使用pystone评估多个系统的整体相对性能的反对理由是什么？
我正在启动一个分布式计算项目，类似于各种@home项目（虽然我不是在做简单的科学计算，而是偶尔让远程用户参与一些涉及音频和视觉刺激的任务）。我需要了解运行我这个应用的机器之间的性能差异，这样我就可以排除那些性能很差的机器的数据（因为这些机器可能无法准确展示刺激内容）。这个应用是用Python写的，我发现pystone模块提供了一种基准测试的方法，但我也看到在某些情况下，pystone被认为不是一个好的基准测试工具。根据我对基准测试的初步理解，pystone可能不适合做一般的基准测试，因为它把性能压缩成一个单一的分数，但对我来说，我只需要一个分数来比较不同机器的性能，我觉得这应该足够了。我是不是忽略了使用pystone来获取整体系统性能的任何缺点？
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Pystone作为一种基准测试工具，最大的问题在于它并不能全面测试计算环境的各个方面，不管是用来比较Python解释器的版本，还是硬件本身。
比如说，整数运算、浮点运算、向量运算、专用媒体硬件、内存带宽、输入输出速度、缓存大小、线程架构、流水线架构……这些硬件特性在不同的机器上差别很大。这也是为什么当有人问“哪个更快，A还是B？”时，通常的回答是“那你打算用它们做什么？”因为根据你要做的事情，比如是搭建家庭媒体中心、网页服务器还是数据库服务器，速度的答案可能会有所不同。
现代计算机系统非常复杂，解释器虚拟机又在其上层叠加了复杂的对象和执行模型，这让事情变得更加复杂。像Pystone这样的简单基准测试可以让你大致了解CPU的基本性能，但却无法告诉你机器上其他可能限制性能的因素。