每瓦特性能测试
尽管总的功耗使用情况也是值得关注的，但现在几乎所有人都特别关心每瓦特性能（performance-per-watt，PPW）上。我们知道，要测定总功耗使用量是比较容易的，但要在平台或系统的层面上来量化PPW就相当困难了。因为决定PPW的因素很多，而且结果会随着工作负载和实际应用的不同而变化。
SPEC目前正在开发可以获得全面PPW的新的基准测试工具。相信这一工具在比较不同系统时会有所帮助，但为了有效地量化PPW，你还是需要对自己的（或类似的）应用进行测试，并考虑自己的使用水平。这样一来，比如，在100%的CPU负载下运行SQL Server，跟在40%的负载下运行JAVA应用，系统的功耗肯定是不一样的，也就没有了可比性。
在下面的测试中，我自己编写了一个批处理文件，可以跑我们自编的Black & Scholes kernel。我使用了跟正常测试时一样的steps数目（1,000,000,000），但我改变了线程的数目，以模拟25, 50, 75和 100%的 CPU负载（Opteron 和Woodcres的线程数是1, 2, 3, 4；Clovertown 和 Dempsey 的线程数是2, 4, 6, 8），最后我得出了阶梯状的曲线，如下图。如果我们分析每一步负载的功耗和完成时间，就能得出被测系统的PPW结论。
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在Black & Scholes kernel测试中，Woodcrest至强在各种负载水平下的PPW都比较低，但看看Woodcrest比Opteron和Dempsey节省的总功耗（在各种负载水平），你会发现，从长远来看，Woodcrest有助于节省长期电耗成本。很显然，在这次测试中，Clovertown的PPW表现是非常好的的。
值得讨论的是，在这篇文章中，Black & Scholes kernel 的测试结果与其他每项测试都有所矛盾。仅仅通过这一测试来阐述PPW的结论可能有失偏颇。我之所以做这项测试，目的是希望能引发讨论——PPW实际上如何体现？测试PPW的基础是什么（应用、负载水平等等）？是否需要对每种应用负载都做类似的功耗测试？SPEC的工业标准测试工具是否能解决所有问题？对这些，我也没有答案。但我相信我们的方向是正确的，还需要进行更多的大量的探讨。
平台总功耗测试
为了了解测试平台的总功耗使用情况，我使用了Extech380803功率表来测量机器空闲和满负载状态下的电耗情况。在测试中，功率表仅连接到主机上（不含显示器和其他设备）。用CINEBENCH 9.5 (x64)的 多CPU渲染测试作为负载。Intel和AMD平台在测试中都打开了电源省电模式。
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三个Intel平台使用完全相同的配置，因此，功耗变化完全取决于处理器本身以及额外增加的散热风扇。由于Opteron平台采用更少的风扇（2x 80mm和2x active HSF）和510W的低功耗电源，而Intel系统采用700W电源、120mm和92mm的风扇，所以Opteron平台在启动时应该具有较大的功耗优势。
