摘要：当 AI 大模型从云端神坛走向终端设备，一场关于“算力民主化”的革命悄然兴起。以 DeepSeek 为代表的国产大模型，凭借开源生态和硬件适配性，催生了大量钟情本地部署的极客玩家。虽然笔者并不建议普通玩家尝试本地部署（硬件机能不足，导致只能尝试蒸馏版），但对于
当 AI 大模型从云端神坛走向终端设备，一场关于“算力民主化”的革命悄然兴起。以 DeepSeek 为代表的国产大模型，凭借开源生态和硬件适配性，催生了大量钟情本地部署的极客玩家。虽然笔者并不建议普通玩家尝试本地部署（硬件机能不足，导致只能尝试蒸馏版），但对于企业和工作室来说，本地部署的确有着低延迟、高安全，以及后续使用的成本优势。
本地部署 AI 应用，CPU 和 GPU 是其中最关键的硬件。此外，大容量内存对推理过程也有很大的加成，它决定了本地 AI 模型的可选范围和运行效率，能够支持 一 次性加载更多数据，减少磁盘 I / O 瓶颈。以 DeepSeek 为例，其 70B 版本需至少 64GB 内存，而企业级 671B 模型甚至需要 512GB 内存。
最近也是心血来潮，入手了套海盗船复仇者 32GB X 2 DDR5 内存条，干脆跑个测试，看看大容量内存对 AI 本地部署的加成有多大效果。
内存赏析
▼内存外封是海盗船骚气的黄色，32GB 单条的容量，可以说狠狠拿捏了笔者对内存容量的渴望。话说，这么大的容量，就算不跑 AI ，日常的 PS 或者 LR ，乃至玩游戏，都不用担心内存捉襟见肘。
▼内存造型依然是复仇者系列的硬核电竞风，激光蚀刻的菱形纹理满布马甲表面，独立存在的中间区域贴了块金属片，上刻“VENGEANCE”品牌字样。
▼另一面则换成了产品铭牌，参数方面 6000MT/s 频率，时序 38 - 44 - 44 - 96，工作电压 1.35V。
▼因为没有采用 RGB 设计，所以内存整体高度控制在 35mm 左右。优点是电压要求更低，同时也有更好的硬件兼容性，适合搭配空间紧张的 ITX 机箱。
▼侧面视角，可以看到 PCB 板厚度不错
▼上机视角来张，朴实无华但质感满满。
性能测试
▼开机正常启动，64GB 的容量，满满的实在感。
CPU-Z 的信息读取内存基本参数。内存颗粒来自三星，25 年第 8 周下线， 内存支持 AMD EXPO 和 Intel XMP 3.0 技术，时序均为 CL 38-44-44-96，电压 1.35V。
▼先看看内存的基础性能，两种数据分别对应 XMP 6000MHz 和开机技嘉主板的高带宽低延时模式
▼XMP 6000MHz：内存读写速度分别是 92010MB/s 和 86768MB/s，复制 89026MB/s、延迟 89.4ns。
开启高带宽低延时：内存读写速度分别是 93265MB/s 和 88125MB/s，复制 90054MB/s、延迟 88.7ns。
▼关于本机部署 ollama 有太多教程，这里就不在赘述，反正就是利用 Ollama library 直接拉取即可，主机搭载的显卡为 RTX4070TI，所以拉取的 14B 版本，顺便利用 Cherry Studio 生成可视化界面来运行
▼对比不同内存容量下 DeepSeek 推理效率
普通 32GB 内存：首字延时为 358ms，每秒 51Tokens
海盗船 复仇者 64GB 内存：首字延时为 382ms，每秒 65Token
▼客观的说，14B 模型跑此类测试，内存容量不会有太多区别。
但把模型换成 70B 或更高，区别就很明显了，比如下图就是 14B 和 70B 跑测试的对比，14B 模型运行时内存占用不到 10GB，70B 模型直接超过了 40G，这也对应文章开篇提到的
“大容量内存决定了本地 AI 模型的可选范围和运行效率”
▼下图就是换成 32GB 内存运行 70B 模型的截图，不仅是内存直接爆了，甚至连带把 SSD 也搞到了 100% 占用。
