合成基准测试和真实基准测试在评估系统性能方面服务于不同的目的。合成基准测试是受控测试，旨在通过使用人工工作负载来隔离地强调特定的硬件组件或算法。 例如，Cinebench 等工具通过渲染 3D 场景来测量 CPU 性能，而 3DMark 则通过预定义的图形模拟来测试 GPU 功能。 这些基准测试是可重复和标准化的，使其成为比较原始硬件规格的理想选择。 另一方面，真实基准测试使用实际的应用程序或工作流程来衡量实际场景中的性能。 例如，计算 Adobe Premiere 等视频编辑软件导出 4K 项目所需的时间，或者测量生产环境中的数据库查询速度。 这些测试反映了系统在典型用户需求下的行为。
合成基准测试和真实基准测试之间的选择取决于用例。 合成基准测试通常在硬件开发或购买决策期间使用，因为它们隔离了变量（如 CPU 速度或内存带宽）以提供清晰、可比较的指标。 例如，优化渲染引擎的开发人员可能会使用合成测试来查明多线程处理中的瓶颈。 真实基准测试更适合软件优化或验证系统配置。 例如，游戏开发者可能会测试实际游戏中的帧速率，而不是依赖合成 GPU 分数，因为真实游戏涉及不可预测的因素，例如资源流或 AI 行为，而合成测试无法复制这些因素。
每种方法都有优点和局限性。 合成基准测试提供精确度和一致性，但可能无法反映实际使用情况。 例如，存储驱动器可能在合成顺序读取/写入测试中得分很高，但在数据库工作负载中常见的随机访问模式中会遇到困难。 真实基准测试捕获实际性能，但由于后台进程、操作系统更新或数据集变化等变量，可能更难重现。 开发人员通常将两者结合起来：合成测试用于初始硬件验证，真实测试用于验证最终用户体验。 例如，云提供商可能会使用合成基准测试来配置服务器，但依赖于真实负载测试来确保应用程序在流量高峰期间可以扩展。 了解这两种方法有助于平衡理论性能与实际结果。