在設計領域，高性能液冷工作站解決方案能夠為設計師提供高效、穩(wěn)定的計算平臺，支持復雜的三維建模和渲染任務。例如，在汽車設計領域，高性能液冷工作站解決方案能夠支持汽車外形設計、內飾設計、碰撞模擬等復雜計算任務，為設計師提供高效的設計工具。在仿真領域，高性能液冷工作站解決方案能夠為仿真工程師提供高效、穩(wěn)定的計算平臺，支持大規(guī)模仿真計算和數(shù)據(jù)分析任務。例如，在航空航天領域，高性能液冷工作站解決方案能夠支持飛行器飛行模擬、結構分析、熱分析等復雜計算任務，為仿真工程師提供準確的仿真結果。GPU解決方案的普及使中小企業(yè)得以低成本接入AI能力，加速全行業(yè)智能化轉型進程。云邊端協(xié)同解決方案報價

在人工智能、工業(yè)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?yōu)橹涡袠I(yè)數(shù)字化轉型的重要基礎設施。作為國家高新企業(yè)，深圳市倍聯(lián)德實業(yè)有限公司憑借其在GPU工作站、液冷服務器及邊緣計算領域的創(chuàng)新突破，正為醫(yī)療、制造、科研等領域提供高效算力支撐，成為“中國智造”浪潮中的先進企業(yè)。倍聯(lián)德成立于2015年，總部位于深圳龍崗，以“自主研發(fā)、中國智造”為戰(zhàn)略重心，聚焦GPU工作站、AI服務器及液冷解決方案的研發(fā)與生產。公司自主研發(fā)的GPU工作站系列涵蓋從邊緣計算到數(shù)據(jù)中心的全場景需求，支持NVIDIA RTX Ada系列、AMD MI300X等新架構顯卡，可靈活適配DeepSeek、Llama 3等千億參數(shù)大模型的本地圖文生成、3D渲染及科學計算任務。邊緣計算解決方案部署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(tài)演化分析。

倍聯(lián)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(tài)：公司與英特爾、英偉達、華為等企業(yè)建立聯(lián)合實驗室，共同優(yōu)化存儲協(xié)議與加速庫。例如，其存儲系統(tǒng)深度適配NVIDIA Magnum IO框架，使AI訓練任務的數(shù)據(jù)加載速度提升3倍；與華為合作開發(fā)的NoF+存儲網(wǎng)絡解決方案，已應用于貴州農信、招商銀行等30余家金融機構。針對不同規(guī)?？蛻舻牟町惢枨?，倍聯(lián)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系列存儲工作站，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(lián)德為重慶交通開投集團打造的智慧交通平臺，集成其全閃存存儲系統(tǒng)與邊緣計算節(jié)點，實現(xiàn)軌道交通COCC（控制中心）的運能運量匹配分析、客流預測等功能。例如，在“響應公交”場景中，系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)分析乘客定位、實時路況等信息，動態(tài)調度車輛，使乘客平均等待時間從15分鐘降至3分鐘，運營成本降低22%。在九識智能的低速無人配送項目中，倍聯(lián)德提供定制化邊緣計算設備，實時監(jiān)控無人車健康參數(shù)并預測故障隱患。該方案已在全球超200個城市落地，使配送效率提升40%，運營成本下降35%。例如，在蘇州工業(yè)園區(qū)，搭載倍聯(lián)德設備的無人車日均配送量突破200單，錯誤率低于0.1%。智慧環(huán)保監(jiān)測站部署多參數(shù)傳感器，實時上傳空氣質量、水質與噪聲數(shù)據(jù)至云端分析平臺。

針對高密度計算場景的散熱難題，倍聯(lián)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(tǒng)風冷方案節(jié)能40%。以某三甲醫(yī)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(shù)的DeepSeek醫(yī)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(huán)保效益。倍聯(lián)德自主研發(fā)的異構計算平臺支持CPU+GPU+DPU協(xié)同工作，通過動態(tài)資源調度優(yōu)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(xiàn)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(tǒng)方案的1/3。超融合存儲服務器整合計算、存儲與網(wǎng)絡功能，簡化中小企業(yè)數(shù)據(jù)中心架構與運維復雜度。數(shù)據(jù)中心解決方案報價

液冷數(shù)據(jù)中心通過余熱回收技術，將廢熱轉化為區(qū)域供暖能源，實現(xiàn)能源循環(huán)利用。云邊端協(xié)同解決方案報價

明確轉型目標：企業(yè)需要明確AI轉型的目標，包括提高效率、降低成本、增強客戶體驗以及開發(fā)新的商業(yè)模式等。目標應與企業(yè)的長期戰(zhàn)略相一致。提升數(shù)據(jù)管理水平：企業(yè)需要提高數(shù)據(jù)管理水平，樹立以數(shù)據(jù)為中心的文化，包括數(shù)據(jù)的采集、管理、保護和分析，并將數(shù)據(jù)決策融入業(yè)務流程，以改善數(shù)字風險管理。積極執(zhí)行《數(shù)據(jù)安全法》和《網(wǎng)絡安全法》，加強對重要技術的保護，完善對上市企業(yè)數(shù)據(jù)流動的監(jiān)管，預防數(shù)據(jù)安全風險。獲取資金支持：為了緩解企業(yè)在智能化升級方面的資金壓力，需要鼓勵商業(yè)銀行等金融機構加大對企業(yè)的借貸支持。同時，相關部門可以出臺相關政策，提供資金補貼和稅收優(yōu)惠，鼓勵企業(yè)引入AI技術。云邊端協(xié)同解決方案報價