बेंचमार्क पुनरावृत्ति की जाँच

छह रनों में 1920×1080 पर PC Score का भिन्नता गुणांक 0,256% है। कम रिज़ॉल्यूशन पर दो रन इन छह के औसत से +0,392% और −0,070% विचलित हुए। एक PC पर प्रसार छोटा रहा, लेकिन इन आंकड़ों से अन्य कॉन्फ़िगरेशन पर शोर का आकलन नहीं किया जा सकता।

यहाँ 2026-09-04 के सभी आठ रनों का विश्लेषण है। कोई भी रन तालिकाओं से बाहर नहीं किया गया। गणनाएँ 2026-09-07 को पुनः गणना की गईं।

शर्तें

पैरामीटर	श्रृंखला का डेटा
CPU	AMD Ryzen 7 7800X3D, 8 भौतिक कोर / 16 लॉजिकल प्रोसेसर
GPU	NVIDIA GeForce RTX 5070
Windows	बिल्ड 26200; परिणामों में संस्करण पंक्ति Windows 10.0.26200
इंजन	PCBenchmarkX 0.5.2
प्रोफ़ाइल	Candidate, समान अवधि और परीक्षण संरचना
मूल्यांकन मॉडल	score-model-1.2-candidate-1
आंतरिक रिज़ॉल्यूशन	सभी आठ रनों में 1920×1080
आउटपुट	बिना बॉर्डर वाली पूर्ण-स्क्रीन विंडो
वातावरण की स्थिति	सभी परिणामों में पाई गई हाइपरवाइज़र दर्ज है

लेखक के डेटा के अनुसार BoosterX अनुकूलनों वाला Windows उपयोग किया गया। श्रृंखला की सेटिंग्स की पूरी सूची प्रकाशित नहीं है। संग्रह में अनुकूलित-रहित Windows से तुलना भी नहीं है। दर्ज हाइपरवाइज़र गेस्ट VM के भीतर चलने के तथ्य को सिद्ध नहीं करता।

सारांश में ग्राफ़िक्स ड्राइवर का संस्करण नहीं है, और संग्रह परीक्षणों के दौरान घटकों का तापमान और सेटिंग्स की पूरी सूची निर्धारित करने की अनुमति नहीं देता।

रन कैसे विभाजित हैं

पहले तीन रन एक ही Windows बूट में, अगले तीन प्रत्येक अलग रीबूट के बाद किए गए। यह सिस्टम के निरंतर चलने के समय (uptime) से दिखता है: परिकलित बूट क्षण №1-3 में मेल खाता है और №4, №5 तथा №6 में भिन्न है। अंतिम दो रिज़ॉल्यूशन परीक्षण №6 के बाद बिना नए रीबूट के किए गए।

№	Windows बूट	परीक्षण से पहले सिस्टम का चलने का समय, मिनट	आउटपुट रिज़ॉल्यूशन	PC Score
1	A	4,94	1920×1080	14 198,58
2	A	7,56	1920×1080	14 229,16
3	A	10,23	1920×1080	14 186,01
4	B	0,67	1920×1080	14 239,20
5	C	3,52	1920×1080	14 224,65
6	D	7,80	1920×1080	14 141,08
7	D	10,62	1280×768	14 258,79
8	D	13,48	800×600	14 193,24

रन №4 बूट के एक मिनट से भी कम समय बाद शुरू हुआ। परीक्षणों से पहले प्रतीक्षा भिन्न है, इसलिए यहाँ अलग से «केवल रीबूट का प्रभाव» अलग करना असंभव है: सिस्टम शुरू होने के बाद सॉफ़्टवेयर का व्यवहार इसमें जुड़ जाता है।

1920×1080 पर पुनरावृत्ति

यहाँ CV पूर्ण रनों के बीच, भाजक n − 1 वाले नमूना मानक विचलन के माध्यम से गणना किया जाता है:

mean = sum(x) / n
s = sqrt(sum((x − mean)^2) / (n − 1))
CV, % = 100 × s / mean
range, % = 100 × (max(x) − min(x)) / mean

PC Score श्रृंखला	n	औसत	CV	प्रसार / औसत
एक बूट, №1–3	3	14 204,58	0,156%	0,304%
अलग बूट, №4–6	3	14 201,65	0,373%	0,691%
सभी 1920×1080, №1–6	6	14 203,12	0,256%	0,691%

पहले और दूसरे तीन-समूह की तुलना −0,021% का अंतर देती है। बूटों के बीच प्रसार एक ही बूट के भीतर से अधिक है, लेकिन इस श्रृंखला में यह अभी भी छोटा है। सीमांत त्रुटि के बारे में कठोर निष्कर्ष के लिए प्रति समूह तीन रन कम हैं।

घटक, №1–6	औसत	रनों के बीच CV	प्रसार / औसत
Performance	11 437,74	0,121%	0,330%
Core Latency Score	21 750,66	0,392%	1,129%
Consistency	12 878,65	0,832%	2,156%

तीन घटकों में सबसे अधिक स्थिरता Performance ने दिखाई। जिन ब्लॉकों में विलंबता वितरण की पूँछ का उपयोग होता है, वे अधिक स्पष्ट रूप से उतार-चढ़ाव करते रहे। इसलिए समान दिखने वाले अंतिम अंक अभी भी फ़्रेम वितरणों की समान तस्वीर की गारंटी नहीं देते।

