硬件指南 » 组件 » 处理器 » 计算 CPU 性能的所有公式和方法
核心关系：时间=（NI×CPI）/f，绩效=（f×CPI）/NI，其中CPI/CPI为关键杠杆。
真正的可扩展性：Amdahl 和 Gustafson 限制加速；效率随着开销的增加而降低。
内存规则：命中/未命中、DDR 和带宽对 CPI 的影响与频率一样大。
WPA 方法：关键路径、线程（就绪/运行/等待）、DPC/ISR 和优先级解释瓶颈。
当您寻找计算 CPU 性能的所有公式时，最好能通过上下文和实际案例对它们进行很好的解释。，而不仅仅是一个松散的方程式列表。 本指南以清晰全面的方式汇集并重写了专业分析的指标、公式、细微差别和技术。 （包括使用 Windows 性能分析器）这些通常分散在许多来源中。
在这里，您可以找到从经典单位（IPS、IPC、CPI 和 FLOPS）到执行时间和性能之间的精确关系、阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律、内存和带宽的所有内容，甚至如何研究线程干扰和使用 WPA 的 DPC/ISR。此外，它还包括 CPU 功耗（C·V²·F）计算、测量工具以及实际效率和性能改进的建议。
基本单位和指标：IPS、IPC、CPI、FLOPS 和频率
首先要考虑的是我们要处理的最重要的单元是哪些：
IPS（每秒指令数） 测量处理器在一秒钟内执行多少条指令（通常为MIPS，百万IPS）。 这是一个有用的指标，可以了解吞吐量的总体情况，尽管它不能很好地捕捉指令复杂性或微架构差异。 历史和现代的例子表明设计与时代之间的差距，并且随着超频它可能会发生变化。
IPC（每周期指令数） 表示CPU平均每个时钟周期执行的指令数。 无论频率如何，了解每个周期的效率都是关键. 比较 IPC 需要使用相同的程序或基准 在不同的机器上，因为指令的数量和类型取决于软件。
CPI（每条指令的周期数） 它是 CPI 的概念逆转： 每条指令平均需要多少个周期. CPI 根据指令类型和微架构而变化。 （例如，加载可能需要比跳跃更多的循环），因此通常计算为 按教学类别加权平均值.
FLOPS（每秒浮点运算次数） 量化浮点计算，这对 HPC、AI 和科学至关重要。 单精度（SP）和双精度（DP）之间存在区别，并且能源效率也称为FLOPS/W。. 区分原生 FLOPS 和标准化 FLOPS 非常重要。 在比较异构平台时。
频率（Hz） 标志着时钟的节奏，但是 并不直接等同于绩效. MHz 的神话: 如今，低频 CPU 的性能可以超越高速 CPU 并行性、更好的 IPC 和更高效的微架构. 此外，流水线深度和关键逻辑决定了可实现的频率。.
英特尔酷睿 i9 14900K 与锐龙 9 7900X3D：两款最强 CPU 的性能对比基本公式：执行时间、吞吐量、IPC、CPI、IPS 和 FLOPS
一些 计算/衡量绩效的基本公式 您应该了解的处理器有：
执行时间处理时间：表达这一点的标准方式是 时间 = NI × CPI × T哪里 NI 是程序中的指令数， CPI 每条指令的平均周期数和 T 时钟周期（T = 1/频率）。 等价于：时间 = (NI × CPI) / 频率. 硬件和编译器经常攻击CPI和频率；NI依赖于软件。.
性能 是时间的倒数： 绩效 = 1 / 时间. 重写， 性能 = (频率 × CPI) / NI. 这明确了承诺三角：增加频率和 CPI 和/或降低 NI （更好的算法，更好的编译）提高了性能。
多处理器系统上的 CPU 时间 它通过添加线程时间或使用考虑的聚合来表达 P处理器. 并行地，实际可并行化的部分和协调开销限制了其好处。 （参见下文的阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律）。
有效消费者物价指数 对于特定程序，它是从 观察到的每个周期的实际平均指令数 在执行过程中；为了进行比较， 使用相同的基准 在两台机器上，以便 NI 和指令混合具有可比性。
加权平均CPI 通常计算为 Σ（CPI_i × weight_i），每个 消费者物价指数 对应于一类教学，并且 权重 是该课程在课程中所占的比例。 这种基于类的视图允许您查看需要优化的地方（例如，缓慢的负载或昂贵的分割）.
