云計(jì)算憑借彈性擴(kuò)展能力與海量存儲(chǔ)資源，成為需要深度分析、長(zhǎng)期存儲(chǔ)及跨區(qū)域協(xié)同場(chǎng)景的重要支撐。電商平臺(tái)通過云計(jì)算處理PB級(jí)用戶行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建推薦算法模型，使點(diǎn)擊率提升18%。某生物醫(yī)藥企業(yè)利用云平臺(tái)訓(xùn)練蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型，將研發(fā)周期從5年壓縮至6個(gè)月。云計(jì)算的分...

液冷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和安裝成本較高，對(duì)于預(yù)算有限的用戶來說可能是一個(gè)難以承受的負(fù)擔(dān)。因此，在選擇是否采用液冷工作站時(shí)，需要綜合考慮成本效益和性能需求之間的平衡。維護(hù)和管理：液冷系統(tǒng)需要定期檢查和更換冷卻液，以確保其正常運(yùn)行。同時(shí)，由于液冷系統(tǒng)內(nèi)部存在復(fù)雜的管道和連接...

在邊緣計(jì)算領(lǐng)域，倍聯(lián)德同樣提供了豐富的定制化服務(wù)選項(xiàng)。倍聯(lián)德邊緣服務(wù)器具備體積小、高性能、低功耗、多功能、寬溫環(huán)境等特征，適合用于露天或惡劣環(huán)境等。通過定制化服務(wù)，倍聯(lián)德能夠根據(jù)客戶需求，調(diào)整服務(wù)器的硬件配置、軟件功能以及網(wǎng)絡(luò)連接等，以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景下的需求...

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，服務(wù)器和工作站的性能需求日益提升，而散熱問題也隨之成為制約其性能發(fā)揮的關(guān)鍵因素之一。傳統(tǒng)的風(fēng)冷散熱方式在面對(duì)高密度、高性能的服務(wù)器和工作站時(shí)，往往顯得力不從心。液冷技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，以其高效的散熱性能和低噪音特性，逐漸成為數(shù)據(jù)中心和高級(jí)工作...

在自動(dòng)駕駛、工業(yè)控制等場(chǎng)景，性能不足的代價(jià)可能是災(zāi)難性的。例如：自動(dòng)駕駛：車輛需在10毫秒內(nèi)完成路況感知與決策，云端處理延遲達(dá)200毫秒以上，根本無法滿足需求。工業(yè)質(zhì)檢：某電子廠采用云端AI質(zhì)檢時(shí)，因網(wǎng)絡(luò)延遲導(dǎo)致缺陷產(chǎn)品漏檢率高達(dá)15%，改用邊緣計(jì)算后漏檢率降...

傳統(tǒng)AI大模型訓(xùn)練依賴云端算力，但高昂的帶寬成本和隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)成為規(guī)?；瘧?yīng)用的瓶頸。倍聯(lián)德通過“聯(lián)邦學(xué)習(xí)+遷移學(xué)習(xí)”技術(shù)，重新定義了云端訓(xùn)練的邊界：在醫(yī)療領(lǐng)域，倍聯(lián)德為某三甲醫(yī)院部署的聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺(tái)，支持10家分院在本地訓(xùn)練醫(yī)療影像分析模型，只共享模型參數(shù)而非原...

面對(duì)企業(yè)跨園區(qū)、跨地域的算力調(diào)度需求，倍聯(lián)德創(chuàng)新提出“中心云-邊緣云-終端設(shè)備”三級(jí)協(xié)同架構(gòu)。其自主研發(fā)的MEC編排器可動(dòng)態(tài)分配算力資源：在深圳某三甲醫(yī)院的遠(yuǎn)程手術(shù)場(chǎng)景中，系統(tǒng)自動(dòng)將4K影像渲染任務(wù)分配至院內(nèi)邊緣節(jié)點(diǎn)，而AI病理分析模型則運(yùn)行于云端，使單臺(tái)手術(shù)...

