首先，SMT（Simultaneous Multi-Threading）和HT（Hyper-Threading）都是指处理器的多线程技术，允许一个物理处理器核心同时执行多个线程。在AMD处理器中，SMT被称为SMT，而在Intel处理器中，它被称为HT。

要评估AMD SMT或Intel HT的性能，可以使用以下代码示例来测试多线程性能。

1. C++代码示例：

#include 
#include 
#include 

// 线程函数
void threadFunction(int threadID) {
    for (int i = 0; i < 1000000; ++i) {
        // 执行一些计算任务
    }
}

int main() {
    const int numThreads = 8; // 线程数量

    std::chrono::steady_clock::time_point startTime = std::chrono::steady_clock::now(); // 记录开始时间

    std::thread threads[numThreads];

    // 创建线程并启动
    for (int i = 0; i < numThreads; ++i) {
        threads[i] = std::thread(threadFunction, i);
    }

    // 等待所有线程完成
    for (int i = 0; i < numThreads; ++i) {
        threads[i].join();
    }

    std::chrono::steady_clock::time_point endTime = std::chrono::steady_clock::now(); // 记录结束时间

    // 计算执行时间
    std::chrono::duration duration = std::chrono::duration_cast>(endTime - startTime);
    std::cout << "Execution time: " << duration.count() << " seconds" << std::endl;

    return 0;
}

此示例创建了8个线程，并在每个线程上执行一些计算任务。使用头文件和std::thread类来创建和管理线程。使用头文件和std::chrono::steady_clock来计算执行时间。

2. Python代码示例：

import threading
import time

# 线程函数
def thread_function(thread_id):
    for i in range(1000000):
        # 执行一些计算任务
        pass

if __name__ == "__main__":
    num_threads = 8 # 线程数量

    start_time = time.time() # 记录开始时间

    threads = []

    # 创建线程并启动
    for i in range(num_threads):
        thread = threading.Thread(target=thread_function, args=(i,))
        threads.append(thread)
        thread.start()

    # 等待所有线程完成
    for thread in threads:
        thread.join()

    end_time = time.time() # 记录结束时间

    # 计算执行时间
    duration = end_time - start_time
    print("Execution time:", duration, "seconds")

此示例在Python中使用threading模块创建了8个线程，并在每个线程上执行一些计算任务。threading.Thread类用于创建和管理线程。使用time模块来计算执行时间。

根据实际需求，你可以使用这些代码示例来评估AMD SMT或Intel HT的性能。请记住，在实际情况中，性能还受到许多其他因素的影响，如处理器型号、缓存大小、内存带宽等。