礦機挖礦吃顯卡還是CPU
1. 挖礦為何狂搶顯卡而非CPU顯卡缺貨到底何時休介紹_挖礦為何狂搶顯卡而非CPU顯卡缺貨到底何時休是什麼
最近，對於PC玩家來說，尋找顯卡的挑戰變得無比艱難。原本需要升級的CPU和顯卡現在都面臨嚴重缺貨，價格飆升，彷彿進入了現實與虛擬的交錯世界。官方標價5499元的RTX3080，市面上的價格已經飆升到8999元甚至更高，老顯卡的價格甚至比兩年前還貴，讓人感到困惑。
這個現象的出現，主要歸因於數字貨幣的礦潮。隨著比特幣、以太坊等數字貨幣價值飛漲，挖礦變得有利可圖，特別是顯卡挖礦。那麼，為何挖礦青睞顯卡而非CPU？何時顯卡市場才能恢復正常？接下來，我們來探討一下。
挖礦是區塊鏈技術在數字貨幣領域的一種機制，通過計算機貢獻算力，參與演算法分配獲得數字貨幣。在挖礦過程中，涉及的哈希和解密演算法要求大量重復計算，而GPU的並行計算能力恰好適合這種高密度、低復雜度的運算。CPU與GPU各有優勢，CPU適合復雜運算，而GPU更擅長處理大量簡單計算，這使得在挖礦中，GPU成為首選。
以太坊的崛起更是推動了顯卡價格的上漲。以太坊演算法Ethash對RAM需求較高，高內存容量的顯卡因此受到礦工的追捧。相比之下，比特幣挖礦所需的算力已經非常高，顯卡不再是唯一的選擇，專用礦機開始進入市場。因此，目前顯卡依然是挖以太坊的重要工具，而CPU的挖礦效率則相對較低。
總的來說，由於數字貨幣挖礦的特性與顯卡的優勢契合，顯卡市場才會出現如此緊張的局面。盡管價格高企，但顯卡在以太坊挖礦中的角色仍然顯著。何時顯卡市場能回歸平穩，還需關注數字貨幣市場的變化以及礦工需求的調整。
2. 用顯卡挖礦是怎麼回事
挖礦，其實是一種解題過程，先弄一個有很多答案的公式，然後莊家每隔一段時間放出一條隨機答案，一個答案就是一個虛擬幣的雛形，看誰在這個時候正好算到這個答案，那麼這個人或者這幾個人分這一個虛擬幣，在這個結果出來時，虛擬幣就附帶了解題人的計算機信息和解題時間等信息，讓虛擬幣比較「實體化」，也就是有追溯性和唯一性屬性，這時，虛擬幣才算正式被挖出來了。
用顯卡是因為顯卡的計算方式側重點與CPU不大一樣，CPU側重邏輯計算，顯卡就是單純的簡單計算，挖礦（也就是解題）正好需要簡單計算能力，所以用顯卡挖礦
比特幣礦機就是進行比特幣挖礦的設備，挖礦設別可以是普通的電腦，也可以是usb礦機，也可以是專業的ASIC礦機。
普通的電腦cpu確實可以進行比特幣挖礦，但由於全世界的比特幣挖礦已經形成一個龐大的產業，個人使用普通電腦是很難挖到比特幣的。你需要購買昂貴且專業的比特幣
