首页 >  数码、电脑 >  数据中心解决方案赋能

数据中心解决方案赋能

关键词: 数据中心解决方案赋能 解决方案

2025.12.10

文章来源:

智慧交通的重要挑战在于海量数据的实时处理与低延迟响应。倍联德自主研发的边缘计算服务器与AI多卡并行架构,为这一难题提供了破局之道:倍联德推出的16Atom架构边缘计算服务器,专为交通场景设计,具备无风扇、防尘、宽温工作等特性,可部署于交通信号灯、摄像头等设备端,实现路况实时监测与智能决策。例如,在西安智慧交通项目中,倍联德边缘计算设备通过“物联网+算法模型”实时分析交通流量数据,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%。多屏显示工作站通过GPU多流输出功能,支持金融交易员同时监控数百个实时数据图表。数据中心解决方案赋能

数据中心解决方案赋能,解决方案

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。广东智算中心解决方案排行榜边缘侧部署的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。

数据中心解决方案赋能,解决方案

针对高密度计算场景的散热难题,倍联德将冷板式液冷技术应用于存储服务器,通过单相冷却液循环将PUE值压低至1.08,较风冷方案节能35%。例如,其R500Q-S3液冷存储集群在搭载48块16TB HDD时,单柜功率密度达25kW,但噪音控制在55分贝以下,同时支持热插拔维护,确保数据中心全年运行稳定性。在材料科学领域,倍联德与中科院合作开发了浸没式液冷超算存储集群,通过NVLink互联技术实现16张GPU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30余家金融机构及交通企业。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,为中小交通企业设计的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%。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。

数据中心解决方案赋能,解决方案

倍联德产品已出口至东南亚、中东及欧洲市场,为新加坡港自动化码头、中东金融数据中心等项目提供本地化部署方案。其液冷技术在新加坡港的应用中,通过5G网络实时处理AGV小车数据,使货物吞吐效率提升35%,同时降低20%的运维成本。随着Blackwell架构GPU的商用化,倍联德正研发支持FP4精度计算的下一代液冷工作站,预计将AI推理性能再提升2倍。公司创始人覃超剑表示:“我们的目标不只是提供硬件,更要通过软硬协同优化,让千亿参数大模型像使用办公软件一样便捷。”从医疗诊断到工业质检,从科研模拟到内容创作,倍联德实业有限公司正以液冷技术为支点,撬动千行百业的智能化变革。在这场算力变革中,这家深圳企业正用技术创新诠释“中国智造”的全球竞争力。超融合存储服务器整合计算、存储与网络功能,简化中小企业数据中心架构与运维复杂度。广东公共安全解决方案

存储服务器与边缘计算节点融合,构建分布式智能存储网络,支撑自动驾驶实时数据回传。数据中心解决方案赋能

倍联德智慧交通解决方案已覆盖自动驾驶、智能交通管理、物流运输等多个领域,形成从数据采集、处理到决策的全链路能力:在文远知行与新加坡交通部的合作中,倍联德提供G808P-V3服务器作为自动驾驶训练与推理的重心平台。该服务器搭载双路AMD EPYC 7763处理器与128TB NVMe SSD缓存层,将6710亿参数的DeepSeek医学大模型训练时间从72小时压缩至8小时,技术迁移至自动驾驶领域后,使车辆路径规划效率提升5倍,同时通过WORM技术确保训练数据不可篡改,满足L4级自动驾驶的合规要求。数据中心解决方案赋能

点击查看全文
推荐文章