Kontroll av benchmarkens repeterbarhet

Arkivstudie. Data nedan erhölls 2026-09-04 på version 0.5.2. Tabellerna, CSV och skriptet behåller den gamla formeln Performance / Core Latency / Consistency med vikterna **50/30/20. Detta är inte aktuella poäng från onlinerankningen och inte en kontroll av den nya modellen CPU/GPU/Latency. Värdet CV 0,256% kan inte automatiskt överföras till den. Den aktuella formeln beskrivs separat.

Efter denna serie ändrades metodiken och utförandet av GPU-belastningar. Omräkning av gamla siffror ersätter inte den nya hårdvaruserien. I denna uppdatering ändrades inte de ursprungliga observationerna och de publicerade beräkningarna.

I sex körningar med 1920×1080 är variationskoefficienten för PC Score 0,256%. Två körningar vid lägre upplösning avvek från medelvärdet av dessa sex med +0,392% och −0,070%. På en PC blev spridningen liten, men med dessa data kan man inte bedöma bruset på andra konfigurationer.

Här finns en genomgång av alla åtta körningar från **2026-09-04. Ingen körning har tagits bort från tabellerna. Beräkningarna är omräknade **2026-09-07.

Villkor

Parameter	Data för serien
CPU	AMD Ryzen 7 7800X3D, 8 fysiska kärnor / 16 logiska processorer
GPU	NVIDIA GeForce RTX 5070
Windows	Build 26200; versionssträng i resultaten Windows 10.0.26200
Motor	PCBenchmarkX 0.5.2
Profil	Candidate, samma varaktigheter och sammansättning av tester
Bedömningsmodell	score-model-1.2-candidate-1
Intern upplösning	1920×1080 i alla åtta körningar
Utdata	Helskärmsfönster utan ram
Miljöstatus	I alla resultat noteras en upptäckt hypervisor

Enligt författaren användes Windows med BoosterX-optimeringar. Den fullständiga listan över inställningar från serien har inte publicerats. I arkivet finns inte heller någon jämförelse med icke-optimerad Windows. Den noterade hypervisorn bevisar inte att körningen skett inuti en gäst-VM.

I sammanställningen saknas versionen av grafikdrivrutinen, och arkivet gör det inte möjligt att fastställa komponenternas temperatur och den fullständiga listan över inställningar under testerna.

Hur körningarna är åtskilda

De första tre körningarna utfördes i en och samma Windows-start, de följande tre var och en efter en separat omstart. Detta syns på tiden för systemets kontinuerliga drift (uptime): den beräknade starttiden sammanfaller för nr 1-3 och skiljer sig för nr 4, nr 5 och nr 6. De två sista upplösningstesterna utfördes efter nr 6 utan ny omstart.

Nr	Windows-start	Systemets drifttid före testet, min	Upplösning för utdata	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

Körning nr 4 startade mindre än en minut efter starten. Väntetiden före testerna är olika, därför går det inte att här separat urskilja ”effekten av enbart omstart”: beteendet hos programvaran efter systemstart läggs ovanpå.

Repeterbarhet vid 1920×1080

CV beräknas här mellan fullständiga körningar, via urvalsstandardavvikelsen med divisorn n − 1:

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

Serie PC Score	n	Medel	CV	Spridning / medel
En uppstart, nr 1–3	3	14 204,58	0,156%	0,304%
Olika uppstarter, nr 4–6	3	14 201,65	0,373%	0,691%
Alla 1920×1080, nr 1–6	6	14 203,12	0,256%	0,691%

Jämförelsen av den första och den andra trion ger en skillnad på −0,021%. Spridningen mellan uppstarter är högre än inom en och samma uppstart, men i den här serien är den fortfarande liten. Tre körningar per grupp är för få för en strikt slutsats om den maximala felmarginalen.

