深圳高性能液冷工作站解决方案平台支持

在2025年的智慧城市浪潮中，数据已成为驱动城市治理、公共服务与产业升级的重心引擎。作为国家高新企业，深圳市倍联德实业有限公司（以下简称“倍联德”）凭借其在边缘计算、AI服务器、液冷技术及全闪存存储领域的全栈创新能力，为智慧交通、智慧安防、智慧医疗等场景提供高性能、低延迟、绿色节能的算力支撑，成为推动中国智慧城市建设的企业。倍联德智慧城市解决方案已渗透至交通、安防、医疗等关键领域，形成从硬件到算法的完整能力：倍联德与华为、英特尔合作开发的“交通信号灯智能控制平台”，集成边缘计算节点与全闪存存储系统，支持实时分析交通流量、天气、事件等多维度数据。在重庆轨道交通COCC（控制中心）项目中，该平台通过运能运量匹配分析，将列车准点率提升至99.5%，乘客平均等待时间从15分钟降至3分钟。能源管理平台利用AI预测模型，动态调控路灯亮度与空调温度，降低市政能耗20%以上。深圳高性能液冷工作站解决方案平台支持

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%。深圳城市治理解决方案项目实施智慧交通与智慧城市平台互联，实现跨区域交通信号联动与突发事件协同处置。

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。

倍联德为重庆交通开投集团打造的智慧交通平台，集成其全闪存存储系统与边缘计算节点，实现轨道交通COCC（控制中心）的运能运量匹配分析、客流预测等功能。例如，在“响应公交”场景中，系统通过大数据分析乘客定位、实时路况等信息，动态调度车辆，使乘客平均等待时间从15分钟降至3分钟，运营成本降低22%。在九识智能的低速无人配送项目中，倍联德提供定制化边缘计算设备，实时监控无人车健康参数并预测故障隐患。该方案已在全球超200个城市落地，使配送效率提升40%，运营成本下降35%。例如，在苏州工业园区，搭载倍联德设备的无人车日均配送量突破200单，错误率低于0.1%。自动驾驶训练中，GPU集群通过模拟数十亿公里路况数据，快速迭代感知与决策算法，提升安全性。

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，为中小实验室设计的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%。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。其边缘计算存储节点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。云边端协同的应急通信系统，在地震等灾害中通过边缘节点快速恢复局部网络连接。城市治理解决方案应用场景

高密度服务器在42U机柜中部署数百台节点，通过液冷技术突破传统散热效率极限。深圳高性能液冷工作站解决方案平台支持

针对高密度计算场景的散热难题，倍联德推出R300Q/R500Q系列2U液冷服务器，采用冷板式液冷设计，PUE值低至1.05，较传统风冷方案节能40%。以某三甲医院为例，其部署的R500Q液冷工作站搭载8张NVIDIA RTX 5880 Ada显卡，在运行6710亿参数的DeepSeek医学大模型时，单柜功率密度达50kW，但通过液冷技术将噪音控制在55分贝以下，同时使单次模型训练的碳排放从1.2吨降至0.3吨，相当于种植16棵冷杉的环保效益。倍联德自主研发的异构计算平台支持CPU+GPU+DPU协同工作，通过动态资源调度优化计算-通信重叠率。在香港科技大学的深度学习平台升级项目中，其定制化工作站采用4张NVIDIA RTX 4090显卡与至强四代处理器组合，配合TensorFlow框架实现98%的硬件利用率，使ResNet-152模型的训练时间从72小时压缩至8小时，而部署成本只为传统方案的1/3。深圳高性能液冷工作站解决方案平台支持