اختيار وحدات معالجة الرسوم (GPU) لـ Gonka: توصيات بشأن الأجهزة

تتطلب Gonka وحدات معالجة رسومية (GPU) من NVIDIA مع دعم CUDA وذاكرة VRAM بحد أدنى 40 جيجابايت لكل MLNode. هذا قيد صارم على الأجهزة: يتطلب نموذج Qwen3-235B ذو بنية MoE (22 مليار معلمة نشطة من إجمالي 235 مليار معلمة) كمية كبيرة من ذاكرة الفيديو لتحميل الأوزان وتنفيذ الاستدلال. لا يتم دعم وحدات معالجة الرسومات من AMD و Intel – تستخدم Gonka مكدس CUDA من NVIDIA، بما في ذلك cuBLAS لعمليات المصفوفات و cuDNN لطبقات الشبكة العصبية.

القائمة الكاملة للمتطلبات:

• وحدة معالجة الرسومات (GPU): NVIDIA مع CUDA، ذاكرة وصول عشوائي للفيديو (VRAM) بحد أدنى 40 جيجابايت. البطاقات ذات السعة الأقل (RTX 4090 بسعة 24 جيجابايت، RTX 3090 بسعة 24 جيجابايت) غير مناسبة - لا يمكنها تحميل أجزاء النموذج فيزيائيًا.
• وحدة المعالجة المركزية (CPU): يجب أن تدعم تعليمات AVX - بدونها لن يعمل inferenced (SIGILL عند البدء).
• الذاكرة العشوائية (RAM): يوصى بـ 64 جيجابايت+ من الذاكرة العشوائية للعمل المريح، وتحميل الأوزان، وخدمة قوائم الانتظار للطلبات.
• القرص الصلب: NVMe SSD بمساحة كافية - تشغل المجموعة الكاملة من أوزان Qwen3-235B حوالي 640 جيجابايت، والتحميل السريع من NVMe أمر بالغ الأهمية لوقت بدء التشغيل البارد للعقدة.
• الإنترنت: اتصال ثابت بسرعة لا تقل عن 100 ميجابت في الثانية - تستقبل العقدة الطلبات من Transfer Agents وترسل النتائج للعملاء في الوقت الفعلي.
• وقت التشغيل: 24/7 - يؤدي تخطي الحقب إلى تقليل المكافأة، وقد يؤدي التوقف الطويل إلى الاستبعاد من مجموعة المهام.

دعنا نحلل كل بطاقة موصى بها بالتفصيل:

NVIDIA H100 80GB — الرائد في الجيل الحالي والخيار الأمثل لـ Gonka. TDP (حزمة الطاقة الحرارية) 700 وات، التكلفة حوالي 25-35 ألف دولار للبطاقة الواحدة. يدعم استدلال FP8، مما يسرّع معالجة الطلبات دون فقدان الجودة. يسمح NVLink بربط عدة H100 في عنقود مع اتصال عالي السرعة بين البطاقات. لعنقود Qwen3-235B الكامل، يلزم 8 بطاقات H100 (8 × 80 جيجابايت = 640 جيجابايت من ذاكرة الفيديو الكلية). هذا هو التكوين الأكثر شيوعًا في شبكة Gonka.

NVIDIA H200 141GB — الجيل التالي بسعة ذاكرة مضاعفة تقريبًا. تسمح ذاكرة الفيديو (VRAM) المتزايدة بمعالجة المزيد من الطلبات في وقت واحد (حجم دفعة أكبر)، مما يزيد من الإيرادات في GNK لكل وحدة زمنية. عرض النطاق الترددي للذاكرة HBM3e أعلى من H100 — تحميل أوزان أسرع، استدلال أسرع. لعنقود Qwen3-235B يكفي 5 بطاقات H200 بدلاً من 8 H100، مما يبسط البنية التحتية.

NVIDIA A100 40/80GB — الجيل السابق، ولكنه لا يزال مدعومًا من الشبكة. السعر حوالي 10-15 ألف دولار للبطاقة الواحدة — أرخص بكثير من H100. الأداء أقل: لا يوجد FP8، HBM2e أبطأ. إصدار 40 جيجابايت — الحد الأدنى المسموح به لـ Gonka، إصدار 80 جيجابايت مفضل. A100 مناسب للدخول إلى الشبكة باستثمارات أولية أقل.

