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。隨著Blackwell架構GPU與CXL內存擴展技術的商用化，倍聯德正研發支持FP4精度計算的下一代服務器，預計將AI推理性能再提升2倍。公司創始人覃超劍表示：“我們的目標不只是提供硬件，更要通過軟硬協同優化，讓智慧交通、智能安防等應用像使用辦公軟件一樣便捷。”從西安的智慧交通到寧波的智慧醫療，從重慶的軌道交通到東莞的智慧城管，倍聯德實業有限公司正以全棧技術能力賦能智慧城市生態，為全球城市治理現代化提供“中國方案”。在這場數字化變革中，這家深圳企業正用技術創新詮釋“中國智造”的全球競爭力。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。深圳智慧安防解決方案部署

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。廣東智慧城市解決方案項目實施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。

軟件開發領域也是高性能工作站的重要應用領域。軟件開發過程中需要大量的編譯、調試和測試工作，這些工作對計算機的性能要求較高。高性能工作站能夠提供快速的處理速度和高效的內存管理，明顯提升軟件開發的效率和質量。此外，高性能工作站還支持多核并行計算，能夠加速編譯和測試過程，縮短軟件開發周期。對于需要處理大量數據和復雜算法的軟件項目，高性能工作站更是不可或缺的工具。計算機輔助設計（CAD）是高性能工作站典型的應用領域之一。CAD系統需要處理大量的幾何數據和圖形信息，進行復雜的計算和分析。

隨著Blackwell架構GPU與CXL內存擴展技術的商用化，倍聯德正研發支持FP4精度計算的下一代服務器，預計將AI推理性能再提升2倍。公司創始人覃超劍表示：“我們的目標不只是提供硬件，更要通過軟硬協同優化，讓千億參數大模型像使用辦公軟件一樣便捷。”從金融交易到生命科學，從工業制造到智慧城市，倍聯德實業有限公司正以全棧服務器解決方案為支點，撬動千行百業的數字化轉型。在這場算力變革中，這家深圳企業正用技術創新詮釋“中國智造”的全球競爭力。超融合存儲服務器整合計算、存儲與網絡功能，簡化中小企業數據中心架構與運維復雜度。

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%。AI解決方案在智能制造和智能物流領域有著普遍的應用前景。廣東高性能液冷工作站解決方案設計

從工作站到城市大腦，算力與數據的深度融合正在重塑人類生產生活方式，開啟智能社會新篇章。深圳智慧安防解決方案部署

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JensorFlow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。深圳智慧安防解決方案部署