北京
拿到新设备的第一反应，通常是赶紧看看它到底有多强。不过真做起来却会遇到一个尴尬的问题：主流的性能测试工具几乎全是平台绑定的原生应用。Geekbench 要付费，3DMark 只跑 Windows，安兔兔是手机的专属，没有哪一款能让你用同一套测试去对比手里的 MacBook、Windows 电脑、安卓手机和 iPhone。
所以我动手写了一个开源项目——WebStress。它完全基于浏览器，不用安装、不用注册、不用去任何应用商店，只要打开一个网址就能给手里的任何设备压榨性能。本质上，浏览器本身已经强到可以胜任这件事：WebGL 能直接调用 GPU，Web Workers 可以跑多线程 CPU 任务，TypedArrays 让真实数值计算成为可能。浏览器早就不只是看文档的工具，它是一个真正的计算平台。而基于浏览器的基准测试有一个无法替代的优势——真正的跨平台公平。同一段 JavaScript 代码可以在 M4 芯片的 MacBook 上运行，也可以在 Windows 游戏机、安卓手机和 iPhone 上运行，跑的是完全相同的测试，算出来的是可以横向对比的分数。
WebStress 一共设计了 32 项子测试，分散在 6 个大类里，每一类都在盯住一种真实计算负载。CPU 这块就占了 7 个项目，而且不再只是“循环十亿次看谁快”，而是分出了具体的计算模式。整数运算梳理的是位运算、异或链和整数乘法，这是通用计算里最基础的部分。浮点测试则用三角函数、平方根和对数，直接关系到科学计算、音频处理和物理仿真。哈希/加密子项采用 FNV-1a 对 1KB 缓冲区做散列，模拟的是完整性校验、密码处理这类真实场景下的哈希负载。数组排序针对 1 万元素的 64 位浮点数组，考验分支预测、缓存效率以及 JS 引擎的排序实现。素数筛使用试除法跑上 50 万量级，纯粹看整数算术逻辑单元的通量和分支能力。矩阵乘法落在 64×64 的双精度矩阵上，这是机器学习、图形和科学计算最底层的操作。多核扩展测试则更直接：它会启动数量等于逻辑核心数的 Web Worker，同时执行整数测试，从而衡量芯片在并行负载下的扩展能力以及浏览器管理线程的效率。这个测试尤其能暴露出架构差异——苹果 M 系列芯片凭借能效核/性能核的组合，跟 Intel、AMD 的扩展曲线完全不同，你在结果里能看得清清楚楚。
GPU 这边就没有再绕弯子，直接通过 WebGL 着色器把真正的图形程序扔到硬件上。其中一个典型的指标是填充率。WebStress 还在持续补全测试覆盖面，但即便目前这个阶段，它已经能靠同一套脚本在手机和笔记本之间给出可对比的性能数据。每跑完一遍，都会生成一个统一的综合得分，让不同设备之间的比较不再各说各话。
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