发布者：售前毛毛 | 本文章发表于：2021-12-03 阅读数：3198
很多情况下大家选择云服务器都不知道应该选怎么样的配置，然而云服务器的配置又非常多，内容，性能，网络，各个方面，不同的搭配就会有不同的价格，那么如何选择才会不造成配置上的浪费呢？
首先，因为不知道大家使用云服务器的用途，所以先假设大家是为了搭建网站。
那么，你就要先问自己几个问题了。
1.网站大概每天大概多少pv？
2.平均页面有多大？
关于第一个问题，假设你每天网站有10w pv, 那么根据28法则，一天24小时中有4.8小时占了8w pv,那么每秒大概8w/4.8小时=4.6 pv/s，我们假定你是一个纯文章站点，峰值按10倍算，你的网站峰值就是46 qps。
关于第二个问题，根据站点随机找了一篇文章大概看了下估算500KB,具体大小还需要根据你实际情况来。
根据上面两个问题可以得到500KB*46＝23MB,换算成带宽大概200Mb。到这里我们就可以知道需要的带宽大小，相比于机器本身带宽费用非常昂贵，这里推荐使用一些公开cdn或者免费cdn资源替代本地的js,css和图片来降低云服务器的带宽占用，这里我们假定实际文章只有5KB,那么此时的实际带宽大概需要2Mb。现在带宽已经有了，那么在购买云服务器时还需要选择核心数和内存大小，而这两个指标和程序本身的性能息息相关，如果根据语言特性来分，静态语言如go性能消耗偏低，动态语言如php性能消耗偏高。
这里只是一个感性的认识，实际使用中我建议可以选择个“按量付费”主流服务商都可以选择
然后开通后可以使用压测工具ab,jmeter来进行压测，看实际压测是否能够满足，如果完全满足还有富余可以降低配置，如果不能满足可以升级配置继续一轮压测直到满足你的需求。自此我们就可以得到自己所需的不浪费的机器配置了。
那么假如建公司网站应该选什么样的服务器呢？
搭建公司的网站也需要看是做什么用途的，一般分为两类，公司自己员工使用，或者是对外宣传使用。这里主要推荐的还是使用云服务器。
原因是：
1、云服务器成本较低，公司自己的网站首先业务简单，没有复杂的业务结构也不需要承载很高的并发，而且一般以新闻资讯为主，没有很多涉密的数据，所以使用云服务器是成本最低的一种方式。
2、周期短，云服务器的一大优势特性就是即开即用，不用再自建机房做很多复杂的前期准备工作。搭建公司网站也不用开太多的服务，一般只要选择一个基础的部署网站应用的服务器即可。
3、便于维护，使用云服务器有利于后期的扩容缩容，也就是弹性伸缩，如果伴随着公司的业务发展，公司网站需要增加一些注册功能，或者是报名等需要提交数据的业务就需要服务器扩容，使用云服务器扩容方便，即使后期不用了割接也非常快捷。
高防云是快快云推出的一款专注网络安全的高性能安全云服务器,针对当今网络攻击形式越来越严峻提供高防场景下上云部署的最佳实践与贴身技术支持，满足企业云计算时代的需求。
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什么是AI大模型？AI大模型需要多少算力支持？
从ChatGPT到DeepSeek，AI大模型正以前所未有的速度重塑着生产与生活方式。这些强大的智能系统究竟是如何工作的？支撑它们运转又需要怎样的算力基础？本文将清晰定义AI大模型的核心概念与技术本质，并系统解析其从训练到推理全生命周期的算力需求，帮助大家全面理解这一驱动AI革命的关键技术。AI大模型的定义与技术本质AI大模型是指基于海量数据训练、拥有大规模参数规模，并具备强大通用智能能力的人工智能模型。其本质是通过深度学习算法从数据中学习规律，实现对文本、图像、音频等多模态信息的理解、生成、推理和决策。大模型的核心特征体现在参数规模庞大，参数作为模型学习知识的神经元连接权重，规模通常以亿或千亿为单位，早期GPT-3有1750亿参数，当前顶尖模型已突破万亿甚至十万亿级别。海量数据训练是其另一关键特征，训练数据涵盖文本、图像、代码等，量级可达万亿token。