Tag: 蝰蛇

來源：遊民星空

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2月22日消息，雷蛇今日發布了煉獄蝰蛇V3有線滑鼠，首發499元。 據官方介紹，煉獄蝰蛇V3採用了59克超輕量化設計，玩家可獲得更快的操控速度，另外採用了人體工程學外形設計，使用細膩類膚表面外殼。 硬體方面，這款滑鼠搭載Razer Focus Pro 30K光學傳感器，採用了Razer HyperPolling 技術，支持原生8KHz輪詢率，擁有8倍速度提升。 同時搭載Razer第三代光學滑鼠微動，具有約9000萬次壽命，降低雙擊和抖動延遲風險，並且配備Razer Speedflex超柔線纜，柔軟且輕盈。 此外，雷蛇還帶來了煉獄蝰蛇V3專業版Faker限定款，外觀採用專屬“大魔王”元素，並印有Faker簽名。 這款滑鼠採用63克輕量化設計，同樣搭載Razer Focus Pro 30K光學傳感器，支持Razer HyperSpeed無線技術，可升級至原生無線4KHz輪詢率。 另擁有約90小時電池續航，配備USB-C充電接口，售價為1299元。 來源：快科技

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intel NUC12 蝰蛇峽谷入手已經有不短的時間了，不過在網上並沒有看到蝰蛇峽谷的深度學習性能測試啊，因為這張卡單精度浮點還挺高，而且顯存也大，所以我也挺想看看這張卡在深度學習上的表現 我之前就已經做過CUDA和ROCM的深度學習介紹，Nv和AMD兩家對自己的深度學習平台都非常上心，而intel也是有自己的深度學習加速軟體包的。作為最早推出神經網絡加速棒的公司，intel在很早之前就推出了自己的OpenVINO加速包，這個工具可以適配所有的intel CPU GPU(iGPU) 和專門的VPU。而且面向全平台，除了unix內核的系統之外，還專門對win系統提供了支持 （世界名畫，請選擇你的英雄.jpg） intel的OpenVINO對蝰蛇峽谷的12700H和Xe核顯的肯定是支持的，畢竟CPU和iGPU這倆的支持已經做了很多年了，而蝰蛇峽谷的A770M作為intel自家在今年才推出的一張獨立顯卡，我還是挺好奇他是不是馬上就支持了自家的OpenVINO的（畢竟某A自己的ROCM更新Navi支持都是6800XT才給，遜！），所以我最近就來嘗試了一下intel的OpenVINO在自家獨立顯卡上的表現，順便做個簡單的教程，讓有興趣的朋友也來試試OpenVINO的神經網絡加速 簡介NUC12蝰蛇峽谷是intel在12代中定位為enthusiast的主機，體積2.5L，小於絕大多數獨顯ITX，也是A770M第一次在NUC中出場 蝰蛇峽谷這IO也是完美繼承了NUC的特性，非常充裕，正反兩面各種接口，雷電、讀卡器、2.5G網口，還有HDMI+2DP的視頻接口 機器的散熱也是非常不錯的，單烤CPU的時候有80W的持續功耗，性能釋放比筆記本要好不少 作為一個定位為enthusiast的PC，蝰蛇峽谷還專門給內置了一張ax1690i的無線網卡，屬於第一梯隊的WIFI6E網卡 CPUID信息，蝰蛇峽谷推出只有i7 12700H的版本，有可能是NUC12第一次出這個機型的原因，記憶體仍然是使用的SODIMM的DDR4，在配置成本方面做出了一定的讓步 理論性能測試，A770M如果和Xe核顯的構架能直接對比的話，那麼按照流處理器的組數對比，單精度的比例應該是16/3，和實際測試的結果是相似的 A770M還加入了專門的光追單元，具有不錯的光追性能 intel還提供了一個NUC software studio，可以用來管理NUC，空間占用小，功能相當完善，燈光和詳細的性能調優全都可以通過它控制 OpenVINO搭建說道深度學習，很多人都覺得是玄之又玄的東西，然而對於很多人來說，無非是針對某種輸入輸出的線性代數的組合罷了。