本文讨论设备性能的一般度量方法，并根据性能判断的基准点是否确定唯一，将设备性能分为外部性能和内部性能 两类。
外部性能
我们采用很多方法来量化一个设备的性能，一般是横向比较，也就是运行一些基准测试软件来获得针对指定设备的测试成绩，作为度量设备性能的量化数据。但是，如果只有单个设备的量化成绩，其实作用不大。100分的成绩，对应的性能到底为高、中或低，需要和更多的设备进行横向比较，才能体现出来。业界会针对某类设备，设立若干个性能相关的标杆基准点，来判别不同的量化分数所对应的性能级别。值得注意的是，这个所谓的标杆基准点，可能是有形的数字，但更可能是无形的，由一些评测实验室在他们的评测报告中体现，当一款新的旗舰设备隆重上市后，旧标杆将随之被修正。
换句话说，通过横向比较为来判断性能时，在不同的时间，比较和判断的标杆基准点很可能是不同的。如果你淘了一块心仪已久的两年前的旗舰显卡，欣欣然准备要大显身手的时候，重新评估一下这块显卡在今天的性能地位，发现已经掉档到入门级别了，你可能会大失所望吧。设备本身的性能并未改变，变化的是评判的标准。
硬件生产工艺的进步，会带来设备性能的大幅提升，特别是摩尔定律还在发生作用的年代，这个提升的幅度是指数级别的，非常惊人。影响性能成绩的另一个因素，是测试软件自身的代码演进和优化程度。一个并不罕见的情况是，使用不同的基准测试软件，对不同的设备进行测试，如果这些设备在市场上的目标定位相同，最后的测试成绩很可能互有参差，而不是一边倒地断定出孰优孰劣。在某个测试软件中，A产品领先一些，另一个测试软件中，B产品则略胜一筹。还有一种情况是，将某个基准测试软件版本升级之后，重新测试某产品，可能会发现结果大不相同。再比如，同一块显卡上，使用不同的3D编程接口（如OpenGL、DX或其它），在渲染相同的内容时，性能也可能不同。这是3D编程接口需要不断迭代升级的一个原因，如何通过优化自身的结构，来更好地发挥硬件的有限性能。
软件的编程方式和优化特性的选择，对不同的设备会产生不同的性能表现。
这种通过外部横向比较而产生的性能数据和判断依据，称为外部性能。其典型特征是：性能的判断依据不断变化——主要地，其性能基准点不断地被提高。
内部性能
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