실행 비교

BoosterX → 벤치마크 → 비교를 열고 필요한 저장된 결과를 추가하세요. 전후 실험을 위해서는 동일한 버전의 부하, 프로필 및 조건을 선택하세요. 숫자의 차이만으로는 설정의 효과를 입증할 수 없습니다.

인터페이스에서는 서로 다른 실행 간의 차이도 살펴볼 수 있습니다: CPU, GPU, 지연, 절대값 및 백분율. 조건이 일치하지 않는다고 해서 숫자 자체가 쓸모없어지는 것은 아니지만, 차이의 원인에 대한 결론은 제한됩니다. 호환성 경고를 확인하고 서로 다른 버전의 비교를 순수한 실험으로 간주하지 마세요.

점수는 현재 서버 공식에 따라 재계산될 수 있으므로, 동일한 방법론의 평가를 비교하고 원본 지표는 별도로 비교하세요. 재계산은 수행된 부하를 바꾸지 않습니다. 통합 온라인 순위에서의 위치는 동일한 측정 조건의 증거가 아닙니다.

실험 계획

프로세서와 그래픽 카드 모델, Windows 및 드라이버 버전을 기록하세요. 테스트 사이에 전원 모드와 냉각을 변경하지 마세요. 동일한 백그라운드 프로그램 세트를 사용하세요.
먼저 설정을 변경하지 않고 최소 세 번의 테스트를 수행하세요. 이렇게 하면 일반적인 결과 편차를 확인할 수 있습니다. 작은 차이에 대한 결론을 위해서는 더 많은 반복이 필요할 수 있습니다.
하나의 설정을 변경하고 테스트를 반복하세요. 재부팅이 필요하다면 원래 설정으로 진행하는 시리즈 전에도 수행하세요. 각 실행 전에 동일한 시간을 기다리세요.
가능하면 원래 설정, 그다음 변경된 설정, 그다음 다시 원래 설정을 확인하세요: A → B → A. 이러한 순서는 설정의 효과를 워밍업과 백그라운드 부하로부터 분리하는 데 도움이 됩니다.
모든 결과를 저장하세요. 어떤 실패가 테스트를 비교에 부적합하게 만드는지 미리 정하세요, 예를 들어 실행 중단. 테스트를 제외한다면 이유를 명시하세요. 낮은 점수 자체가 그것을 삭제할 이유는 아닙니다.

화면 해상도와 창 모드 또는 전체 화면 모드를 동일하게 유지하세요. 해상도의 영향을 확인한다면 각 선택한 해상도에서 테스트를 여러 번 반복하세요.

무엇을 계산할지

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

실행 간의 평균값과 편차를 비교하세요. 최종 점수뿐만 아니라 개별 평가, 밀리초 단위의 지연, P99 / 1% Low CPU 및 각 부하의 실행 속도(throughput)를 확인하세요. 지연의 경우 음의 차이는 일반적으로 개선을 의미하고, 점수의 경우 양의 차이는 평가 상승을 의미합니다.

반복성을 확인하려면 전체 실행을 계산하세요. 하나의 테스트 내 수천 프레임은 반복 테스트를 대체하지 못합니다: 모두 하나의 세션에서 얻어지며 공통 조건에 의존합니다.

무엇을 결론지을 수 있는지

일반적인 편차에 비해 작은 변화는 추가 반복이 필요합니다. «모두 1% 이상이 유의미하다»와 같은 보편적인 임계값을 하나의 시리즈로 설정할 수는 없습니다. 통계적으로 구별 가능한 차이조차도 실질적인 효과를 내기에는 너무 작을 수 있습니다.

블록별 진단은 이미 결과에 내장되어 있습니다: 각 부하에 대해 블록별 실행 속도 편차, «첫 번째-마지막» 이동 및 단계별 추세가 저장됩니다. 이를 통해 새로운 반복 없이도 두 실행의 차이가 그 안에서 관찰되는 노이즈를 초과하는지 판단할 수 있습니다. 블록이 점수로 집계되는 공식은 점수 계산에 공개되어 있습니다.

아카이브 버전 0.5.2의 여덟 번 실행 시리즈에서는 최적화된 시스템에서 반복과 해상도를 비교했습니다. 여기에는 최적화되지 않은 상태가 포함되어 있지 않으므로 BoosterX의 이점을 입증하지 않습니다.

합성 테스트는 시스템 작동의 변화를 연구하는 데 도움이 됩니다. 특정 게임에 대한 이점을 확인하려면 재현 가능한 게임 시나리오에서 비교를 반복하세요.

업데이트: 2026-10-02.