রান তুলনা

BoosterX → বেঞ্চমার্ক → তুলনা খুলুন এবং প্রয়োজনীয় সংরক্ষিত ফলাফল যোগ করুন। আগে/পরে পরীক্ষার জন্য একই লোড সংস্করণ, প্রোফাইল ও শর্ত বেছে নিন। সংখ্যার পার্থক্য নিজে থেকে কোনো টিউনের প্রভাব প্রমাণ করে না।

ইন্টারফেসে বিভিন্ন রানের পার্থক্যও দেখা যায়: CPU, GPU, লেটেন্সি, পরম মান এবং শতাংশ। শর্তের অমিল সংখ্যাগুলোকে অকেজো করে না, তবে পার্থক্যের কারণ সম্পর্কে সিদ্ধান্ত সীমিত করে। সামঞ্জস্যতার সতর্কবার্তা পরীক্ষা করুন এবং বিভিন্ন সংস্করণের তুলনাকে বিশুদ্ধ পরীক্ষা মনে করবেন না।

স্কোর সক্রিয় সার্ভার সূত্রে পুনরায় গণনা হতে পারে, তাই একই পদ্ধতির স্কোর এবং আলাদাভাবে মূল মেট্রিক তুলনা করুন। পুনর্গণনা সম্পাদিত লোড পরিবর্তন করে না। একক অনলাইন র‍্যাঙ্কিংয়ে অবস্থান একই পরিমাপ শর্তের প্রমাণ নয়।

পরীক্ষার পরিকল্পনা

1. প্রসেসর ও ভিডিও কার্ডের মডেল, Windows ও ড্রাইভারের সংস্করণ লিখে রাখুন। পরীক্ষাগুলোর মধ্যে পাওয়ার মোড ও কুলিং পরিবর্তন করবেন না। একই ব্যাকগ্রাউন্ড প্রোগ্রামের সেট ব্যবহার করুন।
2. প্রথমে সেটিংস না বদলে অন্তত তিনটি পরীক্ষা চালান। এভাবে ফলাফলের স্বাভাবিক বিস্তার দেখতে পাবেন। ছোট পার্থক্য সম্পর্কে সিদ্ধান্তের জন্য আরও পুনরাবৃত্তির প্রয়োজন হতে পারে।
3. একটি সেটিং পরিবর্তন করুন এবং পরীক্ষাগুলো পুনরাবৃত্তি করুন। রিবুট প্রয়োজন হলে মূল সেটিংসের সিরিজের আগেও তা করুন। প্রতিটি রানের আগে সমান সময় অপেক্ষা করুন।
4. সম্ভব হলে মূল সেটিংস, তারপর পরিবর্তিত, তারপর আবার মূল সেটিংস যাচাই করুন: A → B → A। এমন ক্রম টিউনের প্রভাবকে ওয়ার্ম-আপ ও ব্যাকগ্রাউন্ড লোড থেকে আলাদা করতে সাহায্য করে।
5. সব ফলাফল সংরক্ষণ করুন। আগেই নির্ধারণ করুন কোন ব্যর্থতা পরীক্ষাকে তুলনার অযোগ্য করে, যেমন রান বাধাগ্রস্ত হওয়া। কোনো পরীক্ষা বাদ দিলে কারণ উল্লেখ করুন। কম স্কোর নিজে থেকে তা মুছে ফেলার কারণ নয়।

স্ক্রিন রেজোলিউশন এবং উইন্ডো বা ফুলস্ক্রিন মোড একই রাখুন। রেজোলিউশনের প্রভাব যাচাই করলে প্রতিটি নির্বাচিত রেজোলিউশনে পরীক্ষাটি কয়েকবার পুনরাবৃত্তি করুন।

কী গণনা করবেন

Δ score, % = 100 × (mean_after / mean_before − 1)
CV, % = 100 × sample_standard_deviation / mean

রানগুলোর মধ্যে গড় মান ও বিস্তার তুলনা করুন। শুধু চূড়ান্ত স্কোর নয়, আলাদা স্কোর, মিলিসেকেন্ডে লেটেন্সি, P99 / 1% Low CPU এবং প্রতিটি লোডের সম্পাদনের গতি (throughput) পরীক্ষা করুন। লেটেন্সির জন্য ঋণাত্মক পার্থক্য সাধারণত উন্নতি বোঝায়; স্কোরের জন্য ধনাত্মক পার্থক্য স্কোর বৃদ্ধি বোঝায়।

পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা যাচাইয়ের জন্য সম্পূর্ণ রান গণনা করুন। একটি পরীক্ষার ভেতরের হাজার হাজার ফ্রেম পুনরায় পরীক্ষার বিকল্প নয়: সেগুলো সবই এক সেশনে পাওয়া এবং সাধারণ শর্তের উপর নির্ভরশীল।

কী সিদ্ধান্তে আসা যায়

স্বাভাবিক বিস্তারের তুলনায় ছোট পরিবর্তনের জন্য অতিরিক্ত পুনরাবৃত্তি প্রয়োজন। একটি সিরিজের ভিত্তিতে «1%-এর বেশি সবই তাৎপর্যপূর্ণ» ধরনের সার্বজনীন থ্রেশহোল্ড নির্ধারণ করা যায় না। এমনকি পরিসংখ্যানগতভাবে পার্থক্যযোগ্য পার্থক্যও ব্যবহারিক প্রভাবের জন্য খুব ছোট হতে পারে।

ব্লকভিত্তিক ডায়াগনস্টিক ইতিমধ্যে ফলাফলে অন্তর্ভুক্ত: প্রতিটি লোডের জন্য ব্লক অনুযায়ী সম্পাদনের গতির বিস্তার, «প্রথম-শেষ» সরণ এবং ধাপ অনুযায়ী ট্রেন্ড সংরক্ষিত হয়। এটি নতুন পুনরাবৃত্তির আগেই বিচার করতে দেয়, দুটি রানের পার্থক্য তাদের ভেতরে পর্যবেক্ষিত শব্দের চেয়ে বেশি কি না। যে সূত্রে ব্লকগুলো স্কোরে সমন্বিত হয়, তা স্কোর গণনায় উন্মুক্ত।

সংরক্ষণাগারভুক্ত সংস্করণ 0.5.2-এর আটটি রানের সিরিজে অপ্টিমাইজ করা সিস্টেমে পুনরাবৃত্তি ও রেজোলিউশন তুলনা করা হয়েছিল। এতে অপ্টিমাইজ না করা অবস্থা নেই, তাই এটি BoosterX থেকে লাভ প্রমাণ করে না।

সিন্থেটিক পরীক্ষা সিস্টেমের কাজের পরিবর্তন গবেষণায় সাহায্য করে। নির্দিষ্ট গেমের উপকারিতা যাচাই করতে তার পুনরুৎপাদনযোগ্য গেমপ্লে দৃশ্যে তুলনাটি পুনরাবৃত্তি করুন।

আপডেট করা হয়েছে: 2026-10-02।