ASIC礦機
並加入比特幣礦工組織才能挖到比特幣也即是加入一個礦池進行挖礦。
首先CPU和GPU在計算機中為了不同的使命，設計上不同：
1、CPU主要為串列指令而優化，而GPU則是為大規模並行運算而優化。
2、現代的多核CPU針對的是指令集並行(ILP)和任務並行(TLP)，而GPU則是數據並行(DLP)。
3、GPU往往擁有更大帶寬的Memory，也就是所謂的顯存，因此在大吞吐量的應用中也會有很好的性能。
3. 礦機選什麼CPU
礦機適合使用高性能的多核多線程CPU。如AMD系列中的線程撕裂者系列處理器。這類CPU具有強大的計算能力和高主頻，適合處理大量的數據和復雜的運算任務，為礦機的高強度運作提供有力支持。選擇適合的CPU是礦機運行的關鍵，因為挖礦過程涉及大量的計算工作，需要高效的處理器來確保穩定運行。此外，礦機還需要考慮其他硬體配置，如顯卡、內存等，以確保整體性能達到最佳狀態。以下是詳細解釋：
一、礦機CPU的選擇至關重要
挖礦涉及大量的數據運算和高強度工作負載，需要高性能的CPU來確保運算效率和穩定性。選擇適合的CPU能顯著提高礦機的性能，進而影響挖礦的效率和成果。因此，在選擇CPU時，必須充分考慮其性能、功耗和穩定性等因素。
二、AMD系列中的線程撕裂者處理器適合礦機
AMD的線程撕裂者系列處理器具有強大的計算能力和高主頻，特別適合處理高強度的計算任務。這類CPU的多核多線程設計能應對挖礦過程中的復雜計算需求，確保礦機的穩定運行。此外，其較高的性價比也使其成為礦機的理想選擇。
三、礦機還需考慮其他硬體配置
除了CPU，礦機的其他硬體配置如顯卡、內存等也同樣重要。顯卡在挖礦過程中負責算力支持，而內存則影響數據的處理速度。因此，在選擇礦機的硬體配置時，需要綜合考慮各部件的性能和兼容性，以確保礦機的整體性能達到最佳狀態。
綜上所述，選擇適合礦機的CPU至關重要。高性能的多核多線程CPU如AMD系列中的線程撕裂者處理器是礦機的理想選擇。同時，還需注意礦機的其他硬體配置，以確保整體性能滿足挖礦需求。
4. 電腦閑cpu偷偷挖礦_輕松礦工用cpu挖礦
輕松礦工用cpu挖礦
挖礦對CPU什麼的沒要求，主要看顯卡算力，最低1060 6G顯卡!至少顯存6G至以上的都能挖!
輕松礦工用cpu挖礦怎麼樣
挖礦延遲率高提升網速和cpu的性能。
專門的cpu挖礦軟體
比較好懂，簡單的就是輕松礦工。
cpu礦機 能挖什麼
不能。
gpu顯卡挖礦能挖的礦很多，比較熱門的是以太幣就是ETH，與零幣ZEC，很多都可以用顯卡來挖礦。因此，通過顯卡挖礦，以及其他的競爭幣種基本都是用顯卡礦機來挖的。
