软件精度和效率测试是测试软件质量的两个重要非功能方面。精度测试测试算得对不对、准不准，效率测试测试跑得快不快、省不省资源。

精度测试看测试算得准不准

精度测试是将软件的计算输出和数学真实的结果进行比对，并判断误差是不是在可接受范围内。

1. 和真值的比对

测试需要确立一个高精度的参考标准（如使用无限精度数学包或高精度参考实现计算出的真值），将被测软件的计算结果和之对比。不是结果是不是完全相等而是误差是不是小于预设的容差。如对于sqrt() 这类标准函数，容差要求可能是0，但对于复杂的数值算法，则需要根据函数特性和输入值设定合理的容差范围。

2. 误差度量标准

为了量化精度会使用一系列误差标准：

绝对误差：计算值和真值之差的绝对值。

相对误差：绝对误差和真值之比，更能反映在数值较大时的精度水平。

平均相对误差：在一批测试用例上相对误差的平均值，用于测试整体精度。

3. 边界极端情况测试

测试必须包括那些最容易暴露精度问题的输入：

特殊值：零、负零、无穷大、非数字。

极小/极大值：接近浮点数精度下限的非常小的数以及极大的数。

定义域边界：函数定义域的临界点，如 asin(1) 或刚好超出定义域的 asin(1.0000001)。

条件数高的区域：某些函数在特定输入区间会对微小扰动极其敏感（条件数很大），需要测试如一个函数在x接近1时，舍入误差可能被急剧放大。

4. 有效位和舍入测试

测试计算结果的有效数字位数是不是符合需求规格，以及舍入规则（如四舍五入）是不是正确。

效率测试是测试跑得快不快、省不省资源

在国家标准（GB/T 25000系列）中，这一般对应性能效率特性，主要测试在指定条件下软件的时间表现和资源消耗。

1. 时间特性

测量软件处理任务的速度。

响应时间：从用户发起请求到收到完整响应所经历的时间，是用户感知最直接的标准。

处理时间：系统内部完成一项特定任务所耗费的时间。

吞吐量/TPS（每秒事务数）：单位时间内系统成功处理的请求或事务的数量，反映系统的整体处理能力。

2. 资源利用性

考虑软件在执行功能时对系统资源的消耗水平。

CPU占用率：计算资源消耗水平。

内存占用率：内存消耗量及其增长趋势，可用于发现内存泄漏。

磁盘I/O：读写操作的速率和等待时间。

网络带宽占用：数据传输对网络资源的消耗。

3. 容量和可扩展性

系统承载极限。

并发用户数：系统在满足性能标准的前提下，能同时支持的最大用户规模。

负载拐点：随着负载增加，性能标准开始显著劣化的临界点，用于确定系统的容量上限。

4. 稳定性和恢复能力

系统在压力下的持久性和韧性。

稳定性：在长时间不断负载下，各项性能标准是不是能保持平稳。

恢复时间：系统从过载或故障状态恢复到正常服务水平所需的时间。

精度测试数值计算的正确性，通过比对真值、度量误差并包括边界条件来保证结果的可靠性。效率测试测试运行时的性能表现，量化考虑速度、资源消耗和容量极限。在一些计算密集型场景（如AI算子、科学计算）中需要联合考虑，在可接受的精度损失范围内追求极致的效率提升。