本地部署模型加载慢：块大小差 12.7 倍，mmap 其实只读了 0.08%
加载慢先别换盘。本机对同一 9.4 GiB GGUF 做无缓冲直读（FILE_FLAG_NO_BUFFERING），块大小从 4KB 到 16MB 共 13 档：4KB 只有 243.9 MiB/s，16MB 到 3090.7 MiB/s，差 12.7 倍；曲线不单调，512KB 是最低点 503.1 MiB/s。更关键的是 llama.cpp 默认 mmap 走惰性映射：进程级 ReadTransferCount 只有 8,011,776 B = 文件的 0.08%，而 -lm dio 真读 10,075,410,432 B = 100.04%，两者墙钟都是 5 秒左右。
本地部署模型加载硬盘SSD选型llama.cppmmapGGUF这条适用于
- 需要一块能放 9.4 GiB 以上模型文件的 NVMe
- llama.cpp build 11901（含 -lm 加载模式参数）
版本指纹
llama.cpp b11901-5320c87ff; Windows 10.0.26200
具体做法
先给结论：本机这块 1.79TB 企业级 NVMe 在 4MB 顺序读这一档，比同机 931GB 消费级慢 1.66 倍。企业级的钱花在掉电保护、DWPD 耐久、稳态一致性上，不在「读得快」。你一个人跑模型看重读，这笔溢价就用不上。
测量口径：CreateFileW + FILE_FLAG_NO_BUFFERING | FILE_FLAG_SEQUENTIAL_SCAN 绕过页缓存，ReadFile 循环，perf_counter 计时；进程级读量用 GetProcessIoCounters 的 ReadTransferCount。文件 Nanbeige4.3-33B-IQ2_XXS.gguf = 10,071,403,648 B。三块盘对照（全部协商 PCIe 4.0 x4，CurrentLinkSpeed=4 / CurrentLinkWidth=4）：
· WD_BLACK SN850X 1.86TB 消费级：4MB 4263–4954 MiB/s
· Intel SSDPF2KX019T1M 1.79TB 企业级：4KB 243.9 / 4MB 1562.8（碎片）至 2703.6（连续）/ 16MB 3037.2 MiB/s
· 致态 Ti600 931GB 消费级：4KB 177.1 / 4MB 4476.8 / 16MB 5640.0 MiB/s复现性：4KB 243.9/244.1/249.4；256KB 609.2/608.7/609.4；512KB 503.1/503.0/502.6；16MB 3037.2/3037.4/3038.9 —— 极差均小于 3%，不是测量噪声。
失效边界
未测项如实标：① GPU 侧没测，本机 5090D 当时被后台任务占满（利用率 100%、已占 20.9GB），llama-cli --list-devices 返回 (none)，全部数字是 CPU 后端 + 磁盘 I/O 口径；② 没做出文件碎片区段计数，FSCTL_GET_RETRIEVAL_POINTERS 调 DeviceIoControl 一直报 errno 87，所以「1.73 倍来自碎片」是同盘复制对照推出的强相关，不是直接数出来的 extents 数。
未测项如实标：① GPU 侧没测，本机 5090D 当时被后台任务占满（利用率 100%、已占 20.9GB），llama-cli --list-devices 返回 (none)，全部数字是 CPU 后端 + 磁盘 I/O 口径；② 没做出文件碎片区段计数，FSCTL_GET_RETRIEVAL_POINTERS 调 DeviceIoControl 一直报 errno 87，所以「1.73 倍来自碎片」是同盘复制对照推出的强相关，不是直接数出来的 extents 数。