考虑了不同指令对整体性能的影响，适用于比较同构架构下不同机器的程序执行效率

1. 等效指令速度法
   原理：通过统计程序中各类指令的出现频率（权重 $ w_i $）和每条指令的执行时间（$ t_i $），利用加权平均的方法计算出程序的等效执行时间：
   $$T=\sum _{i=1}^n(w_i\times t_i)$$
   其中 $ n $ 为指令种类数。由此可推得性能指标如等效指令执行速度（如 MIPS 的变种）。
   特点：考虑了不同指令对整体性能的影响，适用于比较同构架构下不同机器的程序执行效率；但忽略了程序结构、存储系统和并行性等因素。

2. 数据处理速率法（PDR 法）
   计算方式：
   $$PDR=\frac{L}{R}$$
   其中：

• $ L = 0.85G + 0.15H + 0.4J + 0.15K $，代表“逻辑容量”，与指令功能相关（如定点/浮点位数、操作数长度等）；
• $ R = 0.85M + 0.09N + 0.06P $，代表“资源消耗”，反映运算时间或延迟。
  局限性：虽然改进了简单加权方法，能部分反映 CPU 和主存的数据处理能力，但未计入现代计算机的关键特性，如高速缓存（Cache）、流水线、分支预测、并行执行等。
  适用场景：主要用于早期计算机或简单系统的性能估算，不适合当前复杂体系结构的整体性能评价。

3. 核心程序法
   原理：从典型应用程序中提取最耗时、最频繁执行的核心模块（如矩阵运算、FFT、循环体等），构成一组标准测试程序，在不同计算机上运行并记录执行时间，进而比较性能。
   特点：能够真实反映软硬件协同优化的效果（如编译器优化、缓存命中率、流水线效率等），具有较强的实际代表性；但各核心程序之间可能缺乏统一负载分布，关联性弱，难以全面覆盖所有应用场景，存在偏差风险。