«Скорость работы нашего нового процессора увеличилась на 40%!». Такие громкие заголовки часто появляются после публикации результатов бенчмарков, но далеко не всегда отражают реальную производительность устройства. Дело в том, что учёные до сих пор не могут договориться о том, как вообще измерять и вычислять эту самую «среднюю производительность». Но почему так происходит, и почему это действительно важно?
📌 В чём суть спора?
Архитекторы процессоров сталкиваются с типичной статистической проблемой: при сравнении разных систем необходимо обобщить результаты, полученные на множестве задач. Возьмём, к примеру, тестирование нового процессора на наборах задач SPEC CPU. Одна система может быть быстрее в одних задачах, другая — в других. Возникает вопрос: как правильно вычислить итоговую цифру, характеризующую среднюю производительность?
Основных подходов три:
🟢 Арифметическое среднее
Самый простой вариант: складываем результаты по всем тестам и делим на количество тестов. Проблема в том, что одна аномально быстрая или медленная задача может полностью исказить итоговое число.
🔵 Геометрическое среднее
Это подход, предложенный ещё классиками архитектуры Хеннесси и Паттерсоном в их книге «Computer Architecture: A Quantitative Approach». Геометрическое среднее удобно тем, что оно показывает устойчивое отношение производительности систем, не зависящее от выбора базовой платформы. Но при этом такое среднее лишено «физического смысла»: оно не отражает реальный сценарий использования процессора.
🔴 Гармоническое среднее (Equal-Time Harmonic Speedup)
Недавняя работа Экаута, представленная в IEEE и на конференции HPCA 2025, предлагает третий путь. Его идея — использовать гармоническое среднее, которое действительно имеет «физический смысл»: оно показывает, сколько времени займёт выполнение всех задач последовательно. Казалось бы, идеальный подход, но он тоже не лишён недостатков: это среднее сильно зависит от порядка и продолжительности задач.
💡 Парадокс усреднения
Интересно, что гармоническое среднее приводит к парадоксам. Представьте: одна система вдвое быстрее второй на одной задаче, но вдвое медленнее на другой. Гармоническое среднее может показать, что обе системы… медленнее друг друга одновременно! Получается абсурдная ситуация, когда сама концепция среднего рушится из-за смены точки отсчёта.
🎯 Почему это важно на практике?
Казалось бы, спор чисто академический, но он серьёзно влияет на индустрию:
- 📉 Завышенные ожидания:
Неверно рассчитанная производительность может привести к тому, что компании выбирают неправильные технологии, переплачивая за производительность, которой нет на практике. - ⏳ Искажение оптимизаций:
Разработчики могут оптимизировать системы под определённые виды средних, а не под реальные задачи пользователей. В результате мы получаем отличные цифры в презентациях и слабую реальную отдачу. - 🛠️ Затруднение сравнения:
В индустрии важно чётко понимать, какое устройство быстрее на практике, а отсутствие единого подхода усложняет выбор оборудования.
🧑💻 Личное мнение автора статьи:
Как практикующий специалист, я считаю, что идеальной формулы здесь просто не существует. Любой усредняющий подход — компромисс. Вместо того, чтобы искать единственный правильный способ расчёта среднего, архитекторы должны фокусироваться на максимально прозрачной и детализированной публикации результатов тестов. Чем больше деталей известно о том, как процессор справляется с конкретными задачами, тем проще принимать обоснованные решения.
Также важно понимать, что каждая компания или исследовательская группа должна выбирать метод усреднения исходя из конкретных задач и сценариев использования, а не просто следовать «общепринятому» стандарту.
И наконец, стоит признать, что в эпоху машинного обучения и нейросетей нам, вероятно, придётся совсем отказаться от привычных способов оценки, перейдя к моделям, которые учитывают реальные сценарии использования через имитационное моделирование и предиктивную аналитику.
🔖 Выводы:
Архитекторы процессоров продолжат спорить о том, как лучше измерять «среднее». Но этот спор, возможно, уже устарел. Время и ресурсы лучше направить на разработку новых, более детальных и информативных подходов к оценке производительности, которые реально помогут пользователям и разработчикам понять, что они покупают и за что платят.
🔗 Ссылки на материалы: