前言
随着摩尔定律的消失，日益增长的数据交换增长并促进更快的硬件及软件的需求。对整个网络和存储也有了更高的要求。
在实际项目中，经常发现应用程序的性能并没有随着CPU数量的增加而提升。在性能为王的时代，如果不能找到产品的性能瓶颈并进行调优，那么产品将会被市场抛弃。
其实，大部分应用程序的性能提升都源于软件栈。下面是一个4096X4096矩阵乘法的性能表现：
影响软件性能的因素
系统默认情况下获得最佳性能的一些重要因素有：
- cpu的限制， cpu不会自动优化指令，而是按程序给定的指令进行运算；
- 编译器的限制，虽然编译器已经很智能，但是没有办法所有程序都编译成最佳的指令
- 算法复杂度分析的限制，算法的复杂度并不适合所有的场景，对不同数据规模效果不一致
性能升一方面可以优化程序，还可以优化硬件的设计以及提升算法的性能。
性能分析
性能分析就是通过测量数据，分析程序的瓶颈。找到问题后，使用合理的方法解决。
软件优化同时也需要考虑成本，只有大的收益情况下的优化才有意义。
性能测量
笔者的工作是为一些加速器开发对应的软件栈。加速器在硬件设计的时候，产品定好了指标，再根据指标和算法原理，指导硬件进行设计实现。
最终，经过全局的均衡，可以根据硬件的时钟频率、算法流程，计算一个理论最大性能。
经过硅前验证，最终实现的软件栈性能与理论性能差距在5%以内。数据越短的，性能差距越大，软件的性能损耗占比越高。
有了指标，测出来的数据也符合理论性能，那么就没有优化的必要。针对短数据，根据perf执行的分析，主要是一些数据拷贝组装占比较高，采用一些常用的优化技巧进行调优，最终效果并不明显。
为了进行测试，预先构建好命令，只对硬件操作部分进行基准测试，结果符合预期。
但是实际应用时，在短数据下是无法达到理论性能的，软件流程必须是一个完成的过程。作为产品，必须以真实程序的性能为准。
性能还受到环境影响，如果在系统还在运行其他程序，cpu不断地被调度，每次测出来的性能都会有个10%左右的波动，因此性能数据一般需要五组以上的数据取平均。
原厂给出的性能数据基本是基准程序测试法给出的，应用集成后，也会对完整的业务流程测试性能。
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