基准测试通过系统地收集、处理和汇总多次测试运行的性能数据来处理数据聚合，以产生可靠且可比较的结果。这个过程通常包括收集不同测试场景下的原始指标（例如执行时间、内存使用量、吞吐量），对数据进行规范化以考虑硬件差异或环境噪声等变量，并应用统计方法来得出有意义的见解。例如，CPU 基准测试可能会运行同一个工作负载数百次，剔除由外部因素引起的异常值，然后计算平均性能指标以最大程度地减少方差。聚合确保结果反映的是一致的趋势，而不是孤立的异常，这使得结果对于比较系统或软件版本非常有用。
具体的聚合方法取决于基准测试的目标。像 JMH（Java 微基准测试工具）这样的工具使用热身迭代等技术在记录数据之前稳定测量结果，然后计算平均值、中位数和置信区间等统计汇总。TPC-H 等数据库基准测试会聚合多次运行和数据集的查询执行时间，通常将它们组合成一个按查询复杂度加权的综合分数。在机器学习中，MLPerf 等基准测试会测量多次试验的训练时间和准确性，然后报告结果的第 90 百分位等聚合指标以考虑变异性。这些方法在精确性和实用性之间取得了平衡，确保结果既准确又易于理解。
聚合的挑战包括处理异常值、确保可重现性以及避免偏差。例如，由于后台进程导致的一次慢速测试运行可能会扭曲平均值，因此基准测试通常使用截断平均值（排除极端值）或侧重于中位数。环境一致性——例如固定的硬件配置或受控的软件版本——对于防止外部因素扭曲聚合结果至关重要。透明度也很关键：SPEC CPU 等基准测试详细记录其聚合规则，允许其他人复制该过程。糟糕的聚合可能导致误导性结论，例如通过忽略边缘情况而高估系统性能。有效的聚合需要清晰的方法论、彻底的验证，并与基准测试的目的保持一致，无论是为了优化峰值性能还是实际稳定性。