通過顯卡挖礦可以挖到比特幣、萊特幣、澤塔幣、便士幣（外網）、隱形金條、紅幣、極點幣、燒烤幣、質數幣等絕大多數熱門礦。
輕松礦工用cpu挖礦好嗎
要看挖什麼礦了。萊垍頭條
日過是CPU算力的礦，需要用高性能的CPU，同一代數的CPU當然i7比i5更占優勢。條萊垍頭
如果是GPU算力的要主要看你顯卡的能力，當然搭載高性能顯卡的CPU也不能太弱，但是i5戳戳有餘了。萊垍頭條
所以綜合來看性能只是但一方面，要看性價比，挖礦在設備耗損方面也是很高的，如果入不敷出就沒有挖礦的必要了。垍頭條萊
輕松礦工 cpu
用高級顯卡挖礦，CPU少參與就降低功耗了
輕松礦工怎麼用cpu挖礦
CPU，比特幣挖礦要求CPU對多線程要求非常高，可以使用Ryzen71800X八核十八線程的處理器，按照市場價格購買即可。
顯卡，比特幣挖礦使用可使用N卡和A卡，目前可以選擇RX580，定位於中高端產品，推薦華碩ROG-STRIX-RX580-T8G-GAMING雙卡交火，使用兩塊顯卡，提升挖礦性能。內存，建議使用8GBGDDR5大顯存；儲存空間大於520G。
輕松礦工 cpu挖礦
你這問題問得有歧義，挖礦主要靠的是顯卡，而不是CPU，CPU相當於一個大學生，顯卡相當於一百個小學生。
而挖礦就相當於計算10以內的加減法。大學生也能做，但你就是打死他，也不可能超過100個小學生同時做。損耗就談不上了
用CPU挖礦，效率太低。所以大家都是用顯卡挖礦，但對於顯卡的損耗卻是很大的。
如果正常使用，顯卡其實也沒那麼脆弱，但奈何是為了挖礦賺錢，礦卡都是要超頻的，就是讓這些小學生沒日沒夜一刻不停計算題，廁所都不讓上那種。顯卡的壽命就大大縮短了。
所以一般不要去買礦卡，可能你圖便宜，用幾天就花屏了。沒保障的。
輕松礦工能用cpu挖礦嗎
輕松礦工挖礦非常費顯卡。所以最好把顯卡超頻
用CPU挖礦
挖礦主要是消耗顯卡運算能力，要求CPU內存不大的，很多人都用奔騰CPU+4G內存來挖礦，所以主要是顯卡一定要運算能力強。
5. 挖比特幣為什麼用顯卡 不用CPU
比特幣早期通過CPU來獲取，由於工作方式不同。CPU主要是做全功能的運算核心數量少運算能力有限（GPU是非常多的運算核心進行專項運算）。隨著GPU通用計算的優勢不斷顯現以及GPU速度的不斷發展，礦工們逐漸開始使用GPU取代CPU進行挖礦。比特幣挖礦採用的是SHA-256哈希值運算，這種演算法會進行大量的32位整數循環右移運算。