隨著信息技術的飛速發展，服務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揮的關鍵因素之一。傳統的風冷散熱方式在面對高密度、高性能的服務器和工作站時，往往顯得力不從心。液冷技術應運而生，以其高效的散熱性能和低噪音特性，逐漸成為數據中心和高級工作...

在自動駕駛、工業控制等場景，性能不足的代價可能是災難性的。例如：自動駕駛：車輛需在10毫秒內完成路況感知與決策，云端處理延遲達200毫秒以上，根本無法滿足需求。工業質檢：某電子廠采用云端AI質檢時，因網絡延遲導致缺陷產品漏檢率高達15%，改用邊緣計算后漏檢率降...

傳統AI大模型訓練依賴云端算力，但高昂的帶寬成本和隱私泄露風險成為規模化應用的瓶頸。倍聯德通過“聯邦學習+遷移學習”技術，重新定義了云端訓練的邊界：在醫療領域，倍聯德為某三甲醫院部署的聯邦學習平臺，支持10家分院在本地訓練醫療影像分析模型，只共享模型參數而非原...

面對企業跨園區、跨地域的算力調度需求，倍聯德創新提出“中心云-邊緣云-終端設備”三級協同架構。其自主研發的MEC編排器可動態分配算力資源：在深圳某三甲醫院的遠程手術場景中，系統自動將4K影像渲染任務分配至院內邊緣節點，而AI病理分析模型則運行于云端，使單臺手術...

隨著6G、AI大模型與邊緣計算的深度融合，倍聯德正布局兩大前沿方向：邊緣大模型：將參數量達6710億的醫療大模型壓縮至邊緣設備可運行范圍，支持基層醫院在本地完成從術前規劃到術中決策的全流程AI輔助；數字孿生工廠：通過邊緣計算實時映射生產線數據，結合數字孿生技術...

作為行業先行者，倍聯德構建了覆蓋硬件、算法、系統的全棧解決方案：異構計算架構：其E500系列邊緣服務器采用Intel?Xeon?D系列處理器與NVIDIA Jetson AGX Orin GPU的混合架構，支持16路4K視頻實時分析，算力密度較傳統方案提升3倍...

倍聯德推出的E500系列機架式邊緣計算服務器，專為5G場景設計：低時延架構：采用Intel?Xeon?D系列處理器，支持PCI-E 4.0高速擴展，數據吞吐量提升50%；高帶寬適配：內置5G雙模通信模塊，支持SA/NSA組網，實現邊緣節點與5G基站的直連；環境...

5G網絡空口時延可低至1毫秒，結合邊緣計算的本地化部署，端到端延遲可壓縮至10毫秒以內。這一特性在工業場景中價值明顯：倍聯德為某汽車零部件廠商部署的5G邊緣質檢系統中，振動傳感器數據在邊緣節點完成實時分析，故障預警延遲從傳統模式的2.3秒降至0.15秒，設備非...

5G網絡空口時延可低至1毫秒，結合邊緣計算的本地化部署，端到端延遲可壓縮至10毫秒以內。這一特性在工業場景中價值明顯：倍聯德為某汽車零部件廠商部署的5G邊緣質檢系統中，振動傳感器數據在邊緣節點完成實時分析，故障預警延遲從傳統模式的2.3秒降至0.15秒，設備非...

在智能安防場景中，倍聯德開發的邊緣攝像頭采用條件計算技術，只在檢測到異常行為時啟動完整的人臉識別模型。測試數據顯示，該方案使設備功耗降低70%，同時保持99.2%的識別準確率。倍聯德的分工策略已在多個領域實現規模化應用：智能制造：為富士康打造的“云+邊+端”協...

倍聯德EdgeAI平臺引入其聯邦學習與強化學習技術：任務分級處理：將緊急控制指令（如機械臂急停）分配至本地邊緣節點，延遲<5毫秒；將非實時任務（如生產數據統計）上傳至云端，降低本地算力壓力。模型壓縮優化：通過知識蒸餾技術，將工業質檢AI模型體積縮小90%，可在...

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...

邊緣計算通過將數據處理和分析任務從云端遷移到網絡邊緣的設備或節點，明顯優化了數據傳輸效率。通過數據過濾、預處理、分布式緩存、本地決策制定、模型壓縮和優化、智能路由和負載均衡、異步通信以及邊緣協同等策略，邊緣計算不僅降低了數據傳輸的延遲和帶寬消耗，還提高了系統的...

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，為中小實驗室設計的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...

遠程醫療需要實時傳輸患者的醫療數據并進行遠程診斷和調理。在傳統的云計算模式中，患者的醫療數據需要通過網絡傳輸到遠程醫療中心進行處理和分析，然后再將結果傳回給患者或醫生。這個過程存在較高的延遲和帶寬消耗，可能會影響遠程醫療的實時性和效率。而邊緣計算則可以將數據處...