而就在這其中，會涉及到非常龐大的矩陣乘法運算量，而CPU對這樣的簡單數值乘法並沒有很好的辦法並行處理，所以此時顯卡或者神經網絡加速VPU就登上了舞台，雖然他們每一個流處理器能針對的問題都不能太復雜，但是對於矩陣乘法中的數值乘法來說正好合適，而且在有獨立顯存的顯卡上還能明顯降低CPU的IO壓力，因此一般在推理神經網絡的時候我們都會選擇顯卡或者VPU 而三家硬體廠商所制定的標準都不盡相同，除了最著名的CUDA之外，AMD的ROCM基本上是本著替代CUDA的目的而設計的，所以能在某些場景中直接替換CUDA。但是intel的OpenVINO則是基本獨立的生態，這是因為intel的神經網絡加速棒起步很早而且是獨立的硬體，而且作為神經網絡加速的軟體包，它的主要作用集中在推理，而不是訓練，這和Nv的某些部署推理卡很像 隨著硬體和軟體的不斷進化，OpenVINO在2022.1的時候也迎來一次大更新，同時也簡化了大部分安裝流程，目前的OpenVINO已經可以脫離獨立安裝包，就像cudatoolkit一樣直接裝入虛擬環境 OpenVINO的安裝比較簡單，我推薦使用python作為開發語言，因為C++版本的仍然是獨立安裝包，不如python虛擬環境方便。框架方面隨便選擇，對應的框架會影響虛擬環境中的支持，選擇自己平時用的最多的開發框架就好了 官方教程里面使用的是默認Python作為管理工具，我建議是使用conda作為包管理工具，然後在conda環境里面使用pip安裝（確信），並且切換到清華源，這樣網速情況會好很多 OpenVINO的Python環境安裝確實是三家當中最簡單的，如果已經裝好了了pycharm和conda的話，就只需要創建一個新環境和一條命令就能安裝完成 OpenVINO模型轉換+測試作為一個獨立的加速框架，OpenVINO使用的模型是IR模型，而不能直接使用其他框架的模型，因此在推理加速的時候需要對模型提前轉化。如果想看比較詳細原理的朋友可以直接查閱文檔https://docs.openvino.ai/latest/index.html 我這里提供一個比較簡明的方法來轉化pytorch的模型，基本是按照文檔上的方法轉化而來的。首先我們看到默認的OpenVINO並沒有提供mo的轉化pytorch模型的方法，所以我們需要先把pytorch模型轉化為onnx模型，然後再轉化為一個ir模型 所以我們寫一段簡單的代碼，這段代碼就是將一個pytorch模型加載出來，然後用一個dummy模擬它的推理過程，然後用onnx保存這個一個過程。這樣保存的模型對任意的torch模型都是適用的，只要我們對他有明確的定義，而且參數是我們想要的，其中的方法onnx都能識別出來。如果需要轉換其他框架的模型，也可以在文檔中找到對應的方法，我就不過多演示了 我這一次選用了一個非常常規的ResNet-50模型，採用最新的torchvision預訓練參數，這樣大家自己如果要對比的話也可以參考。現在這個模型的參數已經被保存到了onnx模型里面，我們可以利用OpenVINO預制的mo方法，把他輕松地轉化為ir模型，格式為.xml 這樣一個模型就能使用OpenVINO對他進行推理加速了。OpenVINO內置了一個benchmark方法，能使用一個轉化好的IR模型對當前的硬體性能進行測試，這個測試其實就是模擬推理過程，測試在不同情況下的IO和Throughput情況 https://docs.openvino.ai/latest/openvino_inference_engine_tools_benchmark_tool_README.html#advanced-usage 首先來測試一下CPU的性能，可以看到Throughput的大小為107.6FPS，按照定義，OpenVINO加速之後，CPU每秒平均處理了107.6張標準的的resnet50輸入。但是我們也需要注意的是，此時的CPU被完全占滿，這也是我們在模型部署時最不想看到的情況。