有趣的是，這種演算法操作在AMD GPU里可以通過單一硬體指令實現，而在NVIDIA GPU里則需要三次硬體指令來模擬，僅這一條就為AMD GPU帶來額外的1.7倍的運算效率優勢。憑借這種優勢，AMD GPU因此深受廣大礦工青睞。目前已經離開GPU運算了。逐漸轉變為專用晶元運算，目前礦工們已經開始普遍使用集成電路（ASIC）礦機，這類礦機雖然僅可用於挖比特幣，別的幣種尚無法使用，但單台礦機便可達到百萬兆的級別，尤其受到四川、貴州等地區的礦場老闆的鍾愛。成千上萬台專業礦機馬力全開，散戶們在這么強大的算力面前，搶到比特幣的可能微乎其微。
6. 浠ュお鍧婃寲鐭塊渶瑕佸摢浜涚‖浠惰懼
浠ュお鍧婃寲鐭塊渶瑕佺殑涓昏佺‖浠惰懼囧寘鎷楂樻ц兘鍥懼艦澶勭悊鍣錛圙PU錛夈佷笓鐢ㄦ寲鐭胯姱鐗囷紙ASIC錛夋垨涓澶澶勭悊鍣錛圕PU錛夛紝浠ュ強紼沖畾鐨勭綉緇滆繛鎺ュ拰瓚沖熺殑鐢靛姏渚涘簲銆
楂樻ц兘鍥懼艦澶勭悊鍣錛圙PU錛夛細鍦ㄤ互澶鍧婃寲鐭跨殑鍒濇湡錛岃稿氱熆宸ヤ嬌鐢–PU榪涜屾寲鐭匡紝浣嗛殢鐫闅懼害鐨勫炲姞錛孋PU鐨勭畻鍔涘凡緇忔棤娉曟弧瓚抽渶奼傘傚洜姝わ紝楂樻ц兘鐨凣PU鎴愪負浜嗕富嫻侀夋嫨銆侴PU鎿呴暱澶勭悊澶ч噺騫惰岃＄畻浠誨姟錛岃繖瀵逛簬鎵ц屾寲鐭跨畻娉曢潪甯告湁鍒┿備緥濡傦紝NVIDIA鍜孉MD絳夊叕鍙哥敓浜х殑鏄懼崱鍦ㄤ互澶鍧婃寲鐭誇腑寰楀埌浜嗗箍娉涘簲鐢ㄣ
涓撶敤鎸栫熆鑺鐗囷紙ASIC錛夛細闅忕潃鍔犲瘑璐у竵鎸栫熆鐨勪笉鏂鍙戝睍錛屽嚭鐜頒簡涓撻棬鐢ㄤ簬鎸栫熆鐨勯泦鎴愮數璺鑺鐗囷紝鍗矨SIC銆備笌GPU鐩告瘮錛孉SIC鍦ㄧ畻鍔涘拰鑳芥晥姣旀柟闈㈡湁鐫鏄捐憲浼樺娍銆傜劧鑰岋紝鍦ㄤ互澶鍧婄綉緇滀腑錛孉SIC鐨勪嬌鐢ㄦ浘涓搴﹀彈鍒伴檺鍒訛紝鍥犱負浠ュお鍧婄殑鍒涘嬩漢甯屾湜淇濇寔鎸栫熆鐨勫幓涓蹇冨寲銆備絾闅忕潃鏃墮棿鐨勬帹縐伙紝涓浜涢拡瀵逛互澶鍧婄殑ASIC鐭挎満涔熼愭笎鍑虹幇錛屽侭itmain鐢熶駭鐨凙ntminer E3絳夈
涓澶澶勭悊鍣錛圕PU錛夛細鉶界劧CPU鍦ㄧ畻鍔涗笂鏃犳硶涓嶨PU鍜孉SIC鐩告瘮錛屼絾鍦ㄦ煇浜涙儏鍐典笅錛屽畠浠嶇劧鏄涓縐嶅彲琛岀殑鎸栫熆閫夋嫨銆備緥濡傦紝瀵逛簬涓浜涙嫢鏈夊ぇ閲忛棽緗瓹PU璧勬簮鐨勭敤鎴鋒潵璇達紝浣跨敤CPU榪涜屾寲鐭垮彲浠ュ厖鍒嗗埄鐢ㄨ繖浜涜祫婧愩傛ゅ栵紝涓浜涙柊鍨婥PU鍦ㄨ兘鏁堟瘮鏂歸潰涔熸湁鎵鎻愬崌錛屼嬌寰椾嬌鐢–PU鎸栫熆鍙樺緱鏇村姞緇忔祹楂樻晥銆
闄や簡浠ヤ笂紜浠惰懼囧栵紝紼沖畾鐨勭綉緇滆繛鎺ュ拰瓚沖熺殑鐢靛姏渚涘簲涔熸槸浠ュお鍧婃寲鐭挎墍蹇呴渶鐨勩傜綉緇滆繛鎺ョ殑紼沖畾鎬х洿鎺ュ獎鍝嶅埌鐭挎満涓庝互澶鍧婄綉緇滅殑鍚屾ラ熷害浠ュ強鎻愪氦宸ヤ綔閲忕殑鏁堢巼錛涜岃凍澶熺殑鐢靛姏渚涘簲鍒欐槸紜淇濈熆鏈鴻兘澶熸寔緇紼沖畾榪愯岀殑鍩虹銆傚洜姝わ紝鍦ㄩ夋嫨鎸栫熆紜浠惰懼囨椂錛岃繖浜涘洜緔犱篃闇瑕佺患鍚堣冭檻銆
