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深圳科研應用解決方案部署

來源: 發布時間:2025-10-01

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。智慧城市解決方案為城市居民提供了更加便捷和智能的生活方式。深圳科研應用解決方案部署

深圳科研應用解決方案部署,解決方案

倍聯德服務器解決方案已滲透至金融、醫療、科研等關鍵領域,形成從數據采集、存儲到分析的全生命周期管理能力。在銀行、證券領域,倍聯德提供低延遲、高可靠的存儲底座。其全閃存陣列支持雙活數據中心部署,通過同步復制技術實現RPO=0、RTO<30秒的災備標準。例如,某股份制銀行采用倍聯德存儲集群后,重要系統交易響應時間從200毫秒降至80毫秒,年故障率從1.2次降至0.3次,客戶滿意度提升25%。針對醫療影像分析、基因測序等數據密集型場景,倍聯德推出支持DICOM協議的醫療專業用存儲系統。在寧波大學附屬醫院的生物信息分析平臺項目中,其G808P-V3服務器搭載雙路AMD EPYC 7763處理器與128TB NVMe SSD緩存層,將6710億參數的DeepSeek醫學大模型訓練時間從72小時壓縮至8小時,同時通過WORM技術確保數據不可篡改,滿足HIPAA合規要求。存儲服務器解決方案液冷解決方案在降低服務器能耗和提高散熱效率方面取得了明顯成果。

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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,為當地智慧城市、金融科技等領域提供本地化部署方案。在新加坡港的自動化碼頭項目中,其邊緣計算工作站通過5G網絡實時處理AGV小車的視覺導航數據,使貨物吞吐效率提升35%,同時降低20%的運維成本。

圳市倍聯德實業有限公司其重要優勢在于:倍聯德自主研發的冷板式液冷系統,通過微通道冷板與螺旋板式熱交換器設計,將PUE值壓低至1.05,較風冷方案節能40%。其R500Q系列2U液冷服務器在搭載8張RTX 5880顯卡時,單柜功率密度達50kW,但噪音控制在55分貝以下,同時支持熱插拔維護。在比亞迪新能源電池生產線中,該方案使產線能耗降低22%,單次模型訓練碳排放從1.2噸降至0.3噸,相當于種植16棵冷杉的環保效益。面向金融交易、基因測序等高并發場景,倍聯德全閃存存儲系統采用NVMe協議與RDMA網絡架構,實現單節點IOPS超500萬、延遲低于50微秒的性能突破。在貴州農信重要交易系統中,其存儲集群配合華為NoF+存儲網絡解決方案,將吞吐量提升87%,時延降低42%,確保7×24小時業務零中斷。城市治理解決方案利用大數據提升了城市管理的精細化水平。

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倍聯德G800P系列AI服務器搭載8張NVIDIA RTX 6000 Ada顯卡,支持多卡并行計算,單柜算力密度達500PFlops,可滿足城市大腦、公共安全預警等大規模AI訓練需求。在深圳某區“城市運行管理服務平臺”中,該服務器通過分析海量視頻數據,實現占道經營、違規停車等事件的自動識別與處置,事件響應時間從15分鐘壓縮至90秒,人工巡查成本降低60%。針對數據中心能耗高、散熱難的痛點,倍聯德冷板式液冷技術將服務器PUE值壓低至1.05,較傳統風冷方案節能40%。其R500Q系列2U液冷服務器在搭載8張RTX 5880顯卡時,單柜功率密度達50kW,但噪音控制在55分貝以下,同時支持熱插拔維護,確保99.99%的可用性。在東莞智慧城管項目中,該方案使產線能耗降低22%,單次模型訓練碳排放從1.2噸降至0.3噸,相當于種植16棵冷杉的環保效益。智慧環保監測站部署多參數傳感器,實時上傳空氣質量、水質與噪聲數據至云端分析平臺。廣東智慧水務解決方案排行榜

AI解決方案正在帶領企業智能化轉型的新潮流。深圳科研應用解決方案部署

倍聯德智慧交通解決方案已覆蓋自動駕駛、智能交通管理、物流運輸等多個領域,形成從數據采集、處理到決策的全鏈路能力:在文遠知行與新加坡交通部的合作中,倍聯德提供G808P-V3服務器作為自動駕駛訓練與推理的重心平臺。該服務器搭載雙路AMD EPYC 7763處理器與128TB NVMe SSD緩存層,將6710億參數的DeepSeek醫學大模型訓練時間從72小時壓縮至8小時,技術遷移至自動駕駛領域后,使車輛路徑規劃效率提升5倍,同時通過WORM技術確保訓練數據不可篡改,滿足L4級自動駕駛的合規要求。深圳科研應用解決方案部署

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