圳市倍聯德實業有限公司其重要優勢在于：針對DeepSeek、Llama 3等千億參數大模型的訓練與推理需求，倍聯德推出G800P系列AI服務器，支持至多10張NVIDIA RTX 6000 Ada或AMD MI300X顯卡協同工作，通過NVLink互聯技術實現顯存共享，使單柜算力密度提升至500PFlops。例如，在香港科技大學的深度學習平臺升級項目中，G800P服務器搭載8張RTX 5880 Ada顯卡，配合TensorFlow框架優化，將ResNet-152模型的訓練時間從72小時壓縮至8小時，硬件利用率達98%，而部署成本只為傳統方案的1/3。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。廣東倍聯德解決方案平臺支持

倍聯德云邊端協同解決方案的重心在于構建“中心云+邊緣節點+終端設備”的三層架構，通過數據協同、控制協同與模型協同，實現從數據采集到決策反饋的全流程閉環。其技術優勢體現在三大維度：倍聯德自主研發的E500系列機架式邊緣計算服務器，采用16Atom架構，支持Intel?Xeon?D系列處理器與雙PCI-E擴展卡，可在1U短深度空間內實現低至2ms的響應延遲。例如，在西安智慧交通項目中，該服務器部署于路口攝像頭旁，實時分析車流量數據并動態調整信號燈配時，使主干道通行效率提升30%，擁堵時長縮短40%。其-30°C至50°C的寬溫工作能力與IP65級防塵設計，更可滿足工業場景的嚴苛環境需求。深圳智慧園區解決方案部署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。

倍聯德液冷技術已滲透至醫療、科研、制造等關鍵領域，形成差異化競爭優勢：在醫療影像分析領域，倍聯德與多家三甲醫院合作開發了基于液冷加速的數字孿生系統。其G808P-V3工作站搭載雙路AMD EPYC 7763處理器與4張RTX 5880顯卡，可實時渲染8K分辨率的三維模型，配合AI輔助診斷算法，將肺結節檢測準確率提升至99.2%，單例CT掃描分析時間從15分鐘縮短至90秒。針對材料科學領域的高密度計算需求，倍聯德推出浸沒式液冷超算集群，通過NVLink互聯技術實現16張RTX 6000 Ada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。在中科院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。

在2025年的智慧城市浪潮中，數據已成為驅動城市治理、公共服務與產業升級的重心引擎。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、液冷技術及全閃存存儲領域的全棧創新能力，為智慧交通、智慧安防、智慧醫療等場景提供高性能、低延遲、綠色節能的算力支撐，成為推動中國智慧城市建設的企業。倍聯德智慧城市解決方案已滲透至交通、安防、醫療等關鍵領域，形成從硬件到算法的完整能力：倍聯德與華為、英特爾合作開發的“交通信號燈智能控制平臺”，集成邊緣計算節點與全閃存存儲系統，支持實時分析交通流量、天氣、事件等多維度數據。在重慶軌道交通COCC（控制中心）項目中，該平臺通過運能運量匹配分析，將列車準點率提升至99.5%，乘客平均等待時間從15分鐘降至3分鐘。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。

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。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%。服務器固件集成可信執行環境（TEE），為金融交易與隱私計算提供硬件級安全防護。廣東智慧機關解決方案多少錢

量子計算模擬工作站依賴GPU集群的浮點運算能力，為科研人員提供近實時的量子態演化分析。廣東倍聯德解決方案平臺支持

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。廣東倍聯德解決方案平臺支持