新手分
48/100
适合具备 BMC 或嵌入式 Linux 开发经验，并能处理服务器温度、风扇转速、CPU/内存/磁盘/网卡负载数据的个人或团队。若选择整机方向，还需要能在 BMC 端实现 AI 决策模块，并调用风扇控制、CPU/GPU 调频调压等接口；可使用飞腾设备、其他平台或 PhyPin 虚拟机完成开发。
如果下面这些前置项还很陌生，先补准备通常比直接参赛更划算。
BMC/OpenBMC 开发
嵌入式 Linux
温度与功耗传感器采集
轻量级神经网络
CPU/GPU 调频调压
AtomGit 与 Git
真正的难点通常不是“会不会调包”，而是验证、时间分配和任务理解。
核心难点是在计算、内存和存储资源受限的 BMC 上，做出既能根据温度或主机负载动态决策、又真正可控制硬件的轻量化 AI 模块。除了算法效果，还要压缩可执行文件和内存占用，并完成可运行代码、文档、代码规范检查及现场演示。
以下竞赛与当前竞赛方向或难度相近，可以一起对比。
把已确认、待核对和人工审核状态分开看；最终规则与截止时间以官方页为准，发现错误欢迎提交纠错。
官方 metric 还没有从当前抓取结果中确认，仍需人工核对。
reward_value_usd is a rough CNY→USD estimate (×0.14) for ranking only; use reward_summary for the official prize text.