当模型规模和数据量达到临界点时，会涌现出未被专门训练的能力，例如复杂推理、跨领域联想等，这是大模型智能性的核心体现。大模型被视为智能时代的操作系统，正在降低AI应用门槛，推动产业升级。大模型训练阶段的算力需求训练一个顶级大语言模型所需的计算资源已增长数百万倍。从早期的BERT（3.4亿参数）到GPT-3（1750亿参数），再到2025年的超大规模模型，计算需求呈现指数级上升。训练阶段的计算特点极为苛刻：它是计算密集型，需要执行大量矩阵乘法和梯度计算；内存密集型，需要存储模型参数、梯度和中间激活值；通信密集型，分布式训练需要大量跨设备通信。单次GPT-4训练运行成本约为1亿美元，需要25,000个A100 GPU连续运行90天。Grok3在训练中使用了20万张高性能GPU，远超GPT-4的2.5万张。训练一个万亿参数级别的大语言模型可能需要10,000-100,000个高端GPU/TPU核心，持续训练2-6个月，计算成本达数千万至数亿美元。这种算力需求的激增使得单一架构难以满足，异构算力成为必然选择。大模型推理阶段的算力需求与训练相比，推理阶段的计算特点有所不同。推理是延迟敏感的，用户交互场景对响应时间有严格要求；需要高吞吐量以服务大规模用户；内存访问模式更规律；精度可适当降低以提升效率。推理工作负载处理具有毫秒级延迟要求的单个请求，批处理大小通常在1到32之间，受延迟约束而非内存容量限制。到2029年，推理将占AI计算的65%，代表AI系统生命周期成本的80-90%。目前推理成本已从每百万token 20美元降至0.07美元。推理部署越来越多地采用针对成本效益优化的GPU，如NVIDIA L40S或L4，AMD MI210等。运行70亿参数模型的小规模项目需要16至24GB显存，处理130亿至300亿参数的中等规模部署需要32至80GB显存。AI大模型是基于海量数据和大规模参数训练出的智能系统，其强大能力与巨量算力需求密不可分。训练阶段需要成千上万GPU持续数月，投入数亿美元；推理阶段则更关注延迟和成本效率，每百万token成本已降至不足一毛钱。训练与推理的算力需求分化正推动基础设施走向专门化设计。随着芯片产能和电力供应成为瓶颈，算法创新与异构算力融合将成为未来AI发展的关键路径。
i9-12900K跟i9-13900K性能参数对比,如何选购适合的服务器
众所周知，i9-12900K和i9-13900K是英特尔最新一代的高性能桌面处理器。它们采用了英特尔的Alder Lake架构，并且都有强大的多核性能和高频率。然而，很多用户都会对于它们性能方面会有一些不了解。今天呢，快快网络苒苒就来给大家介绍一下i9-12900K和i9-13900K这两款处理器的性能参数，以及快快网络针对i9-12900K和i9-13900K这两款CPU推出的服务器配置。一、i9-12900K和i9-13900K的性能参数：i9-12900K是一个16核32线程的处理器，基础频率为3.2 GHz，最大加速频率为5.3 GHz。它采用了8个高性能核心和8个高效能核心的组合，以提供卓越的单核和多核性能。它还配备了Intel UHD Xe集成显卡，并且支持DDR5和PCIe 5.0技术。i9-13900K是一个18核36线程的处理器，基础频率为3.5 GHz，最大加速频率为5.2 GHz。它也采用了8个高性能核心和10个高效能核心的组合，以提供更强大的计算性能。同样地，它也配备了Intel UHD Xe集成显卡，并且支持DDR5和PCIe 5.0技术。总体而言，i9-13900K在核心数量上稍微高于i9-12900K，但在频率上稍微低一些。所以在单核性能方面，i9-12900K可能稍微优于i9-13900K，而在多核性能方面，i9-13900K可能稍微优于i9-12900K。然而，请注意，实际性能还受到其他因素的影响，例如散热和主板支持等。如果你有特定的使用需求，最好根据自己的情况选择适合的处理器。