过去十几年，性能测试工程师对 Java 系统的理解，有一个几乎不需要怀疑的前提：算力在 CPU 上。不管你测的是 Web 接口、异步链路还是数据处理任务，最终都会落回到 CPU 使用率、GC 情况、线程状态这些熟悉的指标上。
正因为这个前提足够稳定，性能测试逐渐形成了一套经验模型：CPU 高了就是瓶颈，GC 抖了就是内存问题，TP99 上不去就从锁、线程池、上下文切换里找原因。即便系统引入了 Redis、MQ、ES，本质上也只是 IO 外挂，真正的计算仍然由 CPU 扛着。
但 OpenJDK Babylon + HAT 的 MatMul 文章，第一次明确告诉我们一件事：Java 的计算，不再天然等于 CPU 计算。而且这不是某个团队的实验性方案，而是 JVM 官方项目在认真探索的一条路径。
这件事，对性能测试从业者来说，意味着一个长期依赖的分析前提，正在松动。
HAT-MatMul 值得关注的地方
从技术展示的角度看，这篇文章讲的是如何用 Java 写出能在 GPU 上跑的矩阵乘法，并且性能接近原生 cuBLAS。但如果你是性能测试工程师，矩阵乘法本身并不重要，GPU kernel 的写法也不是重点。
真正值得关注的是：JVM 已经具备了把一段 Java 计算，整体迁移到异构算力上的能力。这意味着某些 Java 方法，在执行时可能不再消耗 CPU 时间，也不会体现在线程栈和 GC 行为中。
举个容易理解的例子：就像你原本在厨房做饭（CPU 计算），现在有些菜可以直接扔进微波炉（GPU 计算）。厨房的燃气表（CPU 监控）显示用量很低，但这不代表没在做饭，只是计算发生的地方变了。
一旦这种能力进入真实业务系统，性能测试面对的就不再是一个透明的黑盒 JVM，而是一个内部算力路径开始分叉的运行时。你看到的 CPU 指标，可能只反映了调度成本，而不是系统的真实负载。
换句话说，系统慢了，但你熟悉的指标却看起来都很健康。
性能测试最危险的状态
在 Java + GPU 的模型下，很容易出现一种让人误判的压测结果：CPU 利用率不高，GC 平稳，线程数正常，但吞吐就是上不去，尾延迟开始抖动。
如果你仍然基于传统经验去分析，大概率会把注意力放在 JVM 参数、锁竞争、网络抖动这些老问题上。而真正的瓶颈，可能已经转移到了 GPU kernel 启动、数据拷贝、GPU 并发度这些你根本没有监控的地方。
这就像医生用听诊器检查心脏，却不知道病人的问题其实在肝脏。工具没问题，但检查的位置错了。
对性能测试来说，最可怕的不是系统性能差，而是你能给出一套逻辑完整、却完全错误的解释。而 Java 的异构计算能力，正是制造这种假安全感的完美土壤。
只要指标体系还停留在 CPU 时代，性能分析就会天然滞后一步。
为什么会出现这种误判
传统的性能测试工具和监控体系，都是围绕 CPU、内存、线程这些资源设计的。但 GPU 计算有自己的特点：
- 数据搬运开销：CPU 内存和 GPU 内存之间的数据传输，可能成为新的瓶颈
- 计算粒度影响：GPU 适合大批量并行计算，小任务反而会因为启动开销得不偿失
- 资源竞争机制：GPU 是共享资源，多个任务同时抢占时，调度策略和 CPU 完全不同
这些特性，在传统的监控指标中完全看不到。
Java + GPU 正在悄悄打破默认共识
长期以来，性能测试有一个潜在共识：CPU 使用率可以近似代表系统算力负载。这个共识在异构计算场景下并不成立，因为 CPU 很可能只是一个调度员。
当计算真正发生在 GPU 上时，CPU 的空闲并不意味着系统还有余量，只能说明它没在干活。而性能测试如果仍然以 CPU 作为主要判断依据，结论本身就已经偏离事实。
与此同时，延迟的构成也开始发生变化。过去我们习惯把 TP99 抖动归因于线程调度、GC 或锁，而在 GPU 参与计算后，延迟往往来自计算粒度、批处理方式和数据搬运成本。
这些延迟不一定拉高平均值，却极容易放大尾延迟，这对性能测试来说，是一个非常不友好的特性。
想象一下这个场景：系统的平均响应时间是 50ms，看起来很稳定。但实际上，90% 的请求在 30ms 内完成（GPU 批量处理），10% 的请求需要等待 200ms（数据搬运和 GPU 排队）。这种分布，用传统的平均值指标根本发现不了。
性能测试工程师需要建立算力路径意识
这并不意味着性能测试工程师要转型做 GPU 编程，更不意味着每个人都要去研究 kernel。真正需要改变的，是分析问题时的第一反应。
未来在 Java 系统中，性能测试首先要回答的问题，不再只是这个接口慢不慢，而是这条链路的计算到底在哪发生。如果你不知道算力落点，后续所有指标解读都会变得模糊。
同时，性能结论也必须开始带条件。在 GPU 参与的系统里，算力是高度共享的，负载变化的不可预测性远高于 CPU。
不说明假设条件的性能结论，可靠性会快速下降。
算力路径意识的三个关键点
- 识别计算发生的位置：这段代码是在 CPU 上跑，还是在 GPU 上跑，还是混合执行？
- 理解不同算力的特性：CPU 擅长串行逻辑，GPU 擅长并行计算，各有优劣
- 关注算力切换的成本：数据在 CPU 和 GPU 之间传输，本身就是开销
建立这种意识后，你会发现很多以前看不懂的性能问题，突然就有了合理的解释。
不太舒服但必须接受
我给一个明确的判断：性能测试正在从接口压测，演进为算力路径验证。
谁还停留在 QPS、RT、CPU 这套单一维度的分析框架里，未来会越来越难解释真实问题。而真正有价值的性能测试工程师，会开始关注系统内部的计算结构，而不仅是外部表现。
HAT-MatMul 这篇文章，短期内可能不会直接影响你的工作内容。但它已经非常清楚地释放了一个信号：Java 的性能模型正在变化，而性能测试不能继续假装没看见。
这个变化不会一夜之间到来，但趋势已经很明确。早一天开始关注，就早一天建立认知优势。
写在最后
你不需要追新技术，也不需要立刻重构压测体系。但至少，当你看到 Babylon、HAT 这样的项目时，要意识到它们正在改变性能问题出现的位置。
性能测试这门手艺，最终拼的不是工具，而是对系统真实运行方式的理解。当算力开始迁移，理解就必须跟上。
就像当年从单机应用到分布式系统的转变一样，性能测试的关注点也在随着技术架构的演进而变化。适应变化，才能保持专业价值。