ما لا يناسب: بطاقات المستهلك RTX 4090 (24 جيجابايت)، RTX 3090 (24 جيجابايت)، RTX 4080 (16 جيجابايت) — ذاكرة الفيديو (VRAM) غير كافية للعمل مع Qwen3-235B. حتى أقوى بطاقة مستهلك لا تصل إلى الحد الأدنى 40 جيجابايت. لعنقود كامل (640 جيجابايت VRAM) سيتطلب 8 بطاقات H100، 5 بطاقات H200 أو 8-16 بطاقة A100 80 جيجابايت، اعتمادًا على التكوين.

MLNode في شبكة Gonka – هو خادم مزود بوحدة معالجة رسومات (GPU)، يقوم بتنفيذ استدلال الذكاء الاصطناعي. يتضمن إعداد العقدة عدة مراحل، كل منها حاسمة للتشغيل المستقر وتحقيق أقصى قدر من أرباح GNK.

البرمجيات: المكون الرئيسي – inferenced CLI، الذي يدير تحميل النموذج ومعالجة الطلبات والاتصال بالبلوكتشين. يعمل inferenced داخل حاوية Docker، مما يبسط عملية النشر والتحديث. من أجل التكوين الكامل لـ Qwen3-235B، يلزم 640 جيجابايت من ذاكرة الفيديو الإجمالية – على سبيل المثال، 8 بطاقات H100 بسعة 80 جيجابايت لكل منها. يتم تحميل أوزان النموذج (~640 جيجابايت) من NVMe SSD عند بدء تشغيل العقدة.

التسجيل: بعد التثبيت، يتم تسجيل العقدة على السلسلة - تنشئ سجلًا في بلوكتشين Gonka يشير إلى عنوانها، والنماذج المدعومة، والخصائص (VRAM، وعرض النطاق الترددي، والموقع). من هذه اللحظة، تبدأ عوامل النقل (Transfer Agents) في توجيه طلبات الذكاء الاصطناعي من المستخدمين إلى العقدة.

العمل في الشبكة: يتم معالجة كل طلب وارد - توجيه من المستخدم - بواسطة وحدة معالجة الرسومات عبر الشبكة العصبية. يتم إرسال النتيجة مرة أخرى عبر عامل النقل إلى العميل. يأخذ إجماع سبرنت (Sprint consensus) في الاعتبار كل عملية حسابية مكتملة عند إنشاء الكتلة، ويتم توزيع المكافأة بما يتناسب مع حجم العمل. يمكن للعقدة نشر خصائص محدثة في الوقت الفعلي - إذا زاد الحمل، ستقوم عوامل النقل بإعادة توجيه جزء من الطلبات إلى العقد الأقل حملاً. تعليمات الإعداد التفصيلية - في دليل التعدين.

إذا لم يكن لديك جهاز خاص بك - فهناك ثلاث طرق للوصول إلى GPU لـ Gonka، كل منها بتوازن مختلف بين التكلفة والتعقيد والتحكم:

المجمعات (من 100 دولار): Gonka.Top، GonkaPool.ai، Hashiro، Mingles CloudMine — يقوم المشغلون بتأجير وحدات معالجة الرسومات (GPU)، وإعداد العقد، ومراقبة وقت التشغيل. تتلقى GNK بشكل متناسب مع مساهمتك، دون الحاجة إلى التدخل في التفاصيل التقنية. المسار المثالي للمبتدئين والمستثمرين السلبيين.

الخوادم المخصصة (من 12,000 دولار شهريًا): تقدم Gonka.Top ليس فقط المجمعات، بل توفر أيضًا خوادم مخصصة بخدمة كاملة. تحصل على عقدة جاهزة — يتولى المشغل إعداد inferenced، والمراقبة على مدار 24/7، والتحديثات وحل المشكلات. يتم التعدين مباشرة في محفظتك — كل الدخل من GNK هو لك، بعد خصم رسوم الإيجار الثابتة.

تأجير المعدن عاري: توفر Spheron خوادم معدنية عارية مع H100/H200، والتي تقوم بتكوينها بنفسك. هذا المسار للمستخدمين التقنيين الذين لديهم معرفة بـ Linux و Docker و CLI. أقصى قدر من التحكم، ولكن أيضًا أقصى قدر من المسؤولية عن الإعداد ووقت التشغيل والتحديثات. مقارنة مفصلة لجميع المزودين — على صفحة «الحصول على GNK».