作为国内领先的AI算力基础设施提供商，宝德针对视频大模型的“高算力、大显存、低能耗、易扩展”等核心诉求，打造了全栈式AI服务器矩阵。今天，我们就拆解几款“扛把子”产品，看看它们如何接住这场算力狂欢。

对于需要极致算力的场景——比如大规模视频模型训练、多任务并行渲染，宝德PR4910E堪称“王炸”。它在仅4U的紧凑机身里，最多支持10张双宽全高的高性能GPU卡，几十P的整机算力轻松拿捏。更关键的是，它采用了优化的散热设计和高速互联架构，能大幅降低I/O延迟，确保10张GPU卡能满负载协同工作，避免“算力浪费”。

对于需要处理海量视频数据训练的企业来说，PR4910E意味着更短的训练周期、更高的模型精度。无论是视频内容生成、动态特效渲染，还是复杂的场景理解，PR4910E都能提供稳定而强大的算力保障。

视频AI的应用场景千差万别，有的企业需要兼容不同厂商的GPU，有的团队希望快速迭代模型——这时候，开放架构就成了刚需。宝德PR8908E深度支持OAM（开放加速模块）标准， 8卡GPU配置在提供强大性能的同时，保证了与业界主流技术的兼容性。这意味着企业可以根据需求自由搭配不同品牌的GPU、DPU或AI芯片，根据不同的视频AI工作负载无缝互换和集成不同厂商的模组，进行优化配置，既保护了现有投资，又为未来技术升级留足了空间。

处理高分辨率视频内容时，显存容量往往成为制约模型规模的瓶颈；如果要同时加载多个模型做微调，显存容量甚至直接决定“能不能跑起来”。宝德PR8908EV正是为大显存需求而生——它搭载8张GPU卡与141GB超大显存，配合PCIe 5.0超高速通道，为显存密集型任务提供了完美解法。

对于做3D视频生成、多模态融合的用户来说，PR8908EV就像一个“超级实验室”：不用再为“模型太大显存不够”砍功能，也不用花高价买定制化显存模块，直接就能跑通前沿实验。

AI算力飙升带来的能耗难题，正在成为数据中心的“不可承受之重”。 宝德PR6916E用液冷技术给出了破局方案：它采用创新的液冷散热方案，支持CPU+16GPU的高算力密度配置，通过冷板直接接触发热部件，将核心温度控制在更低水平，大幅降低能耗。与传统风冷系统相比，液冷散热效率提升超过50%，能耗降低30%以上。

对于需要长期运行、算力需求持续增长的视频AI用户来说，PR6916E不仅省电费，更省空间、省维护成本，确保在获得更强算力的同时，实现了总拥有成本的有效控制，是真正的“绿色算力引擎”。

从PR4910E的极致算力，到PR8908E的开放灵活；从PR8908EV的大显存支持，到PR6916E的液冷节能——宝德AI服务器矩阵用硬核实力诠释了对视频大模型“训练训练阶段需要高算力、大显存-推理需要低延迟、高并发-部署运营需要低能耗、易维护”全流程的深度理解，并把场景需求“翻译”称可落地的产品技术方案。