▼接下来看看标准化测试软件的对比，首先是游戏加加和鲁大师自带的 AI 测评模组，海盗船复仇者 64G 无论是总分还是单项，都比普通 32G 内存得分更高。
▼再来看看 ULProcyon 的量化测试，这是 ULSolutions（3DMARK 母公司）出品的、面向专业人士的测试软件，本次测试使用的 【AI Text Generation Benchmark】模组，它是基于本地 LLM 推理任务 的测试，例如使用设备上的 AI 助手来帮助完成简单的办公任务。该基准测试由使用 Phi-3.5-mini、Mistral 7B、Llama-3.1-8B 和 Llama-2-13B LLM 指导模型的四个工作负载组成。
▼结果如下
普通 32GB：模组分别得分 Phi3.5（3768）、Mistral 7B（3599）、Llama3.1（3100）和 Llama2（1828）。
海盗船复仇者 64GB：模组分别得分 Phi3.5（3836）、Mistral 7B（3660）、Llama3.1（3031）和 Llama2（2306）。
相关硬件
CPU丨Intel Ultra 7 265K
▼首先还是运行平台，与游戏向不同，Intel 平台内存的读写上限更高，其次 Ultra 系列有 独立的 NPU，并且兼容多种框架，非常适合经常使用 AI 软件或从事设计工作的专业人士。而且 Ultra 系列的功耗也比上代控制的更好
当然最重要的还是价格了，现在盒装的 265K 甚至能做到 2000 以内，性价比那是相当到位。
主板丨技嘉 Z890 AORUS MASTER 超级雕
▼Z890 超级雕是技嘉专为 Intel 第 15 代酷睿 Ultra 处理器设计的旗舰主板，18+1+2 相供电（单路 110A DrMos）搭配全新供电散热方案，能轻松驾驭 Ultra 处理器的满血性能释放。有 一 说一，这块板子更适合搭配 285K 以上的处理器，这里只是作为测试平台而已。
▼主板的散热规模相当夸张，发热区域均覆盖纳米碳涂层散热装甲，VRM 和主 M.2 插槽更是采用垂直堆栈鳍片叠加 12 层立体散热结构，以此进行热量的快速传递。冰晶蓝的配色风格，搭配装甲表面的线条勾勒，很好的诠释了何谓“科技美感”。
▼既然是超级雕系列，接口配置自然做到了满配组合
PCI-E 插槽提供了 三 组，分别为 PCIe5.0×16 + PCIe4.0 × 4 + PCIe4.0 ×1，主插槽配备了无缝式锌合金装甲协助显卡分担压力，并提供了显卡快易拆按键。M.2 接口给到了 五 组，分别为 PCI-E 5.0 × 2 + PCI-E 4.0 × 3，均支持免螺丝固定的快易拆安装，靠近 CPU 的插槽更是安排了 XL 级波浪形散热装甲，配合底部铜箔导热层，更好的为 PCIe 5.0 SSD 保驾护航。内存模块则是标准的四槽组合，最高支持 9500+MT/s 频率，其中 二、四 插槽采用锌合金装甲加固，还有 SMD 贴片工艺来减少 40% 信号反射，此外还能利用配件包里的内存散热风扇对内存进行降温。▼内接插座如图，合计提供了 10 个 CPU / 水泵插座，以及 5 个 LED 灯带插座，位置则是覆盖主板上下区域，方便机箱内部走线。
▼IO 接口区域，除了总计 12 个 USB 接口，还提供了双满血雷电 4 接口（ 40Gbps 传输 + 8K 视频输出）；10Gbps 有线网口、天线接口支持 WiFi 7 协议，此外还板载了 HDMI 接口，方便连接机箱副屏。
最后
从测试结果来看，大容量内存对于 AI 应用最大的优势是提升了运行上限，其次在高负荷下也有 一 定的性能加成，比较适合追求极致效率，看重安全的 DeepSeek 本地用户。而对于普通用户来说，大容量内存最大的意义还是避免了 DDR5 平台很难四槽兼容的弊病，更通过「全频性能+超大容量」的硬件组合，让视频剪辑 / 3D 渲染等生产力场景与游戏 / VR 娱乐需求实现并行不悖。这种「既要又要还要」的硬件哲学，本质上重塑了消费级 PC 的体验范式。
来源：昭华凋