रिज़ॉल्यूशन की जाँच

रिज़ॉल्यूशन	PC Score	№1–6 के औसत से Δ PC	Δ Performance	Δ Core Latency Score	Δ Consistency
1280×768, №7	14 258,79	+0,392%	−0,054%	+0,633%	+1,149%
800×600, №8	14 193,24	−0,070%	−0,089%	−0,099%	+0,022%

आउटपुट रिज़ॉल्यूशन घटाने से Performance में व्यवस्थित वृद्धि नहीं हुई। यह निश्चित आंतरिक लोड 1920×1080 के तर्क में बैठता है।

यदि केवल उसी Windows बूट में निकटतम 1920×1080 रन №6 से तुलना करें, तो PC Score में परिवर्तन +0,832% और +0,369% हैं। अंतर इस पर निर्भर करता है कि हम एक रन से तुलना करते हैं या कई के औसत से, इसलिए यहाँ दोनों विकल्प दिखाए गए हैं।

प्रत्येक निम्न रिज़ॉल्यूशन पर केवल एक रन था। क्रम बारी-बारी नहीं था, और रिज़ॉल्यूशन बदलने के बाद 1920×1080 का दोबारा रन नहीं था। तस्वीर निश्चित आंतरिक लोड की परिकल्पना से मेल खाती है, लेकिन अलग-अलग घटकों पर रिज़ॉल्यूशन के प्रभाव को बाहर नहीं करती। जाँच के लिए क्रम बारी-बारी रखते हुए कई PC पर पुनरावृत्ति चाहिए।

गणनाओं की जाँच और उपलब्ध डेटा

सभी आठ रन पूरे हुए: प्रकाशित CSV में प्रत्येक रन के सभी चार मूल्यांकन और इनपुट समुच्चय भरे हुए हैं। रन की उपयुक्तता का मूल्यांकन रन गुणवत्ता मॉडल (Run Quality) से किया जाता है, जिसका वर्णन कार्यप्रणाली में है: यह CPU की पृष्ठभूमि लोड, हाइपरवाइज़र, बैटरी पर चलने और दूरस्थ सत्र को ध्यान में रखता है। साथ ही बाहरी हस्तक्षेप फिर भी मापनों को प्रभावित कर सकते थे: इस मॉडल के अनुसार रन की उपयुक्तता उनके अभाव को सिद्ध नहीं करती।

सभी रनों के लिए Performance, Core Latency Score, Consistency और PC Score संग्रहीत throughput और प्रतिशतकों से नए सिरे से गणना किए गए। प्रकाशन से अधिकतम अंतर 0,000001 अंक से कम है। यह समुच्चयों द्वारा सूत्रों की जाँच है; इस विश्लेषण में कच्चे फ़्रेमों से प्रतिशतकों का पूर्ण पुनर्निर्माण नहीं किया गया।

• आठ रनों का साफ़ किया गया डेटा, CSV।
• गणनाओं की जाँच की स्क्रिप्ट, Python 3। केवल मानक लाइब्रेरी चाहिए।

दोनों फ़ाइलें साथ रखें और चलाएँ:

python analyze_repeatability.py

CSV में मूल्यांकन और इनपुट समुच्चय, रिज़ॉल्यूशन, सिस्टम का चलने का समय और बूटों के सांकेतिक चिह्न हैं। पहचानकर्ताओं और सेवा डेटा वाला पूरा मूल संग्रह प्रकाशित नहीं किया जाता।

स्वतंत्र परिणाम

अन्य कंप्यूटरों पर पुनरावृत्ति की जाँच के लिए, अपनी श्रृंखलाएँ admin@boosterx.org पर «PCBenchmarkX: повторяемость» विषय के साथ भेजें।

समान शर्तों पर कई पूर्ण परिणाम भेजें और CPU, GPU, RAM, Windows तथा ड्राइवर का संस्करण, प्रोफ़ाइल, रिज़ॉल्यूशन, रीबूट और परीक्षणों के बीच के परिवर्तन बताएँ। यदि रिज़ॉल्यूशन का प्रभाव जाँच रहे हैं, तो उसे रनों के बीच बारी-बारी बदलें और प्रत्येक मान पर कई रन करें। पूरी श्रृंखला एक साथ भेजना बेहतर है, «खराब» या दुर्लभ मामलों सहित।

भेजने से पहले संग्रह में व्यक्तिगत डेटा की जाँच करें। बताएँ कि परिणाम और कंप्यूटर की विशेषताएँ आपके व्यक्तिगत डेटा के बिना प्रकाशित की जा सकती हैं या नहीं। जाँच के बाद हम शर्तों, गणनाओं और सीमाओं के साथ श्रृंखला यहाँ जोड़ सकेंगे। बड़े प्रसार वाली श्रृंखलाएँ भी भेजें: वे यह समझने में मदद करेंगी कि किन परिस्थितियों में परिणाम कम स्थिर होते हैं।

यह विश्लेषण BoosterX टीम द्वारा प्रदान की गई श्रृंखला के आधार पर तैयार किया गया है। यह स्वतंत्र प्रमाणन नहीं है और BoosterX अनुकूलन से लाभ सिद्ध नहीं करता। स्वतंत्र पुनरुत्पादनों को अलग से चिह्नित किया जाएगा।