隨著6G、AI大模型與邊緣計(jì)算的深度融合，倍聯(lián)德正布局兩大前沿方向：邊緣大模型：將參數(shù)量達(dá)6710億的醫(yī)療大模型壓縮至邊緣設(shè)備可運(yùn)行范圍，支持基層醫(yī)院在本地完成從術(shù)前規(guī)劃到術(shù)中決策的全流程AI輔助；數(shù)字孿生工廠：通過邊緣計(jì)算實(shí)時(shí)映射生產(chǎn)線數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)...

作為行業(yè)先行者，倍聯(lián)德構(gòu)建了覆蓋硬件、算法、系統(tǒng)的全棧解決方案：異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)：其E500系列邊緣服務(wù)器采用Intel?Xeon?D系列處理器與NVIDIA Jetson AGX Orin GPU的混合架構(gòu)，支持16路4K視頻實(shí)時(shí)分析，算力密度較傳統(tǒng)方案提升3倍...

倍聯(lián)德推出的E500系列機(jī)架式邊緣計(jì)算服務(wù)器，專為5G場(chǎng)景設(shè)計(jì)：低時(shí)延架構(gòu)：采用Intel?Xeon?D系列處理器，支持PCI-E 4.0高速擴(kuò)展，數(shù)據(jù)吞吐量提升50%；高帶寬適配：內(nèi)置5G雙模通信模塊，支持SA/NSA組網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)邊緣節(jié)點(diǎn)與5G基站的直連；環(huán)境...

5G網(wǎng)絡(luò)空口時(shí)延可低至1毫秒，結(jié)合邊緣計(jì)算的本地化部署，端到端延遲可壓縮至10毫秒以內(nèi)。這一特性在工業(yè)場(chǎng)景中價(jià)值明顯：倍聯(lián)德為某汽車零部件廠商部署的5G邊緣質(zhì)檢系統(tǒng)中，振動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)在邊緣節(jié)點(diǎn)完成實(shí)時(shí)分析，故障預(yù)警延遲從傳統(tǒng)模式的2.3秒降至0.15秒，設(shè)備非...

5G網(wǎng)絡(luò)空口時(shí)延可低至1毫秒，結(jié)合邊緣計(jì)算的本地化部署，端到端延遲可壓縮至10毫秒以內(nèi)。這一特性在工業(yè)場(chǎng)景中價(jià)值明顯：倍聯(lián)德為某汽車零部件廠商部署的5G邊緣質(zhì)檢系統(tǒng)中，振動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)在邊緣節(jié)點(diǎn)完成實(shí)時(shí)分析，故障預(yù)警延遲從傳統(tǒng)模式的2.3秒降至0.15秒，設(shè)備非...

隨著AI大模型向邊緣端遷移，倍聯(lián)德正布局兩大方向：邊緣大模型：研發(fā)千億參數(shù)模型的輕量化版本，支持在邊緣設(shè)備上運(yùn)行多模態(tài)推理任務(wù)。6G-邊緣融合：與華為合作研發(fā)太赫茲通信模塊，結(jié)合TSN時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)，為L(zhǎng)5級(jí)自動(dòng)駕駛提供10Gbps級(jí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸能力?！斑吘売?jì)算...

隨著AI大模型向邊緣端遷移，安全防護(hù)將向“主動(dòng)免疫”方向演進(jìn)。倍聯(lián)德計(jì)劃在2025年下半年推出搭載安全大模型的邊緣服務(wù)器，通過自然語言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)安全策略的自動(dòng)生成與優(yōu)化。同時(shí)，公司正探索量子加密技術(shù)在邊緣計(jì)算中的應(yīng)用，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建“不可解開”的通信通道。...

