字化转型的重心基础设施。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AI服务器、边缘计算、液冷技术及全闪存存储等领域的全栈创新能力，正为金融、医疗、科研、制造等领域提供高效、可靠、绿色的算力底座，成为推动中国智造迈向全球价值链变革的关键力量。倍联德成立于2015年，总部位于深圳龙岗，专注于服务器、边缘计算设备及液冷工作站的研发与生产，累计获得50余项技术与软著，市场占有率稳居行业前列。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。

倍联德服务器解决方案已渗透至金融、医疗、科研等关键领域，形成从数据采集、存储到分析的全生命周期管理能力。在银行、证券领域，倍联德提供低延迟、高可靠的存储底座。其全闪存阵列支持双活数据中心部署，通过同步复制技术实现RPO=0、RTO<30秒的灾备标准。例如，某股份制银行采用倍联德存储集群后，重要系统交易响应时间从200毫秒降至80毫秒，年故障率从1.2次降至0.3次，客户满意度提升25%。针对医疗影像分析、基因测序等数据密集型场景，倍联德推出支持DICOM协议的医疗专业用存储系统。在宁波大学附属医院的生物信息分析平台项目中，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医学大模型训练时间从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。能源管理平台利用AI预测模型，动态调控路灯亮度与空调温度，降低市政能耗20%以上。深圳智算中心解决方案赋能

分布式存储服务器采用纠删码算法，在单盘故障时仍能保障数据完整性与业务连续性。深圳AI解决方案提供商

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TensorFlow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AI解决方案提供商