从 CPU 时间开始估算处理能力
Approximating Processing Power from CPU-Time
在一个特定的场景中，我发现一个代码花费了 20 CPU 年 和 4 个实际时间。考虑到所有处理器始终处于 100% 使用率这一事实，我的目标是估算所使用的处理能力。所以，我的做法是，
20 CPU 年 = 20 * 365 * 24 CPU 小时 = 175,200 CPU 小时。
现在，1 CPU 年意味着 1 台 GFLOP 机器工作 1 小时。这意味着，在这种情况下，完成的工作是 1 台 GFLOP 机器工作了 175,200 个实际小时数。但实际上它花费了 4 * 30 * 24 = 2,880 个真实小时。因此，大约 175,200/2,880 =（大约）61 台 GLFOP 机器。
我的问题是，根据上面给出的计算，我是正确地进行了近似还是误解了某些特定术语？或者我将 GFLOPS 和 GFLOP 混合在一起？
My question is am I doing the approximation correctly or misunderstanding some particular term as per the calculations given above ?
“100% 使用率”可能意味着 CPU 花费 20% 的时间无所事事地等待数据传输 to/from RAM（and/or 分支预测错误或其他停顿） , 10% 的时间 运行 比正常情况快，因为其他 CPUs 实际上什么都不做，15% 的时间 运行 比正常情况慢 power/temperature 管理原因；并且（取决于您从哪里获得“100% 使用率”统计数据）“100% 使用率”可能更加令人困惑（例如 http://www.brendangregg.com/blog/2017-08-08/linux-load-averages.html）。
视情况而定； GFLOPS 是 "theoretical maximum under perfect conditions that will never occur in practice"（毫无价值的营销炒作）；或忽略了 CPU 所做的大部分工作的特定案例的直接测量（所有涉及整数、所有控制流、所有数据传输、所有内存管理，...）
In a particular scenario I found that a code has taken 20 CPU Years and 4 real Months time. My goal is to approximate the amount of processing power utilized.
由此；你可能（也可能不会）说 "most of the work that CPUs did was discarded due to lockless algorithm retries and/or transactions that couldn't be committed; and (partly because the bottleneck was RAM bandwidth and partly because of the way SMT works on this system) it would have been 4 times as fast if half as many CPUs were used."
TL;DR: 近似处理器能力只是混淆您开始使用的（更有用的）信息的一种不方便的方法（例如，一段特定的代码 运行 在处理特定数据的特定硬件上恰好需要 4 个月的实时时间）。
你的计算:
是；您正在混合 GFLOP 和 GFLOPS（例如 GFLOPS = GFLOP 每秒；“1 GFLOP 机器”是一台可以在无限时间内执行十亿次浮点运算的计算机，即每台计算机），以及网页你链接到的是同样的错误（例如，当它应该说 "a 1 GFLOPS reference machine" 时说 "a 1 GFLOP reference machine"）。
请注意，对于您正在进行的计算，无需关心 GFLOPS 或 GFLOP：如果某些事情本应花费 20 "reference CPU years" 而实际上花费了 4 个月（或 4/12 年）；那么你会说你的硬件相当于“20 / (4/12) = 60 reference CPUs”。当然，这是非常愚蠢的，更有意义的是说你的硬件恰好达到了 60 GFLOPS，而不用理会误导性的 "reference CPU" 废话。
在一个特定的场景中，我发现一个代码花费了 20 CPU 年 和 4 个实际时间。考虑到所有处理器始终处于 100% 使用率这一事实，我的目标是估算所使用的处理能力。所以，我的做法是，
20 CPU 年 = 20 * 365 * 24 CPU 小时 = 175,200 CPU 小时。
现在，1 CPU 年意味着 1 台 GFLOP 机器工作 1 小时。这意味着，在这种情况下，完成的工作是 1 台 GFLOP 机器工作了 175,200 个实际小时数。但实际上它花费了 4 * 30 * 24 = 2,880 个真实小时。因此，大约 175,200/2,880 =（大约）61 台 GLFOP 机器。
我的问题是，根据上面给出的计算，我是正确地进行了近似还是误解了某些特定术语？或者我将 GFLOPS 和 GFLOP 混合在一起？
My question is am I doing the approximation correctly or misunderstanding some particular term as per the calculations given above ?
“100% 使用率”可能意味着 CPU 花费 20% 的时间无所事事地等待数据传输 to/from RAM（and/or 分支预测错误或其他停顿） , 10% 的时间 运行 比正常情况快，因为其他 CPUs 实际上什么都不做，15% 的时间 运行 比正常情况慢 power/temperature 管理原因；并且（取决于您从哪里获得“100% 使用率”统计数据）“100% 使用率”可能更加令人困惑（例如 http://www.brendangregg.com/blog/2017-08-08/linux-load-averages.html）。
视情况而定； GFLOPS 是 "theoretical maximum under perfect conditions that will never occur in practice"（毫无价值的营销炒作）；或忽略了 CPU 所做的大部分工作的特定案例的直接测量（所有涉及整数、所有控制流、所有数据传输、所有内存管理，...）
In a particular scenario I found that a code has taken 20 CPU Years and 4 real Months time. My goal is to approximate the amount of processing power utilized.
由此；你可能（也可能不会）说 "most of the work that CPUs did was discarded due to lockless algorithm retries and/or transactions that couldn't be committed; and (partly because the bottleneck was RAM bandwidth and partly because of the way SMT works on this system) it would have been 4 times as fast if half as many CPUs were used."
TL;DR: 近似处理器能力只是混淆您开始使用的（更有用的）信息的一种不方便的方法（例如，一段特定的代码 运行 在处理特定数据的特定硬件上恰好需要 4 个月的实时时间）。
你的计算:
是；您正在混合 GFLOP 和 GFLOPS（例如 GFLOPS = GFLOP 每秒；“1 GFLOP 机器”是一台可以在无限时间内执行十亿次浮点运算的计算机，即每台计算机），以及网页你链接到的是同样的错误（例如，当它应该说 "a 1 GFLOPS reference machine" 时说 "a 1 GFLOP reference machine"）。
请注意，对于您正在进行的计算，无需关心 GFLOPS 或 GFLOP：如果某些事情本应花费 20 "reference CPU years" 而实际上花费了 4 个月（或 4/12 年）；那么你会说你的硬件相当于“20 / (4/12) = 60 reference CPUs”。当然，这是非常愚蠢的，更有意义的是说你的硬件恰好达到了 60 GFLOPS，而不用理会误导性的 "reference CPU" 废话。