在智能安防場(chǎng)景中，倍聯(lián)德開發(fā)的邊緣攝像頭采用條件計(jì)算技術(shù)，只在檢測(cè)到異常行為時(shí)啟動(dòng)完整的人臉識(shí)別模型。測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，該方案使設(shè)備功耗降低70%，同時(shí)保持99.2%的識(shí)別準(zhǔn)確率。倍聯(lián)德的分工策略已在多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用：智能制造：為富士康打造的“云+邊+端”協(xié)...

倍聯(lián)德E500系列機(jī)架式邊緣服務(wù)器，針對(duì)工業(yè)場(chǎng)景深度優(yōu)化：異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)：集成Intel?Xeon?D系列處理器與NVIDIA Jetson AGX Orin GPU，支持16路4K視頻實(shí)時(shí)分析，算力密度較通用方案提升3倍。低功耗設(shè)計(jì)：采用液冷技術(shù)，單機(jī)柜功率密...

采用異步通信機(jī)制，允許邊緣節(jié)點(diǎn)在不需要即時(shí)響應(yīng)的情況下，以自己的節(jié)奏發(fā)送數(shù)據(jù)，可以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)使用。異步通信機(jī)制可以減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)臎_擊和等待時(shí)間，提高網(wǎng)絡(luò)資源的利用率。例如，在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，傳感器數(shù)據(jù)可以定期匯總后異步發(fā)送到云端，以減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性要求和網(wǎng)絡(luò)負(fù)...

倍聯(lián)德EdgeAI平臺(tái)引入其聯(lián)邦學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)：任務(wù)分級(jí)處理：將緊急控制指令（如機(jī)械臂急停）分配至本地邊緣節(jié)點(diǎn)，延遲<5毫秒；將非實(shí)時(shí)任務(wù)（如生產(chǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)）上傳至云端，降低本地算力壓力。模型壓縮優(yōu)化：通過知識(shí)蒸餾技術(shù)，將工業(yè)質(zhì)檢AI模型體積縮小90%，可在...

倍聯(lián)德E500系列機(jī)架式邊緣服務(wù)器，針對(duì)工業(yè)場(chǎng)景深度優(yōu)化：異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)：集成Intel?Xeon?D系列處理器與NVIDIA Jetson AGX Orin GPU，支持16路4K視頻實(shí)時(shí)分析，算力密度較通用方案提升3倍。低功耗設(shè)計(jì)：采用液冷技術(shù)，單機(jī)柜功率密...

云計(jì)算憑借彈性擴(kuò)展能力與海量存儲(chǔ)資源，成為需要深度分析、長(zhǎng)期存儲(chǔ)及跨區(qū)域協(xié)同場(chǎng)景的重要支撐。電商平臺(tái)通過云計(jì)算處理PB級(jí)用戶行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建推薦算法模型，使點(diǎn)擊率提升18%。某生物醫(yī)藥企業(yè)利用云平臺(tái)訓(xùn)練蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型，將研發(fā)周期從5年壓縮至6個(gè)月。云計(jì)算的分...

隨著Blackwell架構(gòu)GPU與CXL內(nèi)存擴(kuò)展技術(shù)的商用化，倍聯(lián)德正研發(fā)支持FP4精度計(jì)算的下一代服務(wù)器，預(yù)計(jì)將AI推理性能再提升2倍。公司創(chuàng)始人覃超劍表示：“我們的目標(biāo)不只是提供硬件，更要通過軟硬協(xié)同優(yōu)化，讓千億參數(shù)大模型像使用辦公軟件一樣便捷。”從金融交...

邊緣計(jì)算通過將數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)從云端遷移到網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備或節(jié)點(diǎn)，明顯優(yōu)化了數(shù)據(jù)傳輸效率。通過數(shù)據(jù)過濾、預(yù)處理、分布式緩存、本地決策制定、模型壓縮和優(yōu)化、智能路由和負(fù)載均衡、異步通信以及邊緣協(xié)同等策略，邊緣計(jì)算不僅降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和帶寬消耗，還提高了系統(tǒng)的...