IPS（每秒指令数） 通常近似为 IPS ≈ 频率 × CPI. 小心管道、依赖关系、预测和通道清空：实际上， 爆发和惩罚可能会让你远离理论数字.
跳板 在一个简单的系统中，它估计为 频率×每个周期的浮动操作数 （取决于矢量宽度和 FPU 单元），并并行 总 FLOPS ≈ Σ 每个处理器的 FLOPS. 在 SP 或 DP 工作的区别 并记住 本机和标准化的 FLOPS.
IBM Power11的技术特性和性能可扩展性：阿姆达尔定律、古斯塔夫森定律、加速、效率和等效率
其他计算计算机性能、效率等的重要公式：
莱·德·阿姆达尔 对加速系统某部分所获得的收益进行建模。 如果一小部分时间 f 没有从改进中受益，则最大加速将受到 1/f 的限制. 在平行下，可并行化分数 p ，典型极限表示为 S(N) = 1 / ((1 − p) + p/N). 改善瓶颈（减少有效顺序部分）是最有价值的.
管道应用：流水线技术减少了稳定状态下每条指令的延迟，但 泡沫、数据风险和预测失败 他们增加了惩罚措施 限制理想的加速. 加深管道会增加频率，但也会加大排空的惩罚。.
古斯塔夫森定律 持不同观点：随着处理器数量的增加，问题也随之增加， S(N) ≈ N − α (N − 1)，其中 α 通过缩放负载来近似计算序列分数。 他强调，负载分配和开销决定了真正的效率。.
效率 它被定义为 E = S(N) / N. 随着 N 的增加，E 趋于减小 通过协调、共享记忆和不平衡。 等效率 寻找如何 增加问题 n 的规模 为 随着 p（处理器）的增加，保持 E 不变，吸收开销。
内存、缓存、带宽和存储：另外 50% 的性能
除了处理计算之外，内存性能也很重要，其中最重要的公式是：
内存层次结构决定了 CPI：缓存访问可能需要 1 个周期，而 RAM 访问 数百次循环. 命中/失败率与原始带宽和延迟同样重要，甚至更重要。. 更好的命中率等于 更少的惩罚和更少的记忆力.
定义: 未命中率=失败次数/总访问次数 y 命中率=命中次数/总访问次数. 增加指令或数据缓存的大小并提高代码的局部性 提高命中率，降低CPI。
DDR和有效频率：DDR 内存性能 每周期 2 次传输 控制器，这就是为什么 DDR4-3200 相当于 1600 MHz 的 memclk. 理论带宽 按模块近似为 memclk × 2 × bus_width（位）× 通道数，以字节/秒（除以 8）表示。 DDR4-3200 的经典示例，64 位总线，双通道：1.600.000.000 × 2 × 64 × 2 = 409.600.000.000 比特/秒 ≈ 51,2 GB /秒.
HDD 中的旋转延迟 （当头部已经在轨道上时）：估计为 0,5转/（RPM/60）. 7200 RPM：0,5 / (7200/60) ≈ 4,16毫秒. 磁盘缓冲区和缓存可以缓冲一些访问时间，但它们并不能消除延迟的机械性质。
内存和计算需求：在 HPC 负载中，分析由 操作强度（FLOP/字节），有关 浮点指令和数据移动. 低强度 背叛 内存限制；很高的， 计算限制. 优化布局和顺序访问 可以彻底改变性能概况。
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功耗和效率：TDP、动态功耗和工具
另一方面，我们还面临消耗和效率的问题：
TDP不是实际消耗：是热/设计目标。 功耗随有效负载、电压和频率而变化. 在轻负载下， 实际平均功耗通常远低于TDP.
近似动态功率：P = C · V² · F. C 是开关电容， V 电压和 F 频率。 增加电压会造成二次惩罚；因此超频与过压会导致 消耗和热量大幅增加. 除了动态部分外，还有随着温度和工艺过程而增大的泄漏。.
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