可复现的 WebGL GPU 基准：预设、导出与分享链接

难点在于可复现，而不是生成帧率

想要得到漂亮的 FPS 曲线很容易，但想让这些数字可比就困难得多。不同浏览器使用不同的 GPU 后端，操作系统调度策略不一，驱动更新会改变着色器生成。如果场景、分辨率和参数每次都不一样，“基准”就变成了“感觉”。

我们的做法是简化管线并把工作负载显式化：使用固定的 Mandelbulb 体积着色器，摄像机沿确定轨迹运动，所有可调参数都暴露并能编码进 URL。这样就能在几周或几个月后，用同一台或不同的机器复现同一个测试。

案例：分享一次基准运行

假设你在 Balanced 预设下，将迭代次数设为 10，步长 0.0025，分辨率缩放保持 1.0。在笔记本上看到约 14 ms 的帧时间且波动很小。点击 Share 生成带有这些参数的链接，发给使用台式机的同事。当对方打开链接，页面会自动应用你的设置。如果他们得到 8–9 ms 且同样稳定，就能把差异归因于硬件，而不是设置。

现在只改一个变量——把分辨率缩放改成 1.3，再分享一次。两台设备的帧时间都会按像素数量成比例增加。这种受控实验就是 WebGL 体积着色器基准实现公平对比的核心。

让历史数据保持可比性

硬件在迭代、浏览器在更新、驱动也在变化。要与历史数据对比，务必记录环境信息：GPU 型号、操作系统、浏览器与驱动版本。将每份 CSV 与对应的分享链接配对保存，未来若出现回归，链接就能帮助你判断是工作负载变了还是平台升级导致。

预设如何帮你快速建立基线

毒蘑菇性能测试 提供 Ultra Low、Low、Balanced、High 等预设，每个都预先配置了迭代次数、步长和分辨率。你可以把默认预设当作起点，然后微调其中一个参数来观察变化。我们建议：

• 完成一次运行后立即导出 CSV，并写下调整过的参数。
• 如果需要自定义更多设置，先复制默认分享链接，再修改需要的字段。
• 将“前（默认）”和“后（自定义）”的结果并排记录，便于比较。

CSV 导出与分享链接带来什么价值？

CSV 导出：包含平均 FPS、帧时间、最小/最大值等统计数据，方便导入电子表格或数据平台，进行长期追踪或团队共享。

分享链接：URL 会携带所有关键参数（Preset、迭代、步长、分辨率、相机设置等）。共享给同事或客户后，他们可以一键复现同样的负载，也可以作为报告附件，用来验证测试过程。

提升一致性的实用技巧

• 关闭后台应用、流媒体标签和覆盖层。
• 跨机器对比时使用同一款浏览器，Chromium 分支可能使用不同的 GPU 后端。
• 大型对比前更新驱动并重启。
• 正式记录前先用目标预设预热 1 分钟，避免涡轮频率瞬态影响。
• 保持室温与电源计划一致。

引擎背后的设计哲学

渲染器刻意保持简单：全屏 Pass 计算摄像机基向量、沿射线步进、评估 Mandelbulb 核心、根据法线着色。这样可以最大限度减少 CPU 开销，把性能测试聚焦在片段运算吞吐上。得益于 WebGL，测试无需安装本地程序即可覆盖多平台。

默认实现采用符号变化的行进策略；如果你在本地实验，可以尝试距离估算法的 Sphere Tracing，并在同一预设下比较帧时间。你会直观感受到算法改动与 GPU 架构之间的相互作用。

总结

WebGL 让 GPU 基准触手可及；预设让它易于上手；CSV 与分享链接让它可追踪、可复现。三者结合，把一段漂亮的分形演示变成可靠的体积着色器基准平台，为硬件评估、浏览器对比或驱动调优提供依据。记住，可复现能力就是你的最大资产，而它已经内置在整个流程之中。