大存储时代,手机内存已经是动辄512GB、甚至1TB,很多人难免会对笔记本电脑的存储容量产生焦虑。
为什么笔记本电脑需要升级硬盘?
以内存为例,同规格内存越大,我们能做的事情则越多,比如生产力工具达芬奇、PR、AE、CAD、C4D等,多开窗口同步操作,此类场景下,大容量内存能明显提升效率及使用感受;硬盘也是同理,空间越大我们能存储的信息也就越多,毕竟现在微信的聊天记录动不动就十几个G,3A游戏大作也已是起步上百G,还有各种软件缓存、电影视频、跨设备的本地备份.....此背景下,512GB等小容量的笔记本升级硬盘已是刻不容缓。
容量不足焦虑
为什么我推荐选择固态硬盘?
我们常见的硬盘分为机械硬盘和固态硬盘两种类型,不同于机械硬盘的机械结构,固态硬盘是用固态电子存储芯片阵列制成的硬盘,一般采用闪存芯片作为存储介质。
读写速度快:固态硬盘对比机械硬盘最大的优势在于读写速度的强悍,这是因为固态硬盘仅需通过电信号来读写数据,省去了移动机械部件的时间,几乎能瞬间寻找到数据所在位置,所以选择固态硬盘减少加载时间,大大提升工作效率和使用体验。简单、轻便:机械硬盘由马达、磁盘、磁头臂、磁头等多个精密部件组成,读写操作通过零件的物理移动完成。且由于内部是机械结构,机械硬盘在运作时会产生噪声,并且怕磕碰,一旦跌落就可能会有数据损坏的情况发生。而固态硬盘使用闪存来存储数据,所有读写操作都基于电路,不依赖于任何机械部件,其轻便、节能、无噪音等特点显然更适合笔记本电脑。
目前,固态硬盘在价格及容量方面对比机械硬盘也有了明显优势,所以建议大家在给笔记本电脑升级硬盘时优先选择固态硬盘。
笔记本电脑升级硬盘有哪些注意事项?
首先,确认笔记本支持的硬盘规格,比如支持的接口、协议、尺寸、容量等等,一般情况下,比较新的笔记本普遍都可以M.2 2280 PCIe 3.0的固态硬盘,甚至可以支持M.2 2280 PCIe 4.0的固态硬盘。
M.2 2280尺寸(致态TiPlus5000)
另外,由于有的电脑内部空间有限,对M.2硬盘的尺寸兼容有限制,这时候我们就要注意是否需要选购2242或者2230尺寸的固态硬盘。同时也要注意笔记本能不能装双面颗粒的固态硬盘,如果不可以那就需要选购单面颗粒的固态硬盘。
一款值得推荐的固态硬盘
升级电脑硬盘,给大家推荐一款值得入手的好物—致态 TiPlus5000。
采用晶栈2.0架构的长江存储第三代三维闪存芯片,支持PCle Gen 3x4接口、NVMe 1.4协议,顺序读取速度高达3500 MB/s,对比机械硬盘有了数十倍的性能提升。模拟SLC CaChe智能缓存,可大幅提升游戏开发、CAD及Pohotoshp等应用载入大尺寸模型或地图时的速度,提升使用体验。
致态 TiPlus5000
致态 TiPlus5000采用轻薄的单面颗粒设计,搭配PCIe 3.0接口广泛兼容,基本满足所有笔记本、台式机的升级需求。同时搭配智能温控系统,实现高效温度与功耗的控制,让笔记本用户可以从容工作,告别散热不佳带来机身过热等烦恼。
致态 TiPlus5000
容量选择方面,致态 TiPlus5000提供512GB、1TB、2TB三种规格,在电商平台均有现货销售。综合单GB容量的价格来看,笔者推荐入手1TB或者2TB版本,各位可以根据自己的预算下单购买。
一款优秀的产品也离不开良好的管理,目前TiPlus5000 Smart Tool V1.2已在官网上线,大家可移步长江存储官网-支持中心升级至最新固件ZTA10613下载使用。
好文章,需要你的鼓励
施耐德电气以“新质服务+产业向‘新’行”为主题,第六次参会,展示全新升级的“新质服务体系”,围绕创新驱动、生态协同和行业赋能三大核心领域,以全新升级的“新质服务体系”,助力中国产业向高端化、智能化、绿色化迈进。
香港中文大学联合上海AI实验室推出Dispider系统,首次实现AI视频"边看边聊"能力。通过创新的三分式架构设计,将感知、决策、反应功能独立分离,让AI能像人类一样在观看视频过程中进行实时交流,在StreamingBench测试中显著超越现有系统,为教育、娱乐、医疗、安防等领域的视频AI应用开启新可能。
甲骨文正在成为大规模基础设施供应商的可靠选择。该公司通过AI技术推动应用开发,构建GenAI模型并将智能代理集成到应用套件中。CEO萨弗拉·卡茨透露,公司剩余履约义务达4553亿美元,同比增长4.6倍,并预测OCI收入将从2026财年的180亿美元增长至2030财年的1440亿美元。甲骨文正积极布局AI推理市场,凭借其作为全球最大企业私有数据托管方的优势地位,有望在云计算领域实现重大突破。
Atla公司发布Selene Mini,这是一个仅有80亿参数的AI评估模型,却在11个基准测试中全面超越GPT-4o-mini。通过精心的数据筛选和创新训练策略,该模型不仅能准确评判文本质量,还能在医疗、金融等专业领域表现出色。研究团队将模型完全开源,为AI评估技术的普及和发展做出贡献。