GPU-Auswahl für Gonka: Hardware-Empfehlungen

Gonka erfordert NVIDIA GPUs mit CUDA-Unterstützung und mindestens 40GB VRAM auf dem MLNode. Dies ist eine strikte Hardware-Einschränkung: Das Kimi K2.6-Modell mit MoE-Architektur (22 Mrd. aktive Parameter von 235 Mrd. insgesamt) erfordert signifikanten Videospeicher für das Laden der Gewichte und die Inferenz. AMD- und Intel-GPUs werden nicht unterstützt – Gonka nutzt den NVIDIA CUDA-Stack, einschließlich cuBLAS für Matrixoperationen und cuDNN für neuronale Netzwerkschichten.

Vollständige Anforderungsliste:

• GPU: NVIDIA mit CUDA, mindestens 40GB VRAM. Karten mit geringerem Speicher (RTX 4090 mit 24GB, RTX 3090 mit 24GB) sind nicht geeignet – sie können die Modell-Shards physisch nicht laden.
• CPU: Unterstützung für AVX-Befehle ist obligatorisch – ohne sie startet inferenced nicht (SIGILL beim Start).
• RAM: 64GB+ RAM werden für einen komfortablen Betrieb, das Laden der Gewichte und die Verwaltung der Anfrage-Warteschlangen empfohlen.
• Festplatte: NVMe SSD mit ausreichendem Speicherplatz – der vollständige Gewichts-Satz von Kimi K2.6 belegt ~640GB, und schnelles Laden von NVMe ist entscheidend für die Cold-Start-Zeit der Node.
• Internet: Mindestens 100 Mbit/s stabil – die Node empfängt Anfragen von Transfer Agents und sendet Ergebnisse in Echtzeit an die Kunden.
• Uptime: 24/7 – das Verpassen von Epochen senkt die Belohnung, und längere Ausfallzeiten können zum Ausschluss aus dem Aufgabenpool führen.

Lassen Sie uns jede empfohlene Karte im Detail analysieren:

NVIDIA H100 80GB — das Flaggschiff der aktuellen Generation und die optimale Wahl für Gonka. TDP (Thermal Design Power) von 700 W, Kosten ca. 25–35K $ pro Karte. Unterstützt FP8 inference, was die Anforderungsverarbeitung ohne Qualitätsverlust beschleunigt. NVLink ermöglicht es, mehrere H100 zu einem Cluster mit Hochgeschwindigkeitsverbindung zwischen den Karten zu kombinieren. Für ein vollständiges Kimi K2.6-Cluster sind 8 H100-Karten erforderlich (8 x 80 GB = 640 GB VRAM insgesamt). Dies ist die am weitesten verbreitete Konfiguration im Gonka-Netzwerk.

NVIDIA H200 141GB — die nächste Generation mit fast doppelt so viel Speicher. Der erhöhte VRAM ermöglicht es, mehr Anfragen gleichzeitig zu verarbeiten (größere Batch-Größe), was den Umsatz in GNK pro Zeiteinheit steigert. Die Speicherbandbreite von HBM3e ist höher als bei der H100 – schnelleres Laden von Gewichten, schnellere Inference. Für ein Kimi K2.6-Cluster reichen 5 H200-Karten anstelle von 8 H100, was die Infrastruktur vereinfacht.

NVIDIA A100 40/80GB — die Vorgängergeneration, wird aber immer noch vom Netzwerk unterstützt. Der Preis liegt bei ca. 10–15K $ pro Karte – wesentlich günstiger als die H100. Die Leistung ist geringer: kein FP8, langsameres HBM2e. Die 40GB-Version ist das Minimum für Gonka, die 80GB-Version ist vorzuziehen. Die A100 eignet sich für den Einstieg in das Netzwerk mit geringeren Anfangsinvestitionen.

