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)的風冷散熱方式在面對高密度、高性能的服務(wù)器和工作站時,往往顯得力不從心。液冷技術(shù)應(yīng)運而生,以其高效的散熱性能和低噪音特性,逐漸成為數(shù)據(jù)中心和高級工作...
在自動駕駛、工業(yè)控制等場景,性能不足的代價可能是災(zāi)難性的。例如:自動駕駛: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,因網(wǎng)絡(luò)延遲導致缺陷產(chǎn)品漏檢率高達15%,改用邊緣計算后漏檢率降...
傳統(tǒng)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(guī)?;瘧?yīng)用的瓶頸。倍聯(lián)德通過“聯(lián)邦學習+遷移學習”技術(shù),重新定義了云端訓練的邊界:在醫(yī)療領(lǐng)域,倍聯(lián)德為某三甲醫(yī)院部署的聯(lián)邦學習平臺,支持10家分院在本地訓練醫(yī)療影像分析模型,只共享模型參數(shù)而非原...
面對企業(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”三級協(xié)同架構(gòu)。其自主研發(fā)的MEC編排器可動態(tài)分配算力資源:在深圳某三甲醫(yī)院的遠程手術(shù)場景中,系統(tǒng)自動將4K影像渲染任務(wù)分配至院內(nèi)邊緣節(jié)點,而AI病理分析模型則運行于云端,使單臺手術(shù)...
隨著6G、AI大模型與邊緣計算的深度融合,倍聯(lián)德正布局兩大前沿方向:邊緣大模型:將參數(shù)量達6710億的醫(yī)療大模型壓縮至邊緣設(shè)備可運行范圍,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:通過邊緣計算實時映射生產(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視頻實時分析,算力密度較傳統(tǒng)方案提升3倍...
倍聯(lián)德推出的E500系列機架式邊緣計算服務(wù)器,專為5G場景設(shè)計:低時延架構(gòu):采用Intel?Xeon?D系列處理器,支持PCI-E 4.0高速擴展,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),實現(xiàn)邊緣節(jié)點與5G基站的直連;環(huán)境...
5G網(wǎng)絡(luò)空口時延可低至1毫秒,結(jié)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(nèi)。這一特性在工業(yè)場景中價值明顯: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,振動傳感器數(shù)據(jù)在邊緣節(jié)點完成實時分析,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)空口時延可低至1毫秒,結(jié)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(nèi)。這一特性在工業(yè)場景中價值明顯: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,振動傳感器數(shù)據(jù)在邊緣節(jié)點完成實時分析,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...
在智能安防場景中,倍聯(lián)德開發(fā)的邊緣攝像頭采用條件計算技術(shù),只在檢測到異常行為時啟動完整的人臉識別模型。測試數(shù)據(jù)顯示,該方案使設(shè)備功耗降低70%,同時保持99.2%的識別準確率。倍聯(lián)德的分工策略已在多個領(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EdgeAI平臺引入其聯(lián)邦學習與強化學習技術(shù):任務(wù)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(jié)點,延遲<5毫秒;將非實時任務(wù)(如生產(chǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計)上傳至云端,降低本地算力壓力。模型壓縮優(yōu)化:通過知識蒸餾技術(shù),將工業(yè)質(zhì)檢AI模型體積縮小90%,可在...
隨著Blackwell架構(gòu)GPU與CXL內(nèi)存擴展技術(shù)的商用化,倍聯(lián)德正研發(fā)支持FP4精度計算的下一代服務(wù)器,預(yù)計將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?!睆慕鹑诮?..
邊緣計算通過將數(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,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、智能路由和負載均衡、異步通信以及邊緣協(xié)同等策略,邊緣計算不僅降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和帶寬消耗,還提高了系統(tǒng)的...
針對不同規(guī)模客戶的差異化需求,倍聯(lián)德提供從標準產(chǎn)品到OEM/ODM的靈活合作模式。例如,為中小實驗室設(shè)計的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,支持Stable Diffusion文生圖任務(wù)的批量處理,而成本只為同類...
遠程醫(yī)療需要實時傳輸患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)并進行遠程診斷和調(diào)理。在傳統(tǒng)的云計算模式中,患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)需要通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭h程醫(yī)療中心進行處理和分析,然后再將結(jié)果傳回給患者或醫(yī)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(yī)療的實時性和效率。而邊緣計算則可以將數(shù)據(jù)處...
高性能邊緣計算解決方案在多個行業(yè)場景中表現(xiàn)出色,為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級提供了強有力的支持。邊緣設(shè)備上的攝像頭和傳感器可以實時監(jiān)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(jié)合,可以實現(xiàn)對交通數(shù)據(jù)的實時分析和處理...