7. 鏄懼崱鎸栫熆浠涔堟剰鎬
鏄懼崱鎸栫熆鏄鎸囧埄鐢ㄦ樉鍗＄殑楂樿＄畻鑳藉姏鏉ユ寲鎺樻瘮鐗瑰竵絳夊姞瀵嗚揣甯佺殑榪囩▼銆傝繖縐嶆寲鐭挎柟寮忎嬌寰楁樉鍗￠暱鏃墮棿鍦ㄩ珮璐熻嵎鐘舵佷笅宸ヤ綔錛屽艱嚧鏄懼崱鑳岄潰鏍稿績PCB鏉垮嚭鐜頒弗閲嶅彉鑹詫紝榪欑嶆樉鍗￠氬父琚縐頒負鈥滅熆鍗♀濄
瀵逛簬鐭挎満鏉ヨ達紝鏄懼崱鏄鍏舵牳蹇冪粍浠躲傚垵瀛﹁呭彲浠ラ夋嫨鏀鎸6寮犳樉鍗＄殑鏈鍩虹涓繪澘寮濮嬫寲鐭匡紝闅忕潃闇奼傜殑澧為暱錛屽彲浠ュ崌綰у埌鏀鎸12寮犳樉鍗′互涓婄殑杈冨ぇ瑙勬ā涓繪澘銆傚叿浣撻厤緗寤鴻濡備笅錛
1. CPU鈥斺旀寲鐭垮笴PU鐨勮佹眰涓嶉珮錛岃兘姝ｅ父榪愯屾搷浣滅郴緇熷嵆鍙銆備竴鑸鍙浠ラ夋嫨濡侷ntel G3900榪欑被浠鋒牸澶х害200鍏冪殑CPU銆
2. 鍐呭瓨鈥斺斿傛灉鏄6鏄懼崱閰嶇疆錛岃嚦灝戦渶瑕4GB鍐呭瓨銆傚逛簬12鏄懼崱閰嶇疆錛學indows鎿嶄綔緋葷粺寤鴻鑷沖皯8GB鍐呭瓨錛屼互閬垮厤緋葷粺鍗￠】鏃犳硶姝ｅ父鎸栫熆銆傝孡inux鎿嶄綔緋葷粺鍒欏彲浠ヨ冭檻4GB鍐呭瓨銆
3. 涓繪澘鈥斺斿緩璁鏂版墜閫夋嫨涓撻棬閽堝規寲鐭胯捐＄殑鏄犳嘲緋誨垪涓繪澘錛屽寘鎷6鍗℃Ы鐨凾B250-BTC鍜12鍗℃Ы鐨凾B250-BTCPro絳夊瀷鍙楓傚彟澶栵紝鍗庢搸鐨凥81緋誨垪涓繪澘涔熸槸涓涓涓嶉敊鐨勯夋嫨銆
4. 紜鐩樷斺旀寲鐭塊渶瑕佷嬌鐢ㄩ珮閫熺殑SSD紜鐩橈紝浠ヤ究蹇閫熻誨彇鏁版嵁錛屽苟璁劇疆鉶氭嫙鍐呭瓨銆傜悊璁轟笂錛孲SD紜鐩樿兘鎻愬崌緋葷粺鎬ц兘銆傚傛灉鏄疻indows緋葷粺錛岃嚦灝戦渶瑕64GB錛岃孡inux緋葷粺鍒欏彲浠ヨ冭檻16GB銆
5. 鎿嶄綔緋葷粺鈥斺斿傛灉閫夋嫨Windows緋葷粺錛屽緩璁浣跨敤Windows 10銆侼VIDIA鍜孉MD緋誨垪鐨勬樉鍗℃渶澶氬垎鍒鍙浠ヨ瘑鍒8寮犲崱銆傚逛簬12鍗′富鏉匡紝鍙鑳介渶瑕佹販鎻扤鍗″拰A鍗′互鍏呭垎鍒╃敤鏄懼崱鎻掓Ы銆
6. 鏄懼崱鈥斺斾富嫻佺殑鎸栫熆鏄懼崱鍖呮嫭AMD緋誨垪鐨凴X470銆丷X570銆丷X580錛屼互鍙奛VIDIA緋誨垪鐨凣TX1060銆丟TX1070絳夈傚緩璁閫夋嫨鍐呭瓨4GB浠ヤ笂錛屾渶濂芥槸8GB鐨勬樉鍗°
8. 鐢佃剳鎸栫熆闇瑕佷粈涔堥厤緗鐨
鎸栫熆鏈浣庝粈涔堥厤緗錛
鎸栫熆瀵笴PU浠涔堢殑娌¤佹眰錛屼富瑕佺湅鏄懼崱綆楀姏錛屾渶浣10606G鏄懼崱!鑷沖皯鏄懼瓨6G鑷充互涓婄殑閮借兘鎸!
