Palladium 事务级实战 · 05 测量调用、周期与端到端性能

三种计量单位不能混用

本地结果包含 exchange 调用次数、engine 处于 ACTIVE 的周期数，以及逐字节正确性。ACTIVE 周期不包含复位、接口等待、响应停留、加载和退出；信号级基线的 121 周期也不是同一计数窗口。下表只能证明当前调度与调用数量，不能据此计算 Palladium 加速比，更不能把固定向量调用次数当成物理链路包数或停机次数。

让性能样本带着正确性证据

统计脚本读取用户采集的设备样本，并重新检查每份 CSV 的字段、长度、数据模式和摘要。同一比较组必须具有相同工具组合、资源与测量窗口；同一模式的批大小和构建标识固定。脚本要求每组至少三次独立运行，实际评估建议三十次以上并交替模式顺序，避免负载漂移和缓存预热造成单次偶然优势。

1. 冻结输入、源码、工具组合与资源

   预期与判定：两模式输出相同 CSV，N 一致

2. 分别运行未开启 profiling 的 SA 与 TBA

   预期与判定：从加载到运行完成退出使用同一计时边界

3. 每模式采集至少 3 次独立样本

   预期与判定：推荐至少 30 次，保存异常和失败记录

4. 运行 measure.py 并人工审阅设备证据

   预期与判定：输出中位数、最近秩 P95 和中位数比值

测量工具可运行；samples.json 必须填写真实设备样本，README 内空值模板不能充当成绩。

python3 measure.test.py
python3 measure.py samples.json
# 每个样本附带实际 CSV 路径、构建标识、工具与资源信息
# seconds 使用 load-run-exit 窗口实测墙钟秒数

解释统计结果，而不只展示一个比值

端到端加速比定义为 SA 耗时中位数除以 TBA 耗时中位数；小于一说明当前工作负载下 TBA 更慢。短 FIFO 工作负载容易被加载、启动和退出占据，增大 N 后应重新运行完整对比，不能删去不利启动开销又沿用旧窗口标签。统计器能够拒绝不一致的输入，却无法替代真实设备日志审阅，六项测试里的合成秒数只是计算器测试数据。

测量定义；实际值由设备样本产生。

throughput_bytes_per_second = verified_bytes / elapsed_seconds
speedup = median(sa_signal.seconds) / median(tba_blocking.seconds)
P95 = sorted_samples[ceil(0.95 * sample_count) - 1]
window = load-run-exit
profiling = false

故障练习：混入 profiling 或不同工作量

当一组启用了 profiling，另一组未启用，测得的差异同时包含观测开销；当 N 不同，则比较的是不同工作量。measure.py 对这些字段进行拒绝检查，并验证 CSV 内容。即使全部字段合法，也仍需检查资源争用、设备日志和实际计时边界，避免只是填写了一份看似完整的 JSON。

完成检查

• 没有把 ACTIVE 周期比写成加速比。
• 每个设备样本都有正确 CSV 和构建信息。
• 正式测量关闭 profiling，统计口径一致。

延伸阅读与来源

本文为黄河电子原创教学说明。产品命令与支持范围请以实际安装版本的官方文档为准。

• Cadence Palladium 官方入口；WXE 24.05 TBA Tutorial

  TBA Tutorial 第 13–14、36–42 页；SAProfiling 第 21–24 页。页码指用户提供的本地安装文档印刷页；公开链接为产品入口，并非受限手册下载。

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