Was nicht geeignet ist: Consumer-Grafikkarten wie RTX 4090 (24 GB), RTX 3090 (24 GB), RTX 4080 (16 GB) – unzureichend VRAM für die Arbeit mit Kimi K2.6. Selbst die leistungsstärkste Consumer-Karte erreicht nicht die Mindestschwelle von 40 GB. Für ein vollständiges Cluster (640 GB VRAM) werden 8 H100, 5 H200 oder 8–16 A100 80GB-Karten benötigt, je nach Konfiguration.

Ein MLNode im Gonka-Netzwerk ist ein Server mit GPU, der die AI inference durchführt. Die Konfiguration des Nodes umfasst mehrere Phasen, von denen jede kritisch für den stabilen Betrieb und den maximalen GNK-Verdienst ist.

Software: Die Hauptkomponente ist das inferenced CLI, das das Laden des Modells, die Verarbeitung von Anfragen und die Kommunikation mit der Blockchain steuert. Inferenced läuft innerhalb eines Docker-Containers, was das Deployment und Updates vereinfacht. Für eine vollständige Kimi K2.6-Konfiguration sind 640 GB VRAM insgesamt erforderlich – zum Beispiel 8 H100-Karten mit je 80 GB. Die Modellgewichte (~640 GB) werden beim Start des Nodes von einer NVMe-SSD geladen.

Registrierung: Nach der Installation wird der Node on-chain registriert – es wird ein Eintrag in der Gonka-Blockchain erstellt, der seine Adresse, die unterstützten Modelle und die Eigenschaften (VRAM, Bandbreite, Standort) angibt. Ab diesem Moment beginnen die Transfer Agents, AI-Anfragen von Benutzern an den Node zu leiten.

Netzwerkbetrieb: Jede eingehende Anfrage – ein Prompt vom Benutzer – wird von der GPU über das neuronale Netz verarbeitet. Das Ergebnis wird über den Transfer Agent zurück an den Client gesendet. Der Sprint-Konsens berücksichtigt jede ausgeführte Berechnung bei der Blockbildung, und die Belohnung wird proportional zum Arbeitsaufwand verteilt. Der Node kann aktualisierte Attribute in Echtzeit veröffentlichen – wenn die Auslastung steigt, leiten die Transfer Agents einen Teil der Anfragen an weniger ausgelastete Nodes weiter. Eine detaillierte Einrichtungsanleitung finden Sie im Mining-Leitfaden.

Wenn keine eigene Ausrüstung vorhanden ist, gibt es drei Wege, Zugang zu GPUs für Gonka zu erhalten, jeder mit einem unterschiedlichen Gleichgewicht von Kosten, Komplexität und Kontrolle:

Pools (ab $1 – Ancapex, ab $100 – Gonka.Top): Ancapex, Gonka.Top, GonkaPool.ai, CloudMine (Mingles) – Betreiber mieten GPUs, richten Nodes ein und überwachen die Verfügbarkeit. Sie erhalten GNK proportional zu Ihrem Beitrag, ohne sich um technische Details kümmern zu müssen. Der ideale Weg für Anfänger und passive Investoren.

Dedizierte Server (ab $12,000/Monat): Gonka.Top bietet nicht nur Pools, sondern auch dedizierte Server mit vollem Service. Sie erhalten eine fertig eingerichtete Node – der Betreiber kümmert sich um die inferenced-Einrichtung, 24/7-Überwachung, Updates und Fehlerbehebung. Das Mining erfolgt direkt in Ihre Wallet – der gesamte GNK-Verdienst gehört Ihnen, abzüglich einer festen Mietgebühr.

Bare-Metal-Miete: Spheron bietet Bare-Metal-Server mit H100/H200 an, die Sie selbst einrichten (für Benutzer aus der Russischen Föderation können Schwierigkeiten bei der Zahlung von Spheron über den Zahlungsabwickler auftreten). Dies ist der Weg für technische Benutzer, die mit Linux, Docker und CLI vertraut sind. Maximale Kontrolle, aber auch maximale Verantwortung für Einrichtung, Verfügbarkeit und Updates. Ein detaillierter Vergleich aller Anbieter finden Sie auf der Seite „GNK erhalten“.