测试hpc库性能的程序，输出图表

测试HPC库性能的程序可以使用一些性能分析工具来生成图表，例如：

1. Intel VTune Amplifier：可以分析应用程序的性能瓶颈，生成各种图表和报告，包括CPU利用率、内存访问模式、函数调用关系等。

2. HPCToolkit：可以分析并行程序的性能，生成时间线图、函数调用图、内存访问图等。

3. Score-P：可以分析并行程序的性能和可扩展性，生成时间线图、调用图、瓶颈图等。

4. PAPI：可以测量应用程序的硬件性能计数器，例如CPU周期、缓存命中率等，生成各种图表和报告。

这些工具通常都支持将性能数据导出为图表格式，例如CSV、XML、JSON等，可以使用其他工具或脚本将这些数据转换为图表。例如，可以使用Python的Matplotlib库来绘制各种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图等。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取性能数据
data = pd.read_csv('perf_data.csv')

# 绘制折线图
plt.plot(data['time'], data['perf'], label='performance')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Performance')
plt.title('Performance Analysis')
plt.legend()
plt.show()

# 绘制柱状图
plt.bar(data['thread'], data['perf'], label='performance')
plt.xlabel('Thread')
plt.ylabel('Performance')
plt.title('Performance Analysis')
plt.legend()
plt.show()

这里的perf_data.csv是一个包含性能数据的CSV文件，包括时间、性能指标和线程数等。可以根据具体的需求选择合适的图表类型和样式。