針對(duì)不同規(guī)?？蛻舻牟町惢枨螅堵?lián)德提供從標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品到OEM/ODM的靈活合作模式。例如，為中小實(shí)驗(yàn)室設(shè)計(jì)的Mini-Eve系列工作站，在2U空間內(nèi)集成2張RTX 4090顯卡與全閃存存儲(chǔ)，支持Stable Diffusion文生圖任務(wù)的批量處理，而成本只為同類...

遠(yuǎn)程醫(yī)療需要實(shí)時(shí)傳輸患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)并進(jìn)行遠(yuǎn)程診斷和調(diào)理。在傳統(tǒng)的云計(jì)算模式中，患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)需要通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程醫(yī)療中心進(jìn)行處理和分析，然后再將結(jié)果傳回給患者或醫(yī)生。這個(gè)過程存在較高的延遲和帶寬消耗，可能會(huì)影響遠(yuǎn)程醫(yī)療的實(shí)時(shí)性和效率。而邊緣計(jì)算則可以將數(shù)據(jù)處...

高性能邊緣計(jì)算解決方案在多個(gè)行業(yè)場(chǎng)景中表現(xiàn)出色，為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)提供了強(qiáng)有力的支持。邊緣設(shè)備上的攝像頭和傳感器可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)交通狀況，包括車輛行駛速度、交通擁堵情況、行人過馬路行為等。通過邊緣計(jì)算和AI算法的結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)交通數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和處理...

在智能制造領(lǐng)域，其E500系列機(jī)架式邊緣服務(wù)器已部署于比亞迪、富士康等企業(yè)的智能工廠。該設(shè)備集成Intel Xeon D處理器與NVIDIA Jetson AGX Orin GPU，支持8路4K攝像頭實(shí)時(shí)分析，可精確識(shí)別0.01毫米級(jí)的機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)偏差。在深圳某...

在傳統(tǒng)的云計(jì)算模式中，用戶的數(shù)據(jù)請(qǐng)求需要通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭h(yuǎn)離用戶的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理，處理完后再將結(jié)果傳回用戶設(shè)備。這個(gè)過程中，網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)难舆t、數(shù)據(jù)中心的處理延遲以及結(jié)果回傳的延遲共同構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)延遲的主要部分。而在邊緣計(jì)算中，計(jì)算任務(wù)被推向網(wǎng)絡(luò)邊緣，數(shù)據(jù)處理在...

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中，邊緣計(jì)算與云計(jì)算作為兩大重要計(jì)算范式，正以“互補(bǔ)共生”的姿態(tài)重塑產(chǎn)業(yè)格局。從自動(dòng)駕駛的毫秒級(jí)響應(yīng)到醫(yī)療急救的生命體征監(jiān)測(cè)，從智能工廠的實(shí)時(shí)質(zhì)量檢測(cè)到智慧城市的交通流量?jī)?yōu)化，兩種技術(shù)通過差異化的應(yīng)用場(chǎng)景定位，共同構(gòu)建起低延遲、高可靠、智能化的...

在當(dāng)今這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問效率的需求日益增加。隨著數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng)，如何高效地存儲(chǔ)和訪問數(shù)據(jù)已成為企業(yè)面臨的重要挑戰(zhàn)。存儲(chǔ)服務(wù)器解決方案作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理的重心，其優(yōu)化對(duì)于提升企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問效率至關(guān)重要。存儲(chǔ)服務(wù)器解決方案是企業(yè)IT...

倍聯(lián)德通過“硬件+軟件+服務(wù)”的一體化模式，構(gòu)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(dá)、華為等企業(yè)建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，共同優(yōu)化存儲(chǔ)協(xié)議與加速庫。例如，其存儲(chǔ)系統(tǒng)深度適配NVIDIA Magnum IO框架，使AI訓(xùn)練任務(wù)的數(shù)據(jù)加載速度提升...