鎸栫熆鐢佃剳闇瑕佷粈涔堥厤緗錛
鎸栫熆鐢佃剳鍏跺疄灝辨槸涓鍙板氭樉鍗＄殑鍙板紡璁＄畻鏈猴紝鍥犳や粬鐨勪富瑕佺粍鎴愬氨鏄鍙板紡鏈虹殑閰嶇疆錛
1.涓繪澘銆傜熆鏈鴻繍琛岀殑紼沖畾鎬ч潪甯擱噸瑕侊紝涓繪澘鏄涓涓鑷沖叧閲嶈佺殑閮ㄤ歡錛岀洿鎺ュ叧緋誨埌鐭挎満鐨勬晥鑳斤紝鎴戦夋嫨鐨勬槸鍗庣曠殑STRIXB250HGAMING銆傝繖涓涓繪澘鏈2脳pcie脳16銆4脳pcie脳1銆2脳M2錛屽彲浠ユ敮鎸8寮犳樉鍗°
2.鍐呭瓨銆侲TH鐨勬寲鐭垮鉤鍙扮殑鍐呭瓨4G灝卞熶簡錛屾垜閫夋嫨鐨勬槸濞佸垰鐨凞D4銆
3.紜鐩樸傚傛灉鏄疻INDOWS緋葷粺錛岀幇鍦ㄥ緩璁128G鐨凷SD錛岃屽傛灉鐢ㄩ噾闀愮郴緇烢THOS錛屽垯鍙闇瑕佷竴涓8GU鐩樻垨鑰8G紜鐩樺氨鍙浠ャ
4.鐢墊簮銆傝佷拱灝變拱濂界殑錛屽崥涓葷殑鐢墊簮鏄闀垮煄宸ㄩ緳鐨1250W
5.CPU銆傚傛灉涓繪寲ETH錛屼嬌鐢ㄧ殑涓昏佹槸鏄懼崱錛孋PU鐨勮兘鍔涗笉鏄寰堥噸瑕侊紝鏍規嵁鏈浜轟富鏉跨殑鍨嬪彿錛屽彧鑳介夋嫨1151閽堢殑錛屽崥涓婚夋嫨鐨勬槸G3930銆傚傛灉浣犻夋嫨鐨勬槸XMR涔嬬被鐨勭敤CPU璁＄畻鐨勶紝寤鴻灝辮佷拱鎬ц兘寮烘倣鐨凜PU浜嗐
6.鏄懼崱銆1鏈堝垎姝ｆ槸鎶㈡樉鍗＄殑鏃跺欙紝涓澶╀竴涓浠鳳紝鐪熺殑鏄涓鍗￠毦奼傜殑錛屽崥涓諱富瑕佹槸鏄鎸朎TH錛屾墍浠ラ夋嫨浜咥鍗★紝鍦ㄤ含涓滐紝娣樺疂銆佸ぉ鐚涓滄嫾瑗垮噾錛屾葷畻鍑戦綈浜8寮犳樉鍗★細3脳闀椋庨晛鍏564D銆2脳璁鏅嫻峰姏澹574銆1脳钃濆疂鐭沖皵蹇呰揪574銆2脳钃濆疂鐭蟲搗鍔涘＋578銆傜幇鍦ㄧ湅鏉ヨ繕鏄閫夋嫨N鍗℃瘮杈冨ソ浜涳紝鍥犱負鍙浠ユ寲寰堝氱殑灞卞ㄥ竵銆
鎸栫熆絎旇版湰鐢佃剳涓鑸浠涔堥厤緗錛
鏄懼崱鑷沖皯10606G璧鋒ワ紝澶浣庝簡綆楀姏浼氬緢浣庯紝浜у嚭涔熷緢浣庛
濂囦簹鎸栫熆鐢佃剳鏈浣庨厤緗錛
鎸栧囦簹鏈浣庨厤緗錛烠PU:IntelXeonE5-2678V3
