🌟 项目概况
本实验室需基于 RTX 5090 (32G) 硬件环境，构建一套针对高性能计算任务的资源利用溯源与能效建模系统。
核心目标： 确保视频处理任务具备“全流程可回溯、物理环境唯一、计算逻辑幂等”等技术特征，对齐行业高标准数据规范。
🚀 核心配置清单 (Infrastructure)
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GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090 (32GB VRAM)
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Host: 实验室专用高配计算节点（全新裸机环境）
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Target: 建立具备“物理特征锚定”的高置信度运算环境
🛠️ 核心工作模块 (Modules)
1️⃣ Module 0: 实验室基准底座构建
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环境部署： Ubuntu 24.04 LTS + CUDA/cuDNN + Docker 资源穿透。
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状态固化： 制作系统级 Golden Image (基准底座) 备份，实现底层驱动与环境的物理锁定。
2️⃣ Module A: 负载分析与逻辑推导
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特征分析： 封装视觉特征模型，实现视频流高频采样（$\ge 1 FPS$），制造真实计算载荷。
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逻辑驱动： 脚本根据
Config.yaml参数（能效系数、复杂度因子等）闭环推导出任务的理论资源消耗指标。
3️⃣ Module B: 物理轨迹监测与指纹锁定
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硬件指纹： 提取设备唯一标识符（UUID/BIOS/SN），合成 SHA-256 硬件锚定 ID。
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热轨迹监测： 实时采集 10Hz 功耗及温度变化。核心要求： 任务结束后强制记录 30s 散热规律曲线，用于反向校验物理运算的真实性。
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校验底稿： 自动截取运行快照，输出序列化加密校验文件（
.dat格式）。
📦 交付物标准
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全量源码： 含自动化配置脚本及逻辑推导模块。
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环境镜像： 交付完整的 Docker 镜像，确保结果在跨设备时具备 100% 幂等复现能力。
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系统克隆包： 用于环境快速恢复与数据真实性自检。
💰 预算与周期
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预算： 6,500 RMB (包干)
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周期： 15 Days (含环境初始化)
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模式： 远程协作（提供实验室 5090 调试通道）
🧐 开发者筛选 (必答题)
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Q1: 如何通过驱动版本 SHA 校验，确保未来长期环境回溯的一致性？
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Q2: 针对 5090 的 10Hz 功耗采样，你如何处理 I/O 阻塞以保证热轨迹数据的采样平滑度？
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Q3: 在离线环境中，如何确保容器内的系统时钟与物理硬件时钟高度同步以防止时间戳篡改？
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备注： 申请请附带你的 GitHub 或相关硬件层开发/数据安全项目经验。
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