视频游戏性能测试框架安装与配置指南
2025-04-19 18:57:02作者:咎岭娴Homer
1. 项目基础介绍
本项目(VideoGameBench)是一个开源的视频游戏性能测试框架,旨在帮助开发者评估和比较不同游戏引擎或硬件配置下游戏的表现。通过该框架,用户可以轻松地运行性能测试,并获取详细的性能数据。
主要编程语言:C++
2. 项目使用的关键技术和框架
- OpenGL:用于渲染图形。
- ImGui:用于创建和管理图形用户界面。
- Google Test:用于单元测试。
3. 项目安装和配置准备工作及详细步骤
准备工作
- 确保您的操作系统支持C++开发环境。
- 安装Git,用于克隆项目代码。
- 安装CMake,用于构建项目。
- 安装Visual Studio(或其他支持C++的IDE),建议使用Community版。
- 安装OpenGL开发库。
- 安装ImGui库。
- 安装Google Test库。
安装步骤
-
克隆项目代码
打开命令行工具,使用以下命令克隆项目代码:
git clone https://github.com/alexzhang13/videogamebench.git -
创建构建目录
在项目根目录下创建一个名为
build的文件夹:mkdir build cd build -
配置CMake
运行以下命令来配置项目:
cmake ..如果需要指定Visual Studio版本,可以使用以下命令:
cmake .. -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -
构建项目
在Visual Studio中打开生成的
videogamebench.sln解决方案文件,然后构建项目:- 对于Visual Studio,点击“生成”->“生成解决方案”或者使用快捷键
Ctrl + Shift + B。
- 对于Visual Studio,点击“生成”->“生成解决方案”或者使用快捷键
-
运行测试
构建完成后,在
build目录中找到生成的可执行文件,并运行它以执行性能测试。
通过以上步骤,您应该能够成功安装和配置VideoGameBench项目,并开始进行视频游戏性能测试。如果有任何问题,请检查您的环境设置,或查看项目文档获取更多信息。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
539
3.76 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
344
412
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
605
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
182
暂无简介
Dart
777
192
deepin linux kernel
C
27
11
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
757
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
252
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
154
896