अंक कैसे गणना किए जाते हैं
इस पृष्ठ पर
PC Score एक आयामहीन सूचकांक है। नए मॉडल में यह CPU, GPU और आंतरिक विलंबता को जोड़ता है। आधार भार: CPU 60%, GPU 20%, Latency 20%। नीचे दिए गए मानक और भार आधार कॉन्फ़िगरेशन का वर्णन करते हैं, न कि ऑनलाइन रेटिंग की अपरिवर्तनीय सेटिंग्स का वादा: सर्वर नई कार्यप्रणाली प्रकाशित कर सकता है।
स्रोत मेट्रिक्स
Section titled “स्रोत मेट्रिक्स”ब्लॉक के लिए थ्रूपुट की गणना वैध प्रविष्टियों की संख्या और पहली तथा अंतिम के बीच के समय से की जाती है:
throughput = (N_valid − 1) × QPC_frequency / (last_QPC − first_QPC)एक ही लोड के तीन ब्लॉकों के लिए throughput का अंकगणितीय औसत लिया जाता है। CPU frame time CPU-कार्य के समय का वर्णन करता है। GPU और Combined के लिए फ़्रेम अंतराल कार्य शुरू होने के निकटवर्ती GPU timestamps से निर्धारित होते हैं; GPU-कार्य की अवधि अलग से संग्रहीत होती है। बेंचमार्क के सशर्त फ़्रेमों की संख्या गेमिंग FPS नहीं है।
अनुपस्थित मापों को शून्य से प्रतिस्थापित नहीं किया जाता। यदि मूल्यांकन के लिए डेटा अपर्याप्त है, तो किसी घटक की अनुपलब्धता को शून्य प्रदर्शन के रूप में नहीं समझा जा सकता।
पर्सेंटाइल और Low FPS
Section titled “पर्सेंटाइल और Low FPS”पर्सेंटाइल की गणना क्रमबद्ध मानों के लिए Hyndman–Fan Type 7 के रैखिक अंतर्वेशन से की जाती है:
h = (n − 1) × pi = floor(h)percentile = x[i] + (h − i) × (x[min(i + 1, n − 1)] − x[i])P50 माध्यिका है। P99 फ़्रेम समय का धीमा पुच्छ दर्शाता है: लगभग 99% अवलोकन इस सीमा से अधिक नहीं होते।
- 1% Low = 1000 / P99 फ़्रेम समय मिलीसेकंड में।
- 0,1% Low = 1000 / P99,9 फ़्रेम समय।
यहाँ Low FPS एक व्युत्क्रम पर्सेंटाइल है, न कि सबसे खराब प्रतिशत फ़्रेमों का औसत FPS। Low FPS की भिन्न परिभाषा वाले किसी अन्य परीक्षण की संख्याएँ समान डेटा पर भी भिन्न हो सकती हैं। 0,1% Low दुर्लभ घटनाओं और रिकॉर्डिंग की लंबाई के प्रति संवेदनशील है। आधार नए सूत्र में CPU के लिए P99 का उपयोग होता है; P99,9 एक अतिरिक्त मेट्रिक के रूप में दिखाया जाता है और PC Score में इसका अलग भार नहीं है।
मानकीकरण और ज्यामितीय माध्य
Section titled “मानकीकरण और ज्यामितीय माध्य”गति के लिए मानकीकृत मान measurement / reference के बराबर है, विलंबता के लिए reference / measurement। भारित ज्यामितीय माध्य:
G(x, w) = exp(Σ(w × ln(x)) / Σw)मानक मानकीकरण के लिए निश्चित संख्याएँ हैं, न कि सभी कंप्यूटरों का औसत या बाज़ार मानक। आधार मूल्यांकन का पैमाना 10 000 है: उपयोग किए गए सभी इनपुट का मानक से मेल 10 000 अंक देता है। भार को उनके योग पर मानकीकृत किया जाता है।
CPU Score
Section titled “CPU Score”CPU, CPU-परिदृश्य के निष्पादन की गति और उसके फ़्रेम समय के P99 को जोड़ता है। आधार मानक: throughput 4000 सशर्त फ़्रेम/से, P99 0,3 मि.से.। CPU के आंतरिक भार: 60% गति और 40% फ़्रेम समय की पुच्छ।
CPU Score = 10000 × (CPU throughput / 4000)^0.60 × (0.3 / CPU frame P99_ms)^0.40दूसरा भाग 1% Low CPU को 1000 / 0.3 पर मानकीकृत करने के बराबर है, अर्थात लगभग 3333,33 सशर्त फ़्रेम/से। अधिक दुर्लभ विलंबताएँ औसत throughput के निकट होने पर भी CPU Score में सुधार कर सकती हैं। यह CS2 या किसी अन्य गेम में 1% Low नहीं है: बेंचमार्क का अपना CPU-सिमुलेशन मापा जाता है।
GPU Score
Section titled “GPU Score”| परिदृश्य | मानक throughput, सशर्त फ़्रेम/से | GPU के भीतर भार |
|---|---|---|
| Geometry | 740 | 45% |
| Shader | 360 | 45% |
| Compute | 7600 | 10% |
GPU Score = 10000 × (Geometry / 740)^0.45 × (Shader / 360)^0.45 × (Compute / 7600)^0.10Compute का भार दो ग्राफ़िक्स परिदृश्यों की तुलना में कम है। इसलिए अकेले कंप्यूट शेडर की उच्च गति का अर्थ आनुपातिक रूप से उच्च कुल अंक नहीं है। GPU Score ड्राइवर, कमांड सबमिशन और सिस्टम की स्थिति पर भी निर्भर करता है; यह वीडियो कार्ड का पृथक पासपोर्ट मूल्यांकन नहीं है।
