组装DeepSeek电脑该怎么选购内存条? 方案解析与实操调试方案分享

2、案例cpu丨intel ultra 7 265k

简介：intel平台的读写会比amd平台强很多，相同内存在amd锐龙平台的读取和拷贝正常只有六七成速度，ai生产环境还是尽量选intel吧。

intel ultra200s被诟病不少，但单说跑ai工具会比酷睿更合适一些，毕竟自带独立的npu，支持的应用也不少，单机整体算力和实用性更强。

3、案例主板丨技嘉小雕z890m aorus elite wifi7

简介：在之前的文章分享过技嘉微星的内存调试教程，御三家主板的bios都有一键优化内存小参的功能，并且确实好用，可以大幅减少手动调试的时间。

调试流程

内存是比较容易忽视的硬件，不然大家也不会点进来看这篇文章，所以说的细一些。

1、物理安装

一般家用主板有四根内存插槽，不算太冷门的知识点如下：

• 如果暂时只插两根，插二四槽位（从左往右），不然可能会不稳定（过不了压力测试）。
• 如果是已有两根内存在用，后期加装尽量买同款，主要是颗粒、频率和时序要相同，新老款的jedec预设可能不一样。

另外初次装机时候，如果出现能过自检但过不了压力测试的问题，建议先检查下cpu是否正确安装，接触不良可能会导致稳不住。

2、bios调试

只要是近几年出的平台，首次装机都是进bios进行以下两步调试：

• 第一步，在bios首页找到内存预设，intel开启xmp功能，amd则是开启expo功能，这一步是将预设从jedec切换至内存厂商预设，不开启效能会低很多。
• 第二步，如果是御三家主板，手动开启自动调小参功能，技嘉是high bandwidth+low latency，微星是benchmark mode，华硕是ai tweaker。

第二步特指御三家主板，其他二三线主板暂无类似功能。

手动超频得看cpu的imc体质，说一下近三代平台ddr5内存比较容易达成的数据：

• z890平台一般双内存（指16g和24g单条）轻松上8000mhz+c36，四内存（含双条32g和双条64g）能到6000mhz+c30。
• z790平台则是双内存（指16g和24g单条）轻松上7200mhz+c34，四内存（含双条32g和双条64g）能到6000mhz+c30。
• 四条32g和48g一般只能稳定5600mhz。

当然这里给的数据不是绝对的，得看cpu体质+主板支持，一般也不建议生产力环境做手动超频就是了。

3、验证稳定性

只要是商用，投入正式使用前都一定要做压力测试，主要测试内存满载状态是否会报错，一般用tm5或者memtest这类工具加载专用脚本，跑完无报错不死机就行，当然海盗船复仇者这种在qvl上的型号一般不需要压力测试，内存厂和主板厂已经联调过了。

验证完稳定性建议跑一次aida64的内存测试，看看延迟和读写数据是否正常，给大家说一下正常数据水平：

• 13代和14代intel酷睿平台+使用御三家主板，6000mhz+c38的读写正常在90gb/s左右，延迟正常应该在70ns以内。
• 13代和14代intel酷睿平台+使用御三家主板，7200mhz+c40的读写正常在110gb/s左右，延迟正常应该在70ns以内。
• intel ultra200s平台+使用御三家主板，6000mhz+c38的读写正常在90gb/s左右，延迟正常应该在90ns以内。
• intel ultra200s平台+使用御三家主板，7200mhz+c40的读写正常在110gb/s左右，延迟正常应该在90ns以内。

非御三家主板没有自动优化小参功能，数据会比这里的参考数据低约10-20%左右。

4、评估ai推理效率

比对不同内存对deepseek推理效率的影响比较简单，使用cherry studio等图形化工具直接跑相同问题就行，比如我这里的数据如下：

• 4800mhz频率下，首字延时为646ms，每秒33token。
• 6000mhz频率下，首字延时为617ms，每秒34token。

所以可以得出结论，使用更高效能的内存确实可以一定程度提升推理效率，单次虽然不多，但累计起来真能省下不少时间。

如果打算一机多用跑其他ai工具，建议是使用3dmark母公司旗下的ulprocyon做量化测试，这款工具我现在评测也在用，方便量化硬件升级在不同场景下能带来多少提升。

汇总总结

最后给大家收个尾，圈一下购买使用中需要注意的点：

• 采购内存尽量单根大点，懒得折腾就在主板厂商官方给的qvl清单中选，非qvl认证的内存+四根插满，一定要做压力测试再正式当生产力工具使用。
• 物理安装内存优先2/4槽位，别乱插，四根插满随意，首次装机记得开xmp（amd是expo），御三家把自动优化功能启用。
• 不知道换内存能有多少提升，deepseek用户直接随便跑个复杂点的问题，看推理数据统计进行比对，大批量采购建议用ulprocyon做量化测试。