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%。智慧交通攝像頭搭載AI芯片，可同時識別車牌、車型與違章行為，準確率超過99%。AI解決方案賦能

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。廣東科研應用解決方案哪家好多屏顯示工作站通過GPU多流輸出功能，支持金融交易員同時監控數百個實時數據圖表。

在人工智能、工業自動化與邊緣計算深度融合的2025年，GPU工作站已從單一的計算工具演變為支撐行業數字化轉型的重要基礎設施。隨著Blackwell架構GPU的商用化，倍聯德正研發支持FP4精度計算的下一代工作站，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，讓千億參數大模型像使用辦公軟件一樣便捷。”從醫療診斷到工業質檢，從科研模擬到內容創作，倍聯德實業有限公司正以GPU工作站為支點，撬動千行百業的智能化變革。在這場算力變革中，這家深圳企業正用技術創新詮釋“中國智造”的全球競爭力。

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，為中小實驗室設計的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%。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。自動駕駛訓練中，GPU集群通過模擬數十億公里路況數據，快速迭代感知與決策算法，提升安全性。

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。異構計算服務器融合CPU、GPU與FPGA，針對不同負載動態分配很優算力資源。廣東邊緣計算解決方案部署

聯邦學習在云邊端協同中實現跨域數據隱私保護，使醫院、銀行等機構可聯合建模而不泄露原始數據。AI解決方案賦能

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。AI解決方案賦能