当下，开源大模型DeepSeek凭借其强大的语言理解和生成能力，已成为全民追捧的AI工具。无论是文案创作还是代码编写，只需“DeepSeek一下”即可轻松解决。然而，随着用户访问量的激增，服务器无响应、等待时间长等问题也屡见不鲜。一时间，能够离线运行，且更具隐私性的DeepSeek端侧部署也成为新风向。

本地部署虽具备诸多优点，但对电脑的硬件配置却有一定的要求。大模型包含大量参数，即使是蒸馏过的小模型，模型大小也动辄几十GB甚至上百GB。电脑除了需要CPU、GPU能够高效运行之外，一款高性能的SSD也必不可少。 忆联AM541搭载新一代Jaguar6020主控，内置高容量SRAM及IO加速模块，顺序读取速度高达7000 MB/s，能够轻松应对DeepSeek大模型加载等高负载场景，为用户提供流畅的使用体验，让用户真正实现“DeepSeek自由”。

适配度100%，大模型首次加载丝滑流畅

在DeepSeek本地加载运行过程中，SSD是整个数据流的第一棒。当DeepSeek完成本地部署后，模型文件即保存在SSD中。当用户加载模型时，会先将大模型文件从SSD读取到系统内存中，再由内存中转传输到显存，由GPU进行推理运算。因此，SSD的性能越好，就能越快将数据传输到GPU进行计算，体现在实际应用中就是大模型的加载时间越短。

加载大模型时数据流方式

为了验证忆联AM541的性能及场景适配度，我们通过Ollama模型框架在本地部署了Deepseek-R1 8B模型，采用忆联AM541 1TB SSD及国内友商1TB A产品搭配GeForce RTX 3060 Ti 显卡，在同等环境下进行了模型加载测

系统配置

大模型加载时SSD状态（见右侧图）

测试结果显示，搭载AM541的PC在加载大模型时表现出色，首次加载时间（最快）仅为2.486秒，领先国内一线SSD厂商同类产品约9%。这一成绩充分体现了AM541对DeepSeek等高负载应用100%适配，能够为用户带来更加流畅的使用体验。 

顺序读突破7GB/s，硬核性能助力用户畅享“DeepSeek自由”

更短加载时间背后，反映的是SSD更高的性能及更加灵活的场景适应性。得益于SoC内置的加速模块，AM541的标称顺序读写速度达到了7000 MB/s、5600 MB/s ，4KB随机读写速度可达800K IOPS、800K IOPS。从DeepSeek加载时的pattern解析来看，AM541性能波峰接近7GB/s，这与其标称的性能高度吻合。

AM541缘何更快？测试人员进一步对加载过程进行了trace解析，发现模型加载过程主要以大size命令的低QD顺序读为主，而AM541自带的Big SRAM策略及延迟控制机制在处理此类命令时优势明显，使得大模型加载时间大幅领先友商。

此外，经测试发现，当大模型在搭载AM541的电脑上完成首次加载后，模型文件即被DRAM缓存，因此当设备Idle后再次加载时，模型文件可以直接从DRAM传输到VRAM，加载时间比首次更快，真正将DeepSeek变为用户的“私人工具“，随时畅享“DeepSeek自由”。

拥抱大模型，忆联为AI生态持续助力

随着AI本地化趋势的加速，DeepSeek一体机等终端设备也逐渐普及。在消费电子领域，已有主流 PC厂商将DeepSeek大模型嵌入AIPC中，多款手机也开始发力AI大模型。未来，个人电脑、手机等终端设备极有可能会搭载多种大模型，甚至各种行业应用也会接入大模型。面对不同参数规模的AI模型，以及不同模型频繁切换带来的高频读写过程，SSD不仅要有足够大的容量，同时对SSD的全面性能及稳定性都是一种考验。

依托硬件加速及先进的软件算法，AM541不仅在低QD Latency上具备优势，在多种混合读写中均有出色表现，可轻松应对多应用场景。

在PCMark10测试中，AM541跑分超过了3700，比友商同类产品A高出约300分，在办公、游戏、内容创作等多个场景中性能领先，其中，在常见的数字内容创作中，AM541平均比友商同类产品快10.5%。

AI浪潮奔涌不停，技术创新日新月异，作为底层硬件支撑，SSD在AI本地化进程中扮演着关键角色。忆联AM541凭借其硬核性能，不仅为DeepSeek大模型的本地化部署提供了高效解决方案，也为用户带来了前所未有的使用体验。未来，忆联将紧跟行业趋势，聚焦端侧大模型的技术痛点，推进技术创新与产品迭代，为AI生态的繁荣发展提供持续动能。