请设计实验，在x64处理器架构和Release build的情况下对此库的性能进行验 证。

为了测试HPCsharp库的性能，我们可以编写一个基准测试程序来评估库中每个函数的性能。下面是一个基准测试程序的示例：

using System;
using System.Diagnostics;
using HPCsharp;
 
class Program
{
    static void Main()
    {
        const int ARRAY_SIZE = 1000000;
        int[] arr = new int[ARRAY_SIZE];
        Random rand = new Random();
 
        // 填充数组
        for (int i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++)
        {
            arr[i] = rand.Next();
        }
 
        // 测试Sum函数的性能
        Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();
        int sum = arr.Sum();
        sw.Stop();
        Console.WriteLine("Sum: {0}, Elapsed time: {1} ms", sum, sw.ElapsedMilliseconds);
 
        // 测试ParallelSum函数的性能
        sw = Stopwatch.StartNew();
        int pSum = arr.ParallelSum();
        sw.Stop();
        Console.WriteLine("ParallelSum: {0}, Elapsed time: {1} ms", pSum, sw.ElapsedMilliseconds);
    }
}

在上面的代码中，我们首先创建了一个长度为1000000的整型数组，并用随机数填充它。然后我们分别调用`arr.Sum()`和`arr.ParallelSum()`方法来计算数组中所有元素的总和。`arr.Sum()`方法是HPCsharp库中的一个函数，用于计算数组的总和。而`arr.ParallelSum()`方法则是HPCsharp库中的另一个函数，用于并行计算数组的总和。

我们可以在x64处理器架构和Release build的情况下运行这个基准测试程序，以评估HPCsharp库在这种环境下的性能表现。我们可以多次运行这个基准测试程序，并取平均值来得到更准确的结果。我们还可以尝试使用不同大小的数组来测试函数的性能，以获得更全面的性能评估。

需要注意的是，基准测试的结果可能会因处理器的型号、内存大小、操作系统等因素而有所不同，因此需要进行多次测试和比较才能得出准确的结论。