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在人工智能、工业自动化与边缘计算深度融合的2025年，GPU已从单一的计算工具演变为支撑千行百业数字化转型的重要基础设施。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GPU解决方案领域的全栈技术能力与行业深耕经验，正为医疗、科研、制造等领域提供高效算力支撑，成为“中国智造”浪潮中的方向企业。倍联德成立于2015年，总部位于深圳龙岗，以“自主研发、中国智造”为战略重心，聚焦GPU服务器、液冷工作站及边缘计算设备的研发与生产。公司自主研发的GPU解决方案涵盖从边缘计算到数据中心的全场景需求，支持NVIDIA RTX Ada系列、AMD MI300X等新架构显卡，可灵活适配DeepSeek、Llama 3等千亿参数大模型的本地图文生成、3D渲染及科学计算任务。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。广东解决方案定制

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。广东解决方案定制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。

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，已应用于全球超200个城市。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，为中小社区设计的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%。

在材料科学领域，倍联德与中科院合作开发的液冷超算工作站集群，采用NVLink互联技术实现16张RTX 6000 Ada显卡的显存共享，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（单独软件开发商）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。边缘侧部署的GPU推理节点，通过模型量化与剪枝技术，在低功耗设备上实现毫秒级响应。

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。移动工作站采用轻薄化设计与独显直连技术，满足工程师野外作业时对性能与便携性的双重需求。智慧城市解决方案

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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。广东解决方案定制