因為除了推理，CPU還需要被用於一些其他功能，比如基礎的IO和擴展的視覺傳感器等等跟數據傳入相關的設備 在小打小鬧的開發部署當中，最常見的就是一個神經網絡加速工具和一個視覺傳感器比如intel realsense，然後聯合到一起做一個人臉識別或者姿勢識別，此時如果直接使用CPU進行推理，那視覺傳感器在GUI上的反饋就會產生明顯的延遲，使用體驗急速下降 不過如果我們小小的修改一下使用的對象，把加速工具變成Xe核顯，那麼情況就會大為改觀，此時Xe核顯被占用滿，但是CPU僅僅使用了20%，這些多出的部分就能被分給視覺傳感器或者其他功能，不會導致流暢度下降。並且我們可以看到，Xe核顯的神經網絡推理速度是明顯快於CPU的，達到了136FPS，而功耗遠遠低於純CPU推理，也可以證明GPU加速的重要性 如果手中有一個intel 12代core的筆記本，那麼剛才提到的CPU+Xe核顯加速推理也是可以輕松實現的。而我們現在手中可是有intel最新科技Arc A770M顯卡！如果使用獨立顯卡進行加速，那麼速度會再上一個台階 屏蔽Xe核顯，然後直接使用A770M作為單獨的神經網絡加速工具，我們可以看到此時A770M的性能監測基本沒有什麼起伏，而顯存占用能說明模型確實是導入了顯卡當中，這和一般的顯卡推理過程的性能需求時比較相似的。A770M的測試結果達到了828.7FPS，這個Throughput的性能明顯遠超CPU+Xe核顯的總和，而且按照單精度浮點的量來計算，A770M仍然高於Xe核顯的16/3倍，也說明A770M在神經網絡加速方面應該是經過了單獨優化的 之後又測試了一下小batchsize快速響應的throughput，成績仍然超過了754FPS，有這個推理速度一般來說判別模型是完全沒有問題的，即使模型的flops需求量增大，或者參數量膨脹，A770M的性能和顯存應該都能輕松撐住這一類需求 關於視頻編輯與渲染除了深度學習推理之外，蝰蛇峽谷另一個非常生產力的功能就是A770M的編碼解碼功能，如果說蝰蛇峽谷給生產力能帶來什麼革命的話，那肯定就是他是人類有史以來第一塊超大號視頻解碼器了。在PCMark10的測試小分中就能看出來，雖然辦公軟體和上網的得分和一般的12代筆記本沒差什麼，但是在視頻+渲染和照片編輯這塊得分直接飛天，差點有辦公軟體得分兩倍高 最常見的視頻編輯應用就是Pr，用A770M加速之後能明顯加快導出時間，4K 60的視頻10min的視頻總共花了55min，剪輯的過程里即時回放也完全不會有卡頓，這個時間我覺得是受到了編碼格式的影響，如果換H.265應該會更快效果更好。還有一個挺有吸引力的feature是A770M的AV1解碼支持，這是目前最新的視頻編解碼格式 Vray渲染測試，相對而言更封閉一些，所以蝰蛇峽谷只有純CPU的測試結果 cinebenchR20和R23其實就是cinema4D渲染器的測試工具之中的兩個，不管是單核還是多核，蝰蛇峽谷的的得分都還不錯 還有一個測試是D5渲染器，也是非常常見的渲染工具，自帶的檢測工具對A770M的評價是推薦等級以上，在測試中表現稱得上還行，耗時14.5min，幀數13.58FPS，跟桌面的A770差別不是很大，不過感覺還是有不小的優化空間 總結關於OpenVINO，如果目的只是玩一玩深度學習模型，個人感覺OpenVINO確實非常便捷，只需要一個單獨的虛擬環境和一行代碼就能輕松安裝，並且在WIN上也能輕松適配。OpenVINO的優勢其實也包含他本身作為一個部署非常簡單的推理加速框架，又能完美適配蝰蛇峽谷這個純intel CPU +iGPU+GPU平台。很多場景下我們說到深度學習都會理解為模型訓練，但實際上在部署中推理的性能需求遠低於訓練過程，OpenVINO配合A770M正好能把這張獨顯的推理性能發揮完善，成為具有推理優勢的平台，這種情況下蝰蛇峽谷就不僅能作為一個生產力工具，而且能作為一個具有相當擴展性的深度學習部署終端，蝰蛇峽谷本身的IO優勢在此時也能比較好的顯現出來。要是能把NovelAI的生成模型轉換成IR結構的，說不定還能見到蝰蛇上部署的AI繪畫生成器！在OpenVINO 2022.2開始，這個框架的backward能力也得到了相當大的優化，所以也算是一個比較強的IR模型訓練框架了 不過OpenVINO畢竟不能直接使用其他深度學習框架的模型，到IR模型的轉換始終會給使用上帶來一些麻煩，如果intel在獨顯完全鋪開之後做一個類似於CUDA或者ROCM這類能直接和tf或者torch結合使用的計算構架，那就能讓Arc獨顯的深度學習通用性再上一個台階。屆時蝰蛇峽谷這個規模的NUC，就正好能作為深度學習/視頻創作生產力平台，更具吸引力 最後送上一張圖，謝謝大家 來源：Chiphell

