挑五组负载看懂子项分数背后在算什么

16 组负载不必每组都懂，看懂几个代表，子项分数表的读法就通了。以下细节来自官方技术文档。

文件压缩：整数吞吐的试金石

用 Deflate 与 LZMA 两种算法压缩数据。它是纯整数负载，考验缓存层次与内存带宽——工作集设计得足够大，超过多数缓存容量后就会探到内存子系统的真实速度。子项成绩以每秒兆字节计。备份软件、网盘同步、下载解压的速度感，都与这项能力相关。

HTML5 浏览：日常体验的风向标

解析 DOM 结构并执行类 JavaScript 的脚本逻辑。浏览器是多数人用得最重的软件，而它的主线程是单线程的——这项子项的单核分数与日常网页流畅度相关性很高。数据集特意选了复杂的大页面。

Clang 编译：多核扩展性的考场

把真实源码交给 Clang 编译器处理。编译是典型的可并行任务，多核子项成绩能直观展示核心协作效率——这也是它常被用来检验调度器优化的原因。开发者买编译机器时，这项比综合分更有参考价值。

背景虚化：机器学习负载的代表

用 DeepLabV3+ 网络对 1080p 视频帧做人像分割，再对背景施加模糊——正是视频会议软件每天都在做的事。这项负载同时压整数、浮点与内存子系统，多核版本在 6.1 还专门优化过高端桌面处理器的并行实现。

光线追踪：浮点吞吐的极限测试

渲染器核心操作：光线与场景求交。纯浮点密集型，单核与多核成绩差距通常很大——渲染天然适合并行。它与 3D 渲染软件、离线电影渲染的负载特征同源。

对照自己的用途

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GPU 侧同样有一套负载，见GPU 负载详解；子项分数在成绩页哪里看，见成绩页逐项解读。