ベンチマークの再現性検証
目次
アーカイブ調査。 以下のデータは 2026-09-04 にバージョン 0.5.2 で取得されたものです。表、CSV、スクリプトは Performance / Core Latency / Consistency の旧式な計算式を重み 50/30/20 で保持しています。これは現在のオンラインランキングのスコアではなく、新しい CPU/GPU/Latency モデルの検証でもありません。CV 0,256% の値を自動的にそれへ移すことはできません。現行の計算式は別途説明しています。
このシリーズの後、GPU 負荷の手法と実行内容が変更されました。古い数値の再計算は新しいハードウェアシリーズの代わりにはなりません。この更新では、元の観測と公開された計算は変更されていません。
1920×1080 での 6 回の実行において、PC Score の変動係数は 0,256% です。より低い解像度での 2 回の実行は、これら 6 回の平均から +0,392% および −0,070% ずれました。1 台の PC ではばらつきは小さくなりましたが、このデータから他の構成におけるノイズを評価することはできません。
ここには 2026-09-04 の全 8 回の実行の分析があります。どの実行も表から除外されていません。計算は 2026-09-07 に再計算されています。
| パラメータ | シリーズのデータ |
|---|---|
| CPU | AMD Ryzen 7 7800X3D、8 物理コア / 16 論理プロセッサ |
| GPU | NVIDIA GeForce RTX 5070 |
| Windows | ビルド 26200、結果内のバージョン文字列 Windows 10.0.26200 |
| エンジン | PCBenchmarkX 0.5.2 |
| プロファイル | Candidate、同一の所要時間とテスト構成 |
| 評価モデル | score-model-1.2-candidate-1 |
| 内部解像度 | 全 8 回の実行で 1920×1080 |
| 出力 | 枠なしの全画面ウィンドウ |
| 環境状態 | すべての結果で検出されたハイパーバイザーが記録されている |
作者のデータによると、BoosterX で最適化された Windows が使用されました。シリーズの設定の完全なリストは公開されていません。アーカイブには最適化されていない Windows との比較もありません。記録されたハイパーバイザーは、ゲスト VM 内で実行された事実を証明するものではありません。
概要にはグラフィックスドライバーのバージョンがなく、アーカイブからはテスト中のコンポーネントの温度と設定の完全なリストを特定することはできません。
実行の分割方法
Section titled “実行の分割方法”最初の 3 回の実行は 1 回の Windows 起動で行われ、次の 3 回はそれぞれ個別の再起動後に行われました。これはシステムの連続稼働時間（uptime）からわかります。計算された起動時刻は №1-3 で一致し、№4、№5、№6 では異なります。最後の 2 回の解像度テストは №6 の後、新しい再起動なしで実行されました。
| № | Windows 起動 | テスト前のシステム稼働時間、分 | 出力解像度 | 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 |
実行 №4 は起動から 1 分未満で開始されました。テストまでの待機時間は異なるため、ここで「再起動のみの効果」を個別に抽出することはできません。システム起動後のソフトウェアの挙動が重なります。
1920×1080 での再現性
Section titled “1920×1080 での再現性”ここでの CV は完全な実行間で、除数 n − 1 の標本標準偏差を用いて計算されます。
mean = sum(x) / ns = sqrt(sum((x − mean)^2) / (n − 1))CV, % = 100 × s / meanrange, % = 100 × (max(x) − min(x)) / mean| PC Score シリーズ | n | 平均 | CV | 範囲 / 平均 |
|---|---|---|---|---|
| 1 回の起動、№1–3 | 3 | 14 204,58 | 0,156% | 0,304% |
| 異なる起動、№4–6 | 3 | 14 201,65 | 0,373% | 0,691% |
| すべての 1920×1080、№1–6 | 6 | 14 203,12 | 0,256% | 0,691% |
最初の 3 回と次の 3 回の比較では −0,021% の差があります。起動間のばらつきは 1 回の起動内よりも大きいですが、このシリーズでは依然として小さいです。グループあたり 3 回の実行では、限界誤差について厳密な結論を出すには不十分です。
| コンポーネント、№1–6 | 平均 | 実行間の CV | 範囲 / 平均 |
|---|---|---|---|
| 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% |
3 つのコンポーネントのうち、最も高い安定性を示したのは Performance でした。レイテンシ分布の裾を使用するブロックはより顕著に変動しました。そのため、見た目が同じ最終スコアは、フレーム時間分布の同じ状況を保証するものではありません。
解像度の検証
Section titled “解像度の検証”| 解像度 | PC Score | 平均 №1–6 に対する 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% |
出力解像度の低下は Performance の体系的な上昇をもたらしませんでした。これは固定された内部負荷 1920×1080の論理に合致します。
同じ Windows 起動内の直近の 1920×1080 実行 №6 とのみ比較する場合、PC Score の変化は +0,832% および +0,369% です。差は 1 回の実行と比較するか、複数の平均と比較するかによって異なるため、ここでは両方の選択肢を示しています。
各低解像度では 1 回の実行のみでした。順序は交互にされておらず、解像度変更後の 1920×1080 の再実行はありませんでした。結果は固定された内部負荷の仮説と一致しますが、解像度が個々のコンポーネントに与える影響を排除するものではありません。検証には、順序を交互にした複数の PC での繰り返しが必要です。
計算の検証と利用可能なデータ
Section titled “計算の検証と利用可能なデータ”8 回の実行はすべて完了しました。公開された CSV では、各実行の 4 つのスコアと入力集計値がすべて入力されています。実行の適合性は手法で説明されている実行品質モデル（Run Quality）によって評価されます。これはバックグラウンドの CPU 負荷、ハイパーバイザー、バッテリー駆動、リモートセッションを考慮します。ただし、外部の干渉が測定に影響を与えた可能性は依然としてあります。このモデルによる実行の適合性は、それらの不在を証明するものではありません。
すべての実行について、Performance、Core Latency Score、Consistency、PC Score が保存された throughput とパーセンタイルから再計算されました。公開値との最大の差は 0,000001 ポイント未満です。これは集計値による計算式の検証です。この分析では生のフレームからのパーセンタイルの完全な再構築は行われていません。
- 8 回の実行のクリーンなデータ、CSV。
- 計算検証スクリプト、Python 3。標準ライブラリのみが必要です。
両方のファイルを同じ場所に保存して実行してください。
python analyze_repeatability.pyCSV にはスコアと入力集計値、解像度、システム稼働時間、起動の識別子が含まれています。識別子とサービスデータを含む完全な元のアーカイブは公開されていません。
独立した結果
Section titled “独立した結果”他のコンピューターでの再現性を検証するために、あなたのシリーズを件名「PCBenchmarkX: повторяемость」で admin@boosterx.org までお送りください。
同じ条件での複数の完全な結果を送信し、CPU、GPU、RAM、Windows とドライバーのバージョン、プロファイル、解像度、再起動、テスト間の変更を記載してください。解像度の影響を検証する場合は、実行間で解像度を交互にし、各値で複数回の実行を行ってください。「悪い」またはまれなケースを含め、シリーズ全体を送信することをお勧めします。
送信前にアーカイブに個人データが含まれていないか確認してください。個人データなしで結果とコンピューターの特性を公開できるかどうかを記載してください。確認後、条件、計算、制限とともにシリーズをここに追加できます。ばらつきの大きいシリーズもお送りください。それらは、どのような条件で結果がより不安定になるかを解明するのに役立ちます。
この分析は提供されたシリーズに基づいて BoosterX チームが作成しました。これは独立した認証ではなく、BoosterX の最適化による向上を証明するものではありません。独立した再現は別途表示されます。