在系统设计阶段，充分考虑到主机的大QPS需求。通过分布式架构来分摊负载，提升系统处理能力；通过缓存技术来减少数据库访问压力，提高数据读取速度；通过异步处理来改善系统响时间，增强用户体验。

在代码实现阶段，注意优化代码性能，避免不必要的计算和IO操作，减小内存占用，提高CPU使用率。合理利用多核CPU行计算能力，提升系统吞吐量。

再次，在运维阶段，定期进行系统调优，根据业务变化动态调整资源分配，确保系统始终处于最佳运行状态。建立健全监控体系，及时发现和解决问题，保证系统稳定运行。

由于涉及到大量的图纸、模型等大数据文件，强大的存储和传输能力，因此主机的大QPS显得尤为重要。提供高效的数据检索和共享功能，于团队协作。

主要涉及到大量金融数据的处理和分析，对系统的实时性和准确性有极高要求。因此，主机的大QPS能够提高工作效率，直接影响到决策的准确性。

涉及到大量的图片、视频等多媒体文件，高速的上传下载能力和高效的渲染能力。主机的大QPS有效提高这些工作的效率，缩短项目周期。