大家好我是Huden，在A770官宣之後，大家都對這張顯卡的性能充滿了期待，而伴隨著intel NUC12 Enthusiast Serpent Canyon的發布，我們也得以見得移動版的A770M顯卡的實力。這也是intel首次推出這個造型規格的NUC，目前已經開放了唯一規格准系統的購買，i7版本9999rmb，貴得讓人有點卻步。不過我們也充分看到了intel在這個型號上的野心，自信給出純3i平台的答案，而這一次的測評，就讓我們來看看intel最新以enthusiast為目標人群所設計的全新Serpent Canyon蝰蛇峽谷 開箱 這一次intel為蝰蛇峽谷搶先測試版設計了全新的包裝，這個包裝的外形側面類似於一個松果，雙側打開，非常有史詩感。包裝上還專門註明了，這款NUC使用了全新的intel ARC顯卡 本體下方是配件倉，有一個電源和其他紙質材料，電源的額定功率是330W，是比較常見的高性能遊戲本的標配電源，Liteon出品，體積巨大，標準磚頭 蝰蛇峽谷的造型和以往的NUC都完全不一樣，使用了立式的底座，外殼呈現長六邊形的形狀，主要材質仍然是塑料，防塵網和內殼使用金 它的IO還算合格，前方兩個USB-A，支持到USB3.2，Type-C為雷電4接口，並且附帶SD讀卡器，背面有4個SUB-A和兩個雷電4的Type-C，有2.5G有線網卡，3.5接口支持光纖，顯示接口為兩個DP和一個HDMI 這個底座倒是沒有限制電腦擺放的方向，所以倒著裝也是沒問題的 機器的底部也有腳墊，所以可是可以平放的，不過平放之後散熱會受限，而且看上去沒有立起來那麼帥，畢竟顏值也是實力的一部分 拆解 由於蝰蛇峽谷和一般的NUC一樣都屬於PC准系統，所以機器是可以自行打開的，首先拆開側板，拆開之後就是巨大的發光板 蝰蛇峽谷給出了兩種燈光的方案，包裝中包含兩種燈板，一種是標準的高端NUC的骷髏標記，另一種是蝰蛇峽谷獨特的標志 燈光效果還是不錯的，而且顏色可以通過NUC software studio調整 拆開內殼，NUC的做工一直都比較扎實，殼子基本上都是兩層，外殼塑料內部是金屬 我已經事先裝好了記憶體和硬碟，蝰蛇峽谷的記憶體支持仍然是DDR4，所以裝機成本並不高，硬碟也支持pcie4.0固態了，而且支持3根2280標準的固態 因為目標對象是enthusiast，所以intel 使用了一張其他NUC上基本不會見到的AX1690i殺手網卡（你也可以叫他AX411），是目前最適合遊戲玩家的低延遲網卡，有媲美有線網絡的連接延遲 官方默許的一般玩家裝機所需要的拆解就到此為止了，但是本著來都來了的心理，我還是決定一探究竟，看看蝰蛇峽谷的內部設計如何。繼續拆解，卸掉外框的螺絲即可拆掉機器的外框，除了內部的，外面也有兩顆固定螺絲 然後拆掉內部的幾個固定螺柱，就能將機器主板和帶有風扇的底殼分離出來 NUC的天線基本都是內藏的，蝰蛇峽谷也不例外，他的天線藏在內殼和外殼之間，保證不被金屬內殼屏蔽 主板完全拆解下來的樣子 按照逆序拆掉所有螺絲就能打開散熱看到晶片，intel這個壓力螺絲按照字母標志有對應的顏色，S是silver，B是black，G是gold，應該是壓力克數不同 來自intel的網卡和來自創惟的USB3.2晶片 上面這個intel晶片提供雷電4支持，下方的MPS2125是一個PWM控制晶片，CPU的供電應該都由它來控制 來自三星的DDR6顯存顆粒，單顆16Gb 顯卡供電的PWM晶片為MPS2052 cypress提供的Type-C控制晶片，在靠近IO的位置也有一個和之前一樣的雷電4控制晶片 