Komponent, nr 1–6	Medel	CV mellan körningar	Spridning / medel
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%

Av de tre komponenterna visade Performance störst stabilitet. Block som använder svansen av latensfördelningen varierade mer. Därför garanterar till synes identiska slutbetyg ännu inte en identisk bild av kadensfördelningarna.

Kontroll av upplösning

Upplösning	PC Score	Δ PC mot medel nr 1–6	Δ Performance	Δ Core Latency Score	Δ Consistency
1280×768, nr 7	14 258,79	+0,392%	−0,054%	+0,633%	+1,149%
800×600, nr 8	14 193,24	−0,070%	−0,089%	−0,099%	+0,022%

En sänkning av utupplösningen ledde inte till en systematisk ökning av Performance. Det stämmer med logiken i den fasta interna belastningen 1920×1080.

Om man bara jämför med den närmaste 1920×1080-körningen nr 6 i samma Windows-uppstart, uppgår ändringarna i PC Score till +0,832% och +0,369%. Skillnaden beror på om vi jämför med en enstaka körning eller med medelvärdet av flera, därför visas båda varianterna här.

Vid varje låg upplösning fanns bara en körning. Ordningen alternerades inte, och någon upprepad körning av 1920×1080 efter upplösningsbytet gjordes inte. Bilden stämmer med hypotesen om en fast intern belastning, men utesluter inte att upplösningen påverkar enskilda komponenter. För att verifiera detta krävs en upprepning på flera PC med alternerande ordning.

Kontroll av beräkningar och tillgängliga data

Alla åtta körningar slutfördes: i den publicerade CSV-filen är alla fyra betyg och indataaggregat ifyllda för varje körning. En körnings användbarhet bedöms av modellen för körningskvalitet (Run Quality), som beskrivs i metodiken: den tar hänsyn till bakgrundsbelastning på CPU, hypervisor, batteridrift och fjärrsession. Externa störningar kan ändå ha påverkat mätningarna: körningens användbarhet enligt denna modell bevisar inte att de saknades.

För alla körningar har Performance, Core Latency Score, Consistency och PC Score räknats om från de sparade throughput- och percentilvärdena. Den största avvikelsen från publiceringen är mindre än 0,000001 betyg. Detta är en kontroll av formlerna utifrån aggregaten; någon fullständig återuppbyggnad av percentilerna från råa kadrer gjordes inte i denna analys.

• Rensade data från åtta körningar, CSV.
• Skript för kontroll av beräkningar, Python 3. Endast standardbiblioteket krävs.

Spara båda filerna bredvid varandra och kör:

python analyze_repeatability.py

CSV-filen innehåller betyg och indataaggregat, upplösningar, systemets drifttid och beteckningar för uppstarterna. Det fullständiga originalarkivet med identifierare och interna data publiceras inte.

Oberoende resultat

För att kontrollera repeterbarheten på andra datorer, skicka dina serier till admin@boosterx.org med ämnet “PCBenchmarkX: repeterbarhet”.

Skicka flera fullständiga resultat under identiska förhållanden och ange CPU, GPU, RAM, version av Windows och drivrutin, profil, upplösning, omstarter och ändringar mellan testerna. Om du undersöker upplösningens inverkan, alternera den mellan körningarna och gör flera körningar för varje värde. Det är bättre att skicka hela serien i sin helhet, inklusive “dåliga” eller sällsynta fall.

Kontrollera arkivet för personuppgifter innan du skickar in det. Ange om resultaten och datorns specifikationer kan publiceras utan dina personuppgifter. Efter granskningen kan vi lägga till serien här med villkor, beräkningar och begränsningar. Skicka även serier med stor spridning: de hjälper oss att förstå under vilka förutsättningar resultaten är mindre stabila.

Denna analys har tagits fram av BoosterX-teamet utifrån den inskickade serien. Den är inte en oberoende certifiering och bevisar inte någon prestandaökning från BoosterX optimering. Oberoende reproduktioner kommer att markeras separat.