Core Latency
Section titled “Core Latency”P50, P95 और P99 विलंबता का उपयोग किया जाता है सॉफ़्टवेयर सिग्नल से GPU-कार्य पूर्ण होने तक।
| परिदृश्य | मानक P50, मि.से. | मानक P95, मि.से. | मानक P99, मि.से. | परिदृश्य भार |
|---|---|---|---|---|
| Baseline | 2,5 | 4 | 6 | 20% |
| Loaded | 9 | 12 | 16 | 80% |
प्रत्येक परिदृश्य के भीतर P50/P95/P99 के भार 50/30/20 हैं:
Baseline = (2.5 / B50)^0.50 × (4 / B95)^0.30 × (6 / B99)^0.20Loaded = (9 / L50)^0.50 × (12 / L95)^0.30 × (16 / L99)^0.20Core Latency Score = 10000 × Baseline^0.20 × Loaded^0.80मिलीसेकंड में विलंबताएँ कम मान पर बेहतर होती हैं; तदनुरूप अंक बढ़ता है। PresentMon की फ़्रेम आउटपुट मेट्रिक्स इस घटक में शामिल नहीं हैं।
अंतिम PC Score
Section titled “अंतिम PC Score”PC Score = 10000 × (CPU Score / 10000)^0.60 × (GPU Score / 10000)^0.20 × (Core Latency Score / 10000)^0.20यह ज्यामितीय योग है, अंकगणितीय नहीं। उदाहरण के लिए, शेष सभी इनपुट अपरिवर्तित रहने पर:
- CPU throughput में 10% की वृद्धि PC Score को लगभग 3,5% बढ़ाती है:
1.10^(0.60 × 0.60); - CPU P99 में 10% की कमी PC Score को लगभग 2,6% बढ़ाती है:
(1 / 0.90)^(0.40 × 0.60); - Compute का दोगुना होना PC Score को लगभग 1,4% बढ़ाता है:
2^(0.10 × 0.20)।
ये अंकगणितीय उदाहरण हैं, न कि ओवरक्लॉकिंग या अनुकूलन का मापा गया प्रभाव। व्यवहार में एक ही सेटिंग एक साथ कई मेट्रिक्स बदल सकती है।
Performance
Section titled “Performance”पुराने परिणामों और विस्तारित निदान में Performance संग्रहीत रह सकता है। इसका आधार सूत्र CPU, Geometry, Shader, Compute और Combined को सापेक्ष भार 3/1/1/1/3 और मानक 4000/740/360/7600/665 के साथ जोड़ता है। CPU/GPU/Latency मॉडल में Performance अंतिम PC Score का इनपुट नहीं है। Combined एक अलग मापा जाने वाला परिदृश्य बना रहता है, लेकिन सीधे नए अंतिम सूत्र में शामिल नहीं है।
Consistency
Section titled “Consistency”Consistency एक रन के भीतर धीमी पुच्छ और सामान्य समय के अनुपात का वर्णन करता है। आधार निदान के लिए CPU, Shader और Combined के P99/P50 अनुपातों का उपयोग किया जाता है, जिन्हें 1,20 / 1,15 / 1,20 पर मानकीकृत किया जाता है और समान भार के साथ ज्यामितीय माध्य से जोड़ा जाता है।
Consistency नए सूत्र का अलग गुणक नहीं है। यह सहजता के मूल्यांकन का त्याग नहीं है: P99 CPU पहले से ही CPU Score में ध्यान में रखा जाता है, और P95/P99 विलंबता Latency में शामिल हैं। पूर्ण रनों के बीच पुनरावृत्ति फिर भी अलग से जाँची जाती है।
कार्यप्रणाली का अद्यतन और पुराने परिणाम
Section titled “कार्यप्रणाली का अद्यतन और पुराने परिणाम”क्लाइंट सर्वर से मूल्यांकन पैरामीटर प्राप्त करता है। नई कार्यप्रणाली प्रकाशित होने के बाद सर्वर उपलब्ध मापों से संग्रहीत परिणामों की पुनर्गणना कर सकता है और रेटिंग में स्थान बदल सकता है। पुनर्गणना अंक बदलती है, लेकिन परीक्षण दोहराती नहीं है और पुराने लोड, ड्राइवर या लॉन्च शर्तों को ठीक नहीं करती।
रेटिंग को केवल कार्यप्रणाली के संस्करण के कारण अलग तालिकाओं में विभाजित नहीं किया जाता। पहले/बाद के अपने प्रयोग के लिए फिर भी समान लोड संस्करण और शर्तें चुनें। यदि पुराने परिणाम के किसी घटक के लिए आवश्यक डेटा नहीं है, तो उन्हें कुल अंक से पुनर्प्राप्त नहीं किया जा सकता या अनुपस्थित मान को शून्य नहीं माना जा सकता।
संग्रहीत संस्करण 0.5.2 की श्रृंखला पुराने Performance / Latency / Consistency मॉडल के मूल अंकों को भार 50/30/20 के साथ सुरक्षित रखती है। इसकी तालिकाएँ और स्क्रिप्ट नए सूत्र का सत्यापन नहीं हैं। मध्यवर्ती 70/20/10 भी पूर्व मॉडल से संबंधित हैं, न कि यहाँ वर्णित CPU/GPU/Latency से।
अद्यतन: 2026-10-02।
