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，已應用于全球超200個城市。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，為中小社區設計的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%。存儲服務器集群通過軟件定義存儲（SDS）技術，實現跨品牌硬件的統一管理與資源調度。廣東存儲服務器解決方案公司

在2025年的全球智慧交通浪潮中，自動駕駛接駁車、智能交通信號控制、AI視頻監控等創新應用正重塑城市出行生態。作為國家高新企業，深圳市倍聯德實業有限公司（以下簡稱“倍聯德”）憑借其在邊緣計算、AI服務器及液冷技術領域的全棧創新能力，為智慧交通提供從硬件到算法的完整解決方案，成為推動行業智能化轉型的重要引擎。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。深圳智慧交通解決方案排行榜冷板式液冷與風冷混合架構，在保障高密度算力部署的同時，兼容現有數據中心基礎設施。

針對智能制造場景，倍聯德推出24核Atom架構的邊緣計算工作站，集成NVIDIA Jetson AGX Orin模塊，支持Profinet、EtherCAT等工業協議。在比亞迪的新能源電池生產線中，該方案通過實時分析焊接溫度、壓力等2000+傳感器數據，將缺陷檢測良品率從98.5%提升至99.97%，同時使產線能耗降低22%。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NVIDIA、英特爾、華為等企業建立聯合實驗室，共同優化CUDA-X AI加速庫與TensorRT推理框架。在2025年AMD行業方案全國大會上，倍聯德展出的“Strix Halo”液冷工作站系統，通過集成AMD銳龍AI Max+395處理器與128GB LPDDR5x內存，實現了Llama 3模型推理的毫秒級響應，較前代方案性能提升2.3倍。

在全球數字化轉型加速推進的2025年，數據中心與邊緣計算的算力需求呈指數級增長，但傳統風冷技術因能效瓶頸與散熱局限，已難以滿足高密度計算場景的需求。在此背景下，深圳市倍聯德實業有限公司（以下簡稱“倍聯德”）憑借其在液冷技術領域的突破性創新，成為推動中國智造向綠色、高效轉型的先進企業。其自主研發的冷板式、浸沒式液冷服務器及工作站解決方案，已廣泛應用于醫療、科研、制造等領域，助力客戶實現算力提升與能耗降低的雙重目標。倍聯德自2015年成立以來，始終聚焦液冷技術的研發與應用，目前已形成覆蓋單相液冷、兩相液冷及浸沒式液冷的完整產品線。其重要優勢在于三大技術突破：智慧停車平臺通過地磁傳感器與視頻識別技術，動態顯示車位占用情況并引導車主快速泊車。

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集群，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。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。城市級物聯網平臺采用LoRaWAN協議，支持百萬級設備低功耗連接與長距離數據傳輸。廣東數據中心解決方案哪家好

交通信號燈動態調控方案融合浮動車GPS數據與歷史流量模型，使擁堵路段通行效率提升30%。廣東存儲服務器解決方案公司

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TensorFlow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。廣東存儲服務器解決方案公司