ALC274音效卡，一般來說遊戲的音頻輸出都是用的顯卡自帶的音頻，這個小晶片只提供主板上的簡單音頻接口功能，下面這個事提供監控功能的晶片 供電方案使用的是全高導電聚合物電容 蝰蛇峽谷這個散熱模塊熱管為3+5，散熱規模比筆記本更大 測試 首先是CPUID，蝰蛇峽谷使用的是筆記本中常見的12700H，6P核8E核 而GPU-ID顯示A770M使用的是6nm工藝，面積406mm2，使用16GB的GDDR6記憶體，支持pcie4.0，並且支持光線追蹤和深度學習加速 記憶體帶寬測試，和一般的筆記本差不多 intel的顯卡驅動在安裝的時候還會告訴大家一個些冷知識，比如intel顯卡是第一個完全兼容DX12的產品，和顯卡沒有用Moore Noyce名字的小故事 因為12700H也是有XE核顯的，所以我們可以比較直觀的看到兩個GPU之間的區別，A770M和Xe的規模比例大概是16:3，不過性能也差不多是這個比例，最直觀的是單精度浮點。但是intel並沒有給A770M任何雙精度計算的能力，這一點還是和核顯保持一致 CPU的VRAY分數和CINEBENCH分數如下，這個分數和性能釋放基本和筆記本的保持一致，從後面的烤機也能看出，intel並沒有給蝰蛇峽谷的12700H單獨定製boost機制 三個3DMark顯卡跑分，這些分數和RTX3060以及RX6600是比較接近的 intel為NUC 系統提供了一個簡單的監控軟體NUC software studio，這個軟體可以控制燈光和電源方案，並且查看目前的硬體情況。Serpent caynon的所有燈光，電源燈、硬碟燈和側板的燈光都是能自主控制顏色的 下面是一個應用測試，因為Xe顯卡最強的能力就是解碼編碼，而A770M似乎也繼承了這樣的特性，PR製作視頻的測試是一個比較典型的應用場景 1080P素材預覽，基本沒有顯卡占用 4K60Hz視頻導出，最大深度+最高質量，CPU占用65%，顯卡占用約70%，10min的視頻一共花費56min的時間導出完成，這速度可以說是相當之快了 4K60Hz素材預覽，顯卡仍然基本沒有占用，CPU占用25%左右，預覽過程是非常流暢的 更換4K60Hz的素材再次導出，速度基本不變，A770M的硬體加速能力挺強 視頻解碼能力測試，4K24幀電影解碼CPU占用20%左右，GPU占用20%左右，如果是4K60Hz的視頻，那麼CPU占用稍高一點，但是顯卡占用來到40%左右。按照這個性能，A770M在解碼8K的視頻應該是沒什麼問題的 遊戲測試選擇了幾個比較方便測試的遊戲，也包含了光線追蹤。首先是地平線5，4K高畫質是能達到63幀，1080P下是93幀 古墓11預設如果只是開高畫質的話是能穩定60幀的，如果是1080P，打開預設高畫質+光追高，也能跑上74幀 刺客信條：英靈殿的測試，預設高特效4K下跑到37幀，而1080P下能跑到68幀 anno1800的測試，2K解析度下，使用默認高畫質，三項測試都能跑上60幀 關於intel XESS 目前intel Xess的支持還在初級階段，不過古墓11已經支持了Xess的選項，從技術的特點上來看，Xess仍然是模仿其他兩家這種低解析度渲染+AI上采樣的方法 在2K解析度下的測試，我首先測試了超高品質這個檔位，發現幀數沒什麼變化......可能超高品質真就是針對原始解析度進行了優化。然後我打開Xess的平衡檔，幀數從83上升到了97，這個幅度並不大，不過此時並沒有明顯的畫面損失，這個技術還是挺有效的，希望後面也能普及開來 烤雞測試，是沒有拆機前測試的，使用原裝矽脂。單烤GPU，最高溫度69/70℃，但是此時CPU溫度為88℃。單烤CPU，CPU總體溫度95℃，CPU封裝功耗為67W，整體80W，和預設的一致，性能釋放屬於中等偏上，比一般的筆記本強很多。烤雞的噪音和一般台式機烤雞差不多，比筆記本全速的聲音小很多，應該是intel給出的渦輪散熱解決方案厚度比較充足，所以風噪比較小。