人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)前科技領(lǐng)域的熱門(mén)話題。GPU工作站定制化服務(wù)能夠提供高效的深度學(xué)習(xí)框架和計(jì)算資源,支持訓(xùn)練復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在醫(yī)療影像分析、自動(dòng)駕駛、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域,GPU工作站能夠加速模型訓(xùn)練和推理過(guò)程,提高算法的準(zhǔn)確性和效率。金融與數(shù)據(jù)分析行業(yè)對(duì)數(shù)...
GPU工作站在圖形密集型應(yīng)用中表現(xiàn)出色。例如,在游戲開(kāi)發(fā)、電影制作、動(dòng)畫(huà)制作等領(lǐng)域,GPU工作站能夠提供流暢、逼真的圖像處理效果。這使得GPU工作站成為這些領(lǐng)域不可或缺的工具。在科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,GPU工作站憑借其強(qiáng)大的并行計(jì)算能力,能夠加速各種復(fù)雜算法...
自動(dòng)駕駛系統(tǒng)依賴(lài)激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等多模態(tài)傳感器,每輛車(chē)每秒產(chǎn)生超過(guò)10GB原始數(shù)據(jù)。若采用云端集中處理模式,數(shù)據(jù)需經(jīng)4G/5G網(wǎng)絡(luò)上傳至數(shù)據(jù)中心,再返回控制指令,端到端延遲普遍超過(guò)200毫秒。某頭部車(chē)企測(cè)試數(shù)據(jù)顯示,在時(shí)速120公里的場(chǎng)景下,200...
傳統(tǒng)CPU工作站在處理大規(guī)模計(jì)算任務(wù)時(shí),往往會(huì)產(chǎn)生大量的熱量和噪音。這不僅會(huì)影響工作站的穩(wěn)定性和壽命,還會(huì)對(duì)工作環(huán)境造成不良影響。而GPU工作站則通過(guò)其低功耗的架構(gòu)和高效的散熱系統(tǒng),解決了這一問(wèn)題。GPU工作站在處理相同任務(wù)時(shí),功耗遠(yuǎn)低于CPU工作站。這得益于...
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。“邊緣計(jì)算...
倍聯(lián)德突破傳統(tǒng)MEC廠商“設(shè)備+平臺(tái)”的單一模式,聚焦垂直行業(yè)的重要痛點(diǎn),打造“硬件+算法+服務(wù)”的全棧解決方案。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,其“云+邊+端”協(xié)同架構(gòu)已應(yīng)用于200余家制造企業(yè)。通過(guò)SERVER平臺(tái)實(shí)現(xiàn)設(shè)備管理、算法管理、數(shù)據(jù)管理的統(tǒng)一調(diào)度,結(jié)合邊緣節(jié)點(diǎn)...
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(chē)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(wú)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...
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(guò)云計(jì)算處理PB級(jí)用戶(hù)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...
倍聯(lián)德突破傳統(tǒng)MEC廠商“設(shè)備+平臺(tái)”的單一模式,聚焦垂直行業(yè)的重要痛點(diǎn),打造“硬件+算法+服務(wù)”的全棧解決方案。例如,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,通過(guò)集成AI視覺(jué)質(zhì)檢、設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)等功能,將生產(chǎn)線缺...
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(guò)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)...
邊緣計(jì)算通過(guò)在車(chē)輛本地或路側(cè)單元部署計(jì)算節(jié)點(diǎn),將數(shù)據(jù)處理下沉至數(shù)據(jù)源附近。這一架構(gòu)變革帶來(lái)三大重要優(yōu)勢(shì):毫秒級(jí)響應(yīng):倍聯(lián)德為某車(chē)企定制的邊緣計(jì)算平臺(tái),將傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理、目標(biāo)檢測(cè)、路徑規(guī)劃等任務(wù)在本地完成,決策延遲壓縮至15毫秒以?xún)?nèi)。在高速公路緊急避障測(cè)試中,...
作為國(guó)家專(zhuān)精特新“小巨人”企業(yè),深圳市倍聯(lián)德實(shí)業(yè)有限公司深耕邊緣計(jì)算領(lǐng)域十年,其安全解決方案已應(yīng)用于智能制造、能源管理、智能交通等場(chǎng)景。公司重要團(tuán)隊(duì)擁有50余項(xiàng)邊緣計(jì)算相關(guān)專(zhuān)項(xiàng)權(quán)利,并與華為、英特爾建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,形成“硬件加固-軟件防護(hù)-智能運(yùn)維”的三維防護(hù)...
在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中,車(chē)載邊緣計(jì)算單元需在10毫秒內(nèi)完成障礙物識(shí)別、路徑規(guī)劃等決策。若依賴(lài)云端處理,數(shù)據(jù)往返延遲可能超過(guò)100毫秒,足以引發(fā)致命事故。某新能源車(chē)企的測(cè)試數(shù)據(jù)顯示,邊緣計(jì)算使車(chē)輛避障響應(yīng)速度提升8倍,事故率下降60%。此外,智慧交通信號(hào)燈通過(guò)邊緣節(jié)點(diǎn)...
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?xún)?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(chē)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...
倍聯(lián)德與華為合作研發(fā)的5G邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān),支持時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)(TSN)協(xié)議:確定性傳輸:在工業(yè)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)微秒級(jí)時(shí)鐘同步,確保控制指令的零丟包傳輸。帶寬優(yōu)化:通過(guò)數(shù)據(jù)特征提取技術(shù),將原始數(shù)據(jù)量壓縮90%以上,某光伏電站項(xiàng)目年節(jié)省帶寬成本超千萬(wàn)元。多網(wǎng)協(xié)同:支持5G/...
隨著6G、AI大模型與MEC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(guò)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)實(shí)...
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?xún)?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(chē)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。“邊緣計(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(guò)自然語(yǔ)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(kāi)”的通信通道。...
在智能安防場(chǎng)景中,倍聯(lián)德開(kāi)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)模化應(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?xún)?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(guò)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(guò)云計(jì)算處理PB級(jí)用戶(hù)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B(niǎo)lackwell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(guò)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(guò)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(guò)數(shù)據(jù)過(guò)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)模客戶(hù)的差異化需求,倍聯(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(lèi)...
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(guò)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(guò)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(chē)輛行駛速度、交通擁堵情況、行人過(guò)馬路行為等。通過(guò)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...