长城GW560 128GB SATA3.0 SSD

全称:长城 GW560 128GB SATA3.0 SSD

长城GW560 128GB SATA3.0 SSD 正面
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参考价¥68

电商报价
¥69 京东商城

重点参数

参数解读

容量: 128G
闪存类型: TLC
连续读取最大速度: 500MB/s
连续写入最大速度: 400MB/s
硬盘尺寸: 3.5英寸硬盘
接口类型: SATA III
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长城GW560 128GB SATA3.0 SSD拿到后非常喜欢,价格还非常划算,没想到在这个价位段能做的这个质量,平时使用也完全足够了,满满的省心。

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为什么不建议手机连接固态硬盘

在探讨为何不建议手机连接固态硬盘之前,我们首先要了解固态硬盘(SSD)的基本特性及其在手机使用场景下的局限性。

deepseek本地部署硬件需求

DeepSeek是一款开源大语言模型,其本地部署对硬件要求严格。32B规模模型推荐24GB显存GPU如A100或H100;CPU推荐高性能多核如i9或锐龙9;内存至少64GB;存储需1TB+SSD;散热与电磁屏蔽也关键。DeepSeek不同规模模型对配置要求不同,如1.5B版仅需8GB内存,而70B版则需128GB内存和96GB显存的多卡GPU。部署前应根据需求与预算合理选配硬件。

deepseek本地部署要求

DeepSeek本地部署需高性能硬件,硬件推荐Intel Xeon或AMD EPYC处理器,64GB DDR4 RAM,至少500GB SSD硬盘,NVIDIA RTX 40系列显卡等。软件需Windows或Linux系统,安装Ollama和Python 3.x,含numpy、pandas库。网络需充足带宽,配置防火墙安全组。部署前检查设备环境,确保符合条件,遇问题可查阅官方文档或求助技术社区。

deepseek本地部署要多少卡

DeepSeek是一个性价比高的AI模型,本地部署版本多样,显卡需求不同。DeepSeek-R1-1.5B无需显卡或4GB显存显卡即可,而R1-70B和R1-671B版本则需多卡并行或分布式训练。硬件建议使用高性能服务器处理器、64GB内存、SSD硬盘。软件需安装Ollama和Python环境。部署前应根据需求选择合适版本,避免资源浪费。

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