高性能邊緣計算解決方案在多個行業場景中表現出色，為企業的數字化轉型和智能化升級提供了強有力的支持。邊緣設備上的攝像頭和傳感器可以實時監測交通狀況，包括車輛行駛速度、交通擁堵情況、行人過馬路行為等。通過邊緣計算和AI算法的結合，可以實現對交通數據的實時分析和處理...

在智能制造領域，其E500系列機架式邊緣服務器已部署于比亞迪、富士康等企業的智能工廠。該設備集成Intel Xeon D處理器與NVIDIA Jetson AGX Orin GPU，支持8路4K攝像頭實時分析，可精確識別0.01毫米級的機械臂運動偏差。在深圳某...

在傳統的云計算模式中，用戶的數據請求需要通過網絡傳輸到遠離用戶的遠程數據中心進行處理，處理完后再將結果傳回用戶設備。這個過程中，網絡傳輸的延遲、數據中心的處理延遲以及結果回傳的延遲共同構成了網絡延遲的主要部分。而在邊緣計算中，計算任務被推向網絡邊緣，數據處理在...

在數字化轉型浪潮中，邊緣計算與云計算作為兩大重要計算范式，正以“互補共生”的姿態重塑產業格局。從自動駕駛的毫秒級響應到醫療急救的生命體征監測，從智能工廠的實時質量檢測到智慧城市的交通流量優化，兩種技術通過差異化的應用場景定位，共同構建起低延遲、高可靠、智能化的...

在當今這個數據驅動的時代，企業對于數據存儲和訪問效率的需求日益增加。隨著數據量的快速增長，如何高效地存儲和訪問數據已成為企業面臨的重要挑戰。存儲服務器解決方案作為數據存儲和管理的重心，其優化對于提升企業的數據存儲和訪問效率至關重要。存儲服務器解決方案是企業IT...

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...

在智慧教育領域，高性能邊緣計算解決方案為教育資源的優化配置和個性化學習提供了可能。通過將傳感器和終端設備部署在學校和教育機構中，教育者可以實時了解學生的學習進度和需求，從而提供更加個性化的教育服務。邊緣計算技術可以支持智慧教室的實時監測和管理。通過安裝在教室內...

高性能服務器配備10GbE或更高帶寬的網卡，以支持高速數據傳輸。高速網卡有助于減少網絡瓶頸，提高服務器的整體性能。通過網絡聚合技術，高性能服務器能夠進一步提高網絡帶寬和冗余性，確保數據傳輸的穩定性和可靠性。采用低延遲網絡設備和配置，能夠減少數據傳輸延遲，改善實...

遠程醫療需要實時傳輸患者的醫療數據并進行遠程診斷和調理。在傳統的云計算模式中，患者的醫療數據需要通過網絡傳輸到遠程醫療中心進行處理和分析，然后再將結果傳回給患者或醫生。這個過程存在較高的延遲和帶寬消耗，可能會影響遠程醫療的實時性和效率。而邊緣計算則可以將數據處...

不同應用場景產生的數據量和類型差異明顯。例如，物聯網設備可能產生大量傳感器數據，而視頻監控則涉及大量視頻流數據。企業需根據數據量大小、數據類型（如結構化、非結構化）以及數據處理的實時性要求，選擇合適的邊緣計算技術。在數據隱私保護日益受到重視的現在，企業還需考慮...

在智能制造領域，生產設備、傳感器、機器人等生成了大量的數據。傳統的做法是將所有數據上傳至云端進行分析處理，但這種方式存在數據傳輸延遲高、帶寬消耗大的問題。通過邊緣計算，將數據處理和分析任務分配到生產線上的邊緣設備，可以實現實時監控、故障預警、質量控制等功能，同...

在選擇塔式工作站還是機架式工作站時，需要綜合考慮業務需求、機房空間、成本預算以及長期運維需求等多個因素。業務需求是選擇工作站類型的關鍵因素。如果業務需求對計算資源和存儲要求較高，且未來有增長的趨勢，那么塔式工作站可能更適合。塔式工作站以其良好的擴展性和靈活性，...

電商企業面臨著日益激烈的市場競爭和日益增長的用戶需求。傳統的IT架構無法滿足業務的發展需求，導致系統卡頓、宕機頻發，嚴重影響了用戶體驗和訂單轉化率。為了解決這個問題，該企業采用了服務器解決方案。通過引入虛擬化技術和分布式存儲系統，該企業實現了資源的彈性擴展和高...

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，為中小實驗室設計的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...

邊緣計算通過在車輛本地或路側單元部署計算節點，將數據處理下沉至數據源附近。這一架構變革帶來三大重要優勢：毫秒級響應：倍聯德為某車企定制的邊緣計算平臺，將傳感器數據預處理、目標檢測、路徑規劃等任務在本地完成，決策延遲壓縮至15毫秒以內。在高速公路緊急避障測試中，...