CPU溫度高而顯卡溫度低是比較意料之外的情況，個人覺得可能和intel自己的散熱設計有關，所有測試完成之後的拆機里顯示，晶片組的散熱是由一個矽脂墊完成的，可能就是這個墊子讓CPU本體沒有和散熱模塊貼合得很好 關於機器學習 intel這麼多年其實並不是沒有機器學習產品，他的stick系列產品一直以來就有加速神經網絡計算的功能。而在A770M上面，目前是已經支持了openvino的加速API https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/openvino-toolkit/overview.html 不過我並沒有接觸過這種機器學習的加速框架，這里就不多bb了，有興趣的朋友可以自己動手試一試，具體過程操作和安裝一個CUDA也差不多 總結 對於intel NUC12 serpent canyon 蝰蛇峽谷，我的評價是還不錯，intel給出了一個不錯的桌面HTPC替代方案，用還算小的體積給出了足夠的性能。很多時候高性能筆記本因為電池不頂用、螢幕太小、鍵盤不夠爽的原因被玩家們拿來外接使用，而蝰蛇峽谷能對這種使用場景進行完全替代，在高性能運轉時的聲音小於筆記本，IO也很豐富。所以個人認為，如果價格得當，那麼會是挺有競爭力的一個產品 而A770M這張顯卡我只覺得一般，intel明顯還是在按照做Xe核顯的思路在做這張顯卡，這張顯卡的很多屬性都和Xe很相似。在遊戲性能上，A770M出現了非常典型的高分低能情況，跑分能部分超過RTX3060/RX6600，但是遊戲性能上無法與之媲美。A770M解碼性能還是一如既往的強，這是intel一直以來的優勢所在，這種特性在工作站上可能會非常具有吸引力，但是對於一個目標適用人群為enthusiast的PC來說，會顯得不太合適。至於他的深度學習性能，我個人持觀望態度，畢竟也沒上手試用，這就需要有openvino使用經驗的朋友來測試了。這張顯卡的規模非常大，足足有GA104這麼大，但是性能上卻和GA106差不多，intel可能需要繼續優化自己的顯卡構架，這樣的表現還不能足以躋身目前的顯卡市場 最後送上一張霸氣外露的開箱，謝謝大家 來源：Chiphell

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《極限競速地平線4》蝰蛇ACR-X的造型本身就擁有一種厚重感，如果在加上一身好看的塗裝就更完美了，接下來請看「栗悟飯龜波功」帶來的《極限競速地平線4》蝰蛇ACR-X塗裝分享，希望大家能夠喜歡。 共享代碼 158 365 390 外觀欣賞 來源：遊民星空

最近做了很多記憶體、閃存降價的報導，那實際賣場中的記憶體條價格如何呢？目前市面上已經有很多價格低於300元的8GB單條了，當然規格、品牌也不會多好，也缺少RGB信仰燈。對記憶體有點追求的話，芝奇幻光戟DDR4-3200 8Gx2套裝秒殺價999元，在品牌、性能、RGB等方面是比較均衡的。此外，雷蛇一款6400 DPI的蝰蛇鼠標也達到了119元，適合大手玩家，這價格可以說是最合適的入門級電競鼠標之一了。 芝奇16GB DDR4-3200幻光戟記憶體套裝 購買地址：芝奇官方旗艦店 秒殺999元 老玩家聽芝奇的TrindentZ幻光戟記憶體估計都要聽出繭子，這也是幻光戟系列多年來保持的優點——綜合性能、規格、RGB光、價格、品牌等多方面因素來說，它還真是一款沒什麼短板的水桶記憶體。目前16GB DDR4-3200的記憶體秒殺價999元，單條折合450元。 16GB的皇家戟燈條秒殺價1499元 土豪玩家可以考慮RGB燈效更炫酷的皇家戟系列，規格一樣，秒殺價1499元，比首發價格便宜了200塊錢。 雷蛇蝰蛇標準版鼠標 購買地址：京東商城雷蛇金創越專賣店 燈廠雷蛇的鼠標一向是名字霸氣、外形也炫酷，高端產品挺貴，不過蝰蛇鼠標算是個異類，價格便宜同時還有6400DPI、信仰燈、宏命令等功能。蝰蛇鼠標外形較大，適合手比較大的玩家。 雷蛇金創越專賣店目前售價139元，不過領20元優惠券之後只要119元，一百來塊就能買個性能、功能、手感都很不錯的電競鼠標了。 來源：超能網