Blender Benchmark — это программный инструмент и набор тестовых сцен, разработанный для измерения производительности рендеринга с помощью движка Blender и сопутствующих компонентов. Проект предназначен для получения воспроизводимых и сопоставимых результатов времени рендера на разных аппаратных конфигурациях, включая процессоры и графические ускорители. Собранные метрики используются для анализа производительности, оптимизации настроек и сравнения оборудования в единых условиях.
Инструмент включает несколько эталонных сцен, вариативные настройки качества и последовательность запуска задач, позволяющую автоматизировать измерения. Результаты выполнения тестов агрегируются в общую базу данных, где хранятся сведения о конфигурации системы, версиях программного обеспечения и измеренных временах. История развития Blender Benchmark связана с потребностью сообщества и разработчиков Blender в стандартизированной методике оценки производительности рендера; проект эволюционировал вместе с изменениями движка рендеринга и появлением новых аппаратных средств.
- Набор тестовых сцен: несколько сцен различной сложности и типов освещения для проверки как CPU-, так и GPU-рендеринга.
- Автоматизация запусков: возможность пакетного выполнения тестов и сохранения результатов без участия пользователя.
- Сбор метаданных: регистрация версии Blender, драйверов, модели процессора и видеокарты, объёма оперативной памяти и других параметров системы.
- Единая база результатов: централизованное хранилище для сравнения и анализа производительности множества конфигураций.
- Поддержка разных режимов рендера: тестирование трассировки лучей, гибридных режимов и других алгоритмов, доступных в Blender.
- Репрокдуцируемость: стандартизированные настройки сцены и окружения для минимизации вариаций между запусками.
- Метрики времени: измерение полного времени рендера и времени отдельных этапов, позволяющее выявлять узкие места.
- Совместимость: адаптация к новым версиям Blender и поддержка актуальных аппаратных архитектур.
- Открытость методики: описание сценариев тестирования и прозрачность собираемых данных для объективного сравнения.
- Использование в исследованиях: применение результатов для оценки влияния обновлений движка и драйверов на производительность.