二、快快网络针对i9-12900K和i9-13900K这两款CPU推出的服务器配置有哪些I9-12900K(强劲水冷)64G(定制) 1T SSD(调优) 1个ip 30G防御 30M独享 厦门BGP 1199 元/月I9-12900K(强劲水冷)128G(定制)1T SSD(调优) 1个ip 30G防御 30M独享 厦门BGP 1299元/月I9-13900K(强劲水冷)128G(定制)1T SSD(调优) 1个ip 30G防御 30M独享 厦门BGP 1399元/月I9-12900K(强劲水冷)64G(定制) 1T SSD(调优) 1个ip 100G防御 50M独享 厦门BGP 1499 元/月I9-12900K(强劲水冷)128G(定制）1T SSD(调优) 1个ip 100G防御 50M独享 厦门BGP 1599元/月I9-13900K(强劲水冷)128G(定制)1T SSD(调优) 1个ip 100G防御 50M独享 厦门BGP 1699元/月i9-12900K和i9-13900K这两款CPU主要有扬州BGP机房，厦门BGP机房，宁波BGP机房，更多配置详情可以随时探讨。我们从以上配置上可以得知该系列产品全部采购定制级I9高配，针对高性能计算应用领域，单核心计算性能达到传统服务器的1.5倍，针对现在互联网行业需求特殊定制调试，极度适合金融，游戏等高负载应用。从文章中我们能够更加的清楚i9-12900K和i9-13900K性能参数以及快快网络推出的服务器配置，能让我们在业务运用中更多选择，想了解更多，可以联系我们哦~
高防IP的原理是什么43.227.181.90
在互联网时代，IP相当于服务器的门牌号，无论是远程服务器还是管理服务器，都是需要通过IP来进行的的。如果攻击者想要对目标进行攻击，只需要知道目标的IP，然后使用大量无效流量数据目标的IP提出请求，从而导致服务器的资源被大量的占用而无法对正确的请求作出响应；这样的占用造成了信息的堵塞。高防IP是IDC提供给客户的IP段，用来防御市面上最常见的DDOS攻击。那么，高防IP的原理是什么？ 高防IP的原理：在购买高防IP之后，只要把源IP解析到高防IP上，同时设置转发规则，源IP就会隐藏在高防IP之后。设置完成后，所有公网流量都会走高防IP，通过端口协议转发的方式将用户的访问通过高防IP转发到源站IP，同时将恶意攻击流量在高防IP上进行清洗过滤后将正常流量返回给源站IP，从而确保源站IP稳定访问的防护服务。通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定正常运行。 高防IP可以防御的有包括但不限于以下类型：SYNFlood、UDPFlood、ICMPFlood、IGMPFlood、ACKFlood、PingSweep等攻击。本次讲解了高防IP的原理是什么，如果需要购买高防IP或想了解更多高防产品，搜索小情QQ 98717254，快快网络将为您提供优质服务。
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很多情况下大家选择云服务器都不知道应该选怎么样的配置，然而云服务器的配置又非常多，内容，性能，网络，各个方面，不同的搭配就会有不同的价格，那么如何选择才会不造成配置上的浪费呢？
首先，因为不知道大家使用云服务器的用途，所以先假设大家是为了搭建网站。
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2.平均页面有多大？
关于第一个问题，假设你每天网站有10w pv, 那么根据28法则，一天24小时中有4.8小时占了8w pv,那么每秒大概8w/4.8小时=4.6 pv/s，我们假定你是一个纯文章站点，峰值按10倍算，你的网站峰值就是46 qps。