在智能制造領(lǐng)域,其E500系列機架式邊緣服務(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(tǒng)的云計算模式中,用戶的數(shù)據(jù)請求需要通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭h離用戶的遠程數(shù)據(jù)中心進行處理,處理完后再將結(jié)果傳回用戶設(shè)備。這個過程中,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。而在邊緣計算中,計算任務(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,邊緣計算與云計算作為兩大重要計算范式,正以“互補共生”的姿態(tài)重塑產(chǎn)業(yè)格局。從自動駕駛的毫秒級響應(yīng)到醫(yī)療急救的生命體征監(jiān)測,從智能工廠的實時質(zhì)量檢測到智慧城市的交通流量優(yōu)化,兩種技術(shù)通過差異化的應(yīng)用場景定位,共同構(gòu)建起低延遲、高可靠、智能化的...
在當今這個數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代,企業(yè)對于數(shù)據(jù)存儲和訪問效率的需求日益增加。隨著數(shù)據(jù)量的快速增長,如何高效地存儲和訪問數(shù)據(jù)已成為企業(yè)面臨的重要挑戰(zhàn)。存儲服務(wù)器解決方案作為數(shù)據(jù)存儲和管理的重心,其優(yōu)化對于提升企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲和訪問效率至關(guān)重要。存儲服務(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、華為等企業(yè)建立聯(lián)合實驗室,共同優(yōu)化存儲協(xié)議與加速庫。例如,其存儲系統(tǒng)深度適配NVIDIA Magnum IO框架,使AI訓練任務(wù)的數(shù)據(jù)加載速度提升...
在智慧教育領(lǐng)域,高性能邊緣計算解決方案為教育資源的優(yōu)化配置和個性化學習提供了可能。通過將傳感器和終端設(shè)備部署在學校和教育機構(gòu)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(wù)。邊緣計算技術(shù)可以支持智慧教室的實時監(jiān)測和管理。通過安裝在教室內(nèi)...
高性能服務(wù)器配備10GbE或更高帶寬的網(wǎng)卡,以支持高速數(shù)據(jù)傳輸。高速網(wǎng)卡有助于減少網(wǎng)絡(luò)瓶頸,提高服務(wù)器的整體性能。通過網(wǎng)絡(luò)聚合技術(shù),高性能服務(wù)器能夠進一步提高網(wǎng)絡(luò)帶寬和冗余性,確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性。采用低延遲網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和配置,能夠減少數(shù)據(jù)傳輸延遲,改善實...
遠程醫(yī)療需要實時傳輸患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)并進行遠程診斷和調(diào)理。在傳統(tǒng)的云計算模式中,患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)需要通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭h程醫(yī)療中心進行處理和分析,然后再將結(jié)果傳回給患者或醫(yī)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(yī)療的實時性和效率。而邊緣計算則可以將數(shù)據(jù)處...
不同應(yīng)用場景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量和類型差異明顯。例如,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可能產(chǎn)生大量傳感器數(shù)據(jù),而視頻監(jiān)控則涉及大量視頻流數(shù)據(jù)。企業(yè)需根據(jù)數(shù)據(jù)量大小、數(shù)據(jù)類型(如結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化)以及數(shù)據(jù)處理的實時性要求,選擇合適的邊緣計算技術(shù)。在數(shù)據(jù)隱私保護日益受到重視的現(xiàn)在,企業(yè)還需考慮...
在智能制造領(lǐng)域,生產(chǎn)設(shè)備、傳感器、機器人等生成了大量的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的做法是將所有數(shù)據(jù)上傳至云端進行分析處理,但這種方式存在數(shù)據(jù)傳輸延遲高、帶寬消耗大的問題。通過邊緣計算,將數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)分配到生產(chǎn)線上的邊緣設(shè)備,可以實現(xiàn)實時監(jiān)控、故障預(yù)警、質(zhì)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(yè)務(wù)需求、機房空間、成本預(yù)算以及長期運維需求等多個因素。業(yè)務(wù)需求是選擇工作站類型的關(guān)鍵因素。如果業(yè)務(wù)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(yè)面臨著日益激烈的市場競爭和日益增長的用戶需求。傳統(tǒng)的IT架構(gòu)無法滿足業(yè)務(wù)的發(fā)展需求,導致系統(tǒng)卡頓、宕機頻發(fā),嚴重影響了用戶體驗和訂單轉(zhuǎn)化率。為了解決這個問題,該企業(yè)采用了服務(wù)器解決方案。通過引入虛擬化技術(shù)和分布式存儲系統(tǒng),該企業(yè)實現(xiàn)了資源的彈性擴展和高...
針對不同規(guī)??蛻舻牟町惢枨?,倍聯(lián)德提供從標準產(chǎn)品到OEM/ODM的靈活合作模式。例如,為中小實驗室設(shè)計的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,支持Stable Diffusion文生圖任務(wù)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(cè)單元部署計算節(jié)點,將數(shù)據(jù)處理下沉至數(shù)據(jù)源附近。這一架構(gòu)變革帶來三大重要優(yōu)勢:毫秒級響應(yīng):倍聯(lián)德為某車企定制的邊緣計算平臺,將傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理、目標檢測、路徑規(guī)劃等任務(wù)在本地完成,決策延遲壓縮至15毫秒以內(nèi)。在高速公路緊急避障測試中,...