當下，開源大模型DeepSeek憑借其強大的語言理解和生成能力，已成為全民追捧的AI工具。無論是文案創作還是代碼編寫，只需“DeepSeek一下”即可輕松解決。然而，隨著用戶訪問量的激增，服務器無響應、等待時間長等問題也屢見不鮮。一時間，能夠離線運行，且更具隱私性的DeepSeek端側部署也成為新風向。

本地部署雖具備諸多優點，但對電腦的硬件配置卻有一定的要求。大模型包含大量參數，即使是蒸餾過的小模型，模型大小也動輒幾十GB甚至上百GB。電腦除了需要CPU、GPU能夠高效運行之外，一款高性能的SSD也必不可少。 憶聯AM541搭載新一代Jaguar6020主控，內置高容量SRAM及IO加速模塊，順序讀取速度高達7000 MB/s，能夠輕松應對DeepSeek大模型加載等高負載場景，為用戶提供流暢的使用體驗，讓用戶真正實現“DeepSeek自由”。

適配度100%，大模型首次加載絲滑流暢

在DeepSeek本地加載運行過程中，SSD是整個數據流的第一棒。當DeepSeek完成本地部署后，模型文件即保存在SSD中。當用戶加載模型時，會先將大模型文件從SSD讀取到系統內存中，再由內存中轉傳輸到顯存，由GPU進行推理運算。因此，SSD的性能越好，就能越快將數據傳輸到GPU進行計算，體現在實際應用中就是大模型的加載時間越短。

加載大模型時數據流方式

為了驗證憶聯AM541的性能及場景適配度，我們通過Ollama模型框架在本地部署了Deepseek-R1 8B模型，采用憶聯AM541 1TB SSD及國內友商1TB A產品搭配GeForce RTX 3060 Ti 顯卡，在同等環境下進行了模型加載測

系統配置

大模型加載時SSD狀態（見右側圖）

測試結果顯示，搭載AM541的PC在加載大模型時表現出色，首次加載時間（最快）僅為2.486秒，領先國內一線SSD廠商同類產品約9%。這一成績充分體現了AM541對DeepSeek等高負載應用100%適配，能夠為用戶帶來更加流暢的使用體驗。

順序讀突破7GB/s，硬核性能助力用戶暢享“DeepSeek自由”

更短加載時間背后，反映的是SSD更高的性能及更加靈活的場景適應性。得益于SoC內置的加速模塊，AM541的標稱順序讀寫速度達到了7000 MB/s、5600 MB/s ，4KB隨機讀寫速度可達800K IOPS、800K IOPS。從DeepSeek加載時的pattern解析來看，AM541性能波峰接近7GB/s，這與其標稱的性能高度吻合。

AM541緣何更快？測試人員進一步對加載過程進行了trace解析，發現模型加載過程主要以大size命令的低QD順序讀為主，而AM541自帶的Big SRAM策略及延遲控制機制在處理此類命令時優勢明顯，使得大模型加載時間大幅領先友商。

此外，經測試發現，當大模型在搭載AM541的電腦上完成首次加載后，模型文件即被DRAM緩存，因此當設備Idle后再次加載時，模型文件可以直接從DRAM傳輸到VRAM，加載時間比首次更快，真正將DeepSeek變為用戶的“私人工具“，隨時暢享“DeepSeek自由”。

擁抱大模型，憶聯為AI生態持續助力

隨著AI本地化趨勢的加速，DeepSeek一體機等終端設備也逐漸普及。在消費電子領域，已有主流 PC廠商將DeepSeek大模型嵌入AIPC中，多款手機也開始發力AI大模型。未來，個人電腦、手機等終端設備極有可能會搭載多種大模型，甚至各種行業應用也會接入大模型。面對不同參數規模的AI模型，以及不同模型頻繁切換帶來的高頻讀寫過程，SSD不僅要有足夠大的容量，同時對SSD的全面性能及穩定性都是一種考驗。

依托硬件加速及先進的軟件算法，AM541不僅在低QD Latency上具備優勢，在多種混合讀寫中均有出色表現，可輕松應對多應用場景。

在PCMark10測試中，AM541跑分超過了3700，比友商同類產品A高出約300分，在辦公、游戲、內容創作等多個場景中性能領先，其中，在常見的數字內容創作中，AM541平均比友商同類產品快10.5%。

AI浪潮奔涌不停，技術創新日新月異，作為底層硬件支撐，SSD在AI本地化進程中扮演著關鍵角色。憶聯AM541憑借其硬核性能，不僅為DeepSeek大模型的本地化部署提供了高效解決方案，也為用戶帶來了前所未有的使用體驗。未來，憶聯將緊跟行業趨勢，聚焦端側大模型的技術痛點，推進技術創新與產品迭代，為AI生態的繁榮發展提供持續動能。

審核編輯 黃宇