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根据上面两个问题可以得到500KB*46＝23MB,换算成带宽大概200Mb。到这里我们就可以知道需要的带宽大小，相比于机器本身带宽费用非常昂贵，这里推荐使用一些公开cdn或者免费cdn资源替代本地的js,css和图片来降低云服务器的带宽占用，这里我们假定实际文章只有5KB,那么此时的实际带宽大概需要2Mb。现在带宽已经有了，那么在购买云服务器时还需要选择核心数和内存大小，而这两个指标和程序本身的性能息息相关，如果根据语言特性来分，静态语言如go性能消耗偏低，动态语言如php性能消耗偏高。
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搭建公司的网站也需要看是做什么用途的，一般分为两类，公司自己员工使用，或者是对外宣传使用。这里主要推荐的还是使用云服务器。
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3、便于维护，使用云服务器有利于后期的扩容缩容，也就是弹性伸缩，如果伴随着公司的业务发展，公司网站需要增加一些注册功能，或者是报名等需要提交数据的业务就需要服务器扩容，使用云服务器扩容方便，即使后期不用了割接也非常快捷。
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什么是AI大模型？AI大模型需要多少算力支持？
从ChatGPT到DeepSeek，AI大模型正以前所未有的速度重塑着生产与生活方式。这些强大的智能系统究竟是如何工作的？支撑它们运转又需要怎样的算力基础？本文将清晰定义AI大模型的核心概念与技术本质，并系统解析其从训练到推理全生命周期的算力需求，帮助大家全面理解这一驱动AI革命的关键技术。AI大模型的定义与技术本质AI大模型是指基于海量数据训练、拥有大规模参数规模，并具备强大通用智能能力的人工智能模型。其本质是通过深度学习算法从数据中学习规律，实现对文本、图像、音频等多模态信息的理解、生成、推理和决策。大模型的核心特征体现在参数规模庞大，参数作为模型学习知识的神经元连接权重，规模通常以亿或千亿为单位，早期GPT-3有1750亿参数，当前顶尖模型已突破万亿甚至十万亿级别。海量数据训练是其另一关键特征，训练数据涵盖文本、图像、代码等，量级可达万亿token。当模型规模和数据量达到临界点时，会涌现出未被专门训练的能力，例如复杂推理、跨领域联想等，这是大模型智能性的核心体现。大模型被视为智能时代的操作系统，正在降低AI应用门槛，推动产业升级。大模型训练阶段的算力需求训练一个顶级大语言模型所需的计算资源已增长数百万倍。从早期的BERT（3.4亿参数）到GPT-3（1750亿参数），再到2025年的超大规模模型，计算需求呈现指数级上升。训练阶段的计算特点极为苛刻：它是计算密集型，需要执行大量矩阵乘法和梯度计算；内存密集型，需要存储模型参数、梯度和中间激活值；通信密集型，分布式训练需要大量跨设备通信。单次GPT-4训练运行成本约为1亿美元，需要25,000个A100 GPU连续运行90天。Grok3在训练中使用了20万张高性能GPU，远超GPT-4的2.5万张。训练一个万亿参数级别的大语言模型可能需要10,000-100,000个高端GPU/TPU核心，持续训练2-6个月，计算成本达数千万至数亿美元。这种算力需求的激增使得单一架构难以满足，异构算力成为必然选择。大模型推理阶段的算力需求与训练相比，推理阶段的计算特点有所不同。推理是延迟敏感的，用户交互场景对响应时间有严格要求；需要高吞吐量以服务大规模用户；内存访问模式更规律；精度可适当降低以提升效率。推理工作负载处理具有毫秒级延迟要求的单个请求，批处理大小通常在1到32之间，受延迟约束而非内存容量限制。到2029年，推理将占AI计算的65%，代表AI系统生命周期成本的80-90%。目前推理成本已从每百万token 20美元降至0.07美元。推理部署越来越多地采用针对成本效益优化的GPU，如NVIDIA L40S或L4，AMD MI210等。运行70亿参数模型的小规模项目需要16至24GB显存，处理130亿至300亿参数的中等规模部署需要32至80GB显存。AI大模型是基于海量数据和大规模参数训练出的智能系统，其强大能力与巨量算力需求密不可分。训练阶段需要成千上万GPU持续数月，投入数亿美元；推理阶段则更关注延迟和成本效率，每百万token成本已降至不足一毛钱。训练与推理的算力需求分化正推动基础设施走向专门化设计。随着芯片产能和电力供应成为瓶颈，算法创新与异构算力融合将成为未来AI发展的关键路径。
