很多年前我就在做CPU IPC评价的东西，方面大家赛博斗蛐蛐。但很快发现这个IPC很难计算，不同测试中涉及到的环境配置、CPU配置、以及选用的跑分差距很大，所以我就萌生了一个用算法来计算CPU的方法，以一种客观（但不一定公平）的方法来计算不同CPU的IPC。
为了相对客观的计算IPC，我从极客湾、笔吧、知乎Edison Chen，以及CPU-Monkey收集了他们的IPC测试数据，然后我仿照图神经网络（更具体一点是GAT）设计了一个图结构的IPC算法模型，从而将不同测试来源、不同测试项目的结果统一成一个整体的IPC。结果不一定完全符合大家预期，并且后续结果可能会随着算法的改变而变动，但一定是基于客观数据和算法的。
目前主要测试项目主要有：SPEC2017_Rate、GeekBench 5、GeekBench 6、CineBench R15、CineBench R20、CineBench R23、CineBench 24。并不是每一个CPU都有上述所有项目的成绩，特别是手机CPU这边是完全没有CineBench的。 每一个测试项目可能有多个测试的成绩，对于非SPEC我都是统一求平均算到单项的成绩，对于受到编译器影响极大的SPEC 我则是一个测试项目里的算一个单独计算。
在算法计算时，我将每一个CPU架构当做图网络中的一个节点，任意两个CPU架构（节点）之间如果他们有相同的跑分项目，那么则认为他们邻接，并且根据他们的应用领域（笔记本、手机、MSDT）、ISA架构设置一个权重（亲缘性）。 图网络的初始值为所有CPU 已有各个指标IPC的数值平均。随后在每一次迭代时，根据所有邻接节点的IPC，和邻居节点与当前节点的相对IPC比值（重合IPC部分）、权重，重新计算更新当前节点的IPC，直到整个网络收敛。 当然，为了增强准确性，IPC 高于50%差异的邻居节点会被剔除不允许直接连接。
因此，只要有任意一个已有收录指标的成绩，都能计算得到一个收敛的值。不过，只有收录的成绩越多才能越准确。目前，发现有如下问题：
1. 没有足够多CineBench成绩的架构成绩会偏高，所以X86、包括WoA的Oryon都会偏低。
2. Windows 下GeekBench跑分是有负优化的，所以X86、包括WoA的Oryon都会偏低（具体你们可以看总榜里，Oryon在手机和PC上的分值差异）。
3. 置信度标注为【不足】的成绩请谨慎参考，一部分是因为太老难以收集跑分，另一部分是Lion Cove、Skymont 之类还没正式测试、或者测试很少的。例如Skymont LPE 只用了笔吧的数据，在那里和Redwood Cove 差不多，但是在这个测试中差了很多，也是受限于数据量少的问题。
最后，如果有任何Bug、意见、想要收录的指标、成绩来源、架构，请在评论区告诉我。
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数据源：
CPU Monkey （具体机型略）
笔吧评测室
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