Benchmark와 Receipt 분리를 통한 Compute 검증 신뢰성 확보

Context

기존의 분산 컴퓨팅 및 ML 워크로드 검증 과정에서 Benchmark 성능 지표를 개별 Job의 실행 증명으로 오용하는 문제 발생. 단순한 성능 수치가 실제 특정 작업의 수행 여부와 결과의 정당성을 보장하지 못하는 아키텍처적 한계 존재.

Technical Solution

• Benchmark와 Receipt의 경계를 명확히 분리하여 Capacity Context와 Job-level Proof를 구분하는 구조 설계
• Workload Digest, Input Commitment, Output Digest를 포함한 Receipt 필드 정의를 통해 재현 가능한 검증 체계 구축
• GPU TEE 기반의 Runtime Measurement와 Attestation Result를 독립적으로 배치하여 환경 신뢰성과 실행 결과의 정합성을 개별적으로 검증
• Verifier Policy ID와 Policy Decision을 통해 증거의 수용 여부를 결정하는 결정론적 필터링 메커니즘 도입
• Provider Boundary를 정의하여 Persistent Storage와 같은 인프라 제약 사항이 재현성에 미치는 영향을 명시
• 실패한 Attestation 경로조차 Audit 로그로 활용하는 Negative Case 검증 로직 적용