i9-12900K跟i9-13900K性能参数对比,如何选购适合的服务器
众所周知，i9-12900K和i9-13900K是英特尔最新一代的高性能桌面处理器。它们采用了英特尔的Alder Lake架构，并且都有强大的多核性能和高频率。然而，很多用户都会对于它们性能方面会有一些不了解。今天呢，快快网络苒苒就来给大家介绍一下i9-12900K和i9-13900K这两款处理器的性能参数，以及快快网络针对i9-12900K和i9-13900K这两款CPU推出的服务器配置。一、i9-12900K和i9-13900K的性能参数：i9-12900K是一个16核32线程的处理器，基础频率为3.2 GHz，最大加速频率为5.3 GHz。它采用了8个高性能核心和8个高效能核心的组合，以提供卓越的单核和多核性能。它还配备了Intel UHD Xe集成显卡，并且支持DDR5和PCIe 5.0技术。i9-13900K是一个18核36线程的处理器，基础频率为3.5 GHz，最大加速频率为5.2 GHz。它也采用了8个高性能核心和10个高效能核心的组合，以提供更强大的计算性能。同样地，它也配备了Intel UHD Xe集成显卡，并且支持DDR5和PCIe 5.0技术。总体而言，i9-13900K在核心数量上稍微高于i9-12900K，但在频率上稍微低一些。所以在单核性能方面，i9-12900K可能稍微优于i9-13900K，而在多核性能方面，i9-13900K可能稍微优于i9-12900K。然而，请注意，实际性能还受到其他因素的影响，例如散热和主板支持等。如果你有特定的使用需求，最好根据自己的情况选择适合的处理器。二、快快网络针对i9-12900K和i9-13900K这两款CPU推出的服务器配置有哪些I9-12900K(强劲水冷)64G(定制) 1T SSD(调优) 1个ip 30G防御 30M独享 厦门BGP 1199 元/月I9-12900K(强劲水冷)128G(定制)1T SSD(调优) 1个ip 30G防御 30M独享 厦门BGP 1299元/月I9-13900K(强劲水冷)128G(定制)1T SSD(调优) 1个ip 30G防御 30M独享 厦门BGP 1399元/月I9-12900K(强劲水冷)64G(定制) 1T SSD(调优) 1个ip 100G防御 50M独享 厦门BGP 1499 元/月I9-12900K(强劲水冷)128G(定制）1T SSD(调优) 1个ip 100G防御 50M独享 厦门BGP 1599元/月I9-13900K(强劲水冷)128G(定制)1T SSD(调优) 1个ip 100G防御 50M独享 厦门BGP 1699元/月i9-12900K和i9-13900K这两款CPU主要有扬州BGP机房，厦门BGP机房，宁波BGP机房，更多配置详情可以随时探讨。我们从以上配置上可以得知该系列产品全部采购定制级I9高配，针对高性能计算应用领域，单核心计算性能达到传统服务器的1.5倍，针对现在互联网行业需求特殊定制调试，极度适合金融，游戏等高负载应用。从文章中我们能够更加的清楚i9-12900K和i9-13900K性能参数以及快快网络推出的服务器配置，能让我们在业务运用中更多选择，想了解更多，可以联系我们哦~
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