涓繪澘錛氬崕鍗楅噾鐗孹99-TF
鍐呭瓨錛氶晛鍏8GDDR41Rx42133P鍗曟潯*4鏍
紜鐩1錛氶噾鐧捐揪128GBSSDM.2鎺ュ彛(NVMe鍗忚)
紜鐩2錛氳タ閮ㄦ暟鎹甒DBlueSN5502TSSDM.2鎺ュ彛錛圢VMe鍗忚錛
紜鐩3錛氬笇鎹蜂紒涓氱駭紜鐩10TB256MB7200杞琒ATA閾舵渤ExosX10緋誨垪
鏄懼崱錛氫竷褰╄櫣GT710錛1GD5錛
鐢墊簮錛氬畨閽涘厠NE750閲戠墝鍏ㄦā緇750W
鏈虹憋細瀹夐挍鍏婸101-S闈欓煶/鍏紜鐩樼
姣旂壒甯佹寲鐭跨炲櫒鐢佃剳閰嶇疆鏈夊摢浜涘憿錛
鎸夌収鍥藉唴緇勮呭洟闃熷叕甯冪殑鐭挎満璧勬枡錛岄噰鐭塊熷害10G/s鐨勬満鍣ㄦ瘡澶24灝忔椂鑳芥寲鍒板ぇ綰0.03涓姣旂壒甯侊紝鑰13G/s鐨勬満鍣ㄦ寜鐓2013騫寸殑鍏ㄧ綉綆楀姏鍜岄毦搴︼紝姣忓ぉ24灝忔椂鑳芥寲澶х害0.035涓姣旂壒甯併傛墍浠ラ厤緗瓚婂ソ錛屾寲鐭塊熷害瓚婂揩銆
澶勭悊鍣:Intel閰風澘i7-6700K錛堢洅瑁咃級,鍙傝冧環鏍礆細2588鍏冩暎鐑鍣:鐩掕呰嚜甯︽樉鍗:鎶鍢塆V-N98TG1Gaming,鍙傝冧環鏍礆細5299鍏冨唴瀛:鍏夊▉DDR421338GB鍙板紡鏈哄唴瀛樻潯,鍙傝冧環鏍礆細336鍏冧富鏉:鍗庣昛170-AR榛戦噾闄愰噺鐗,鍙傝冧環鏍礆細1199鍏冪‖鐩:涓夋槦850EVO500GB鍥烘佺‖鐩,鍙傝冧環鏍礆細1299鍏冩満綆:鑸鍢塎VP鏈虹辨爣鍑嗙増,鍙傝冧環鏍礆細159鍏冪數婧:鑸鍢塉umper500錛堥濆畾500W錛,鍙傝冧環鏍礆細299鍏冩樉紺哄櫒:AOCI2369V23瀵窱PS灞忔恫鏅,鍙傝冧環鏍礆細919鍏冨弬鑰冧環鏍:12000鍏冿紙鍚鏄劇ず鍣ㄦ暣鏈猴紝閰嶄歡2015騫8鏈堜環鏍礆紝2015騫翠環鏍煎箙搴︿笉澶э紝鍏蜂綋浠鋒牸鍙鍙傝冧腑鍏蟲潙鍦ㄧ嚎銆佸ぉ鐚銆佷含涓滅瓑緗戝晢錛