GPU-Auswahl für Gonka: Hardware-Empfehlungen

Gonka erfordert NVIDIA GPUs mit CUDA-Unterstützung und mindestens 320 GB VRAM insgesamt pro MLNode-Container; Karten lassen sich kombinieren, wenn der Knoten die Modelle des Netzwerks aufnehmen kann und den PoC besteht. Das ist eine harte Hardware-Einschränkung: Die Modelle des Netzwerks — MiniMax M2.7, DeepSeek V4 Flash und GLM-5.3 Flash — benötigen mit der MoE-Architektur ein erhebliches VRAM-Volumen, um die Gewichte zu laden und die Inference auszuführen. AMD- und Intel-GPUs werden nicht unterstützt — Gonka nutzt den CUDA-Stack von NVIDIA, einschließlich cuBLAS für Matrixoperationen und cuDNN für neuronale Schichten.

Die vollständige Liste der Anforderungen:

• GPU: NVIDIA mit CUDA, Generation neuer als Tesla, ab 320 GB VRAM insgesamt pro ML-Node. In der offiziellen Liste — B300, B200, RTX PRO 6000, H200, H100 und A100 80GB. Gaming-RTX 4090 und RTX 3090 (je 24GB) sind nicht geeignet: Ein solches Volumen wird aus Serverkarten zusammengestellt
• CPU: Unterstützung für AVX-Instruktionen ist Pflicht — ohne sie startet inferenced nicht (SIGILL beim Start)
• RAM: 64GB+ Arbeitsspeicher werden für komfortables Arbeiten, das Laden der Gewichte und die Verwaltung der Anfrage-Warteschlangen empfohlen
• Festplatte: NVMe SSD mit ausreichend Platz — der vollständige Gewichtssatz eines großen MoE-Modells belegt Hunderte Gigabyte, und schnelles Laden von NVMe ist entscheidend für die Kaltstartzeit des Knotens
• Internet: mindestens 100 Mbit/s stabile Verbindung — der Knoten empfängt Anfragen von den Transfer Agents und sendet Ergebnisse in Echtzeit an die Clients
• Uptime: 24/7 — das Verpassen von Epochen senkt die Belohnung, und längerer Downtime kann zum Ausschluss aus dem Aufgaben-Pool führen

Sehen wir uns jede empfohlene Karte im Detail an:

NVIDIA H100 80GB — das Flaggschiff der aktuellen Generation und die optimale Wahl für Gonka. TDP (Thermal Design Power) 700 W, Preis ~$25—35K pro Karte. Unterstützt FP8-Inferenz, was die Verarbeitung von Anfragen ohne Qualitätsverlust beschleunigt. NVLink ermöglicht es, mehrere H100 zu einer Node mit Hochgeschwindigkeitsverbindung zwischen den Karten zusammenzuschließen. Das schwerste Modell des Netzwerks — GLM-5.3 Flash mit seinen ~560 GB VRAM pro Replik — benötigt acht H100 mit je 80GB; das ist die Referenzkonfiguration für Hosts für dieses Modell.

NVIDIA H200 141GB — die nächste Generation mit fast doppelt so großem Speichervolumen. Der vergrößerte VRAM ermöglicht es, mehr Anfragen gleichzeitig zu verarbeiten (größere Batch Size), was den Ertrag in GNK pro Zeiteinheit erhöht. Die Speicherbandbreite von HBM3e ist höher als bei H100 — schnelleres Laden der Gewichte, schnellere Inferenz. Für dasselbe Modell reichen weniger H200-Karten als H100, was die Infrastruktur vereinfacht.

NVIDIA A100 80GB — die vorherige Generation, aber noch immer auf der offiziellen Liste des Netzwerks. Preis ~$10—15K pro Karte — deutlich günstiger als H100. Die Leistung ist geringer: kein FP8, langsameres HBM2e. Für eine ML-Node braucht man mindestens vier solcher Karten (4 × 80 = 320 GB); Versionen mit A100 40GB stehen nicht auf der offiziellen Liste. A100 eignet sich für den Einstieg ins Netzwerk mit geringeren Anfangsinvestitionen.

Was nicht geeignet ist: Consumer-Karten RTX 4090 (24GB), RTX 3090 (24GB), RTX 4080 (16GB) — nicht genügend VRAM für die Arbeit mit den Modellen des Netzwerks. Die Schwelle des Netzwerks liegt bei 320 GB Videospeicher pro ML-Node, und diese wird aus Server-Karten zusammengestellt. Eine einzelne Instanz eines großen MoE-Modells — das sind mehrere H100-, H200- oder A100-80GB-Karten in einer Node; die genaue Anzahl hängt vom Modell und der Konfiguration ab.

MLNode im Gonka-Netzwerk ist ein Server mit GPU, der AI-Inference ausführt. Die Einrichtung eines Nodes umfasst mehrere Schritte, von denen jeder entscheidend für einen stabilen Betrieb und maximalen Verdienst an GNK ist.

Software: Die Hauptkomponente ist die inferenced CLI, die das Laden des Modells, die Verarbeitung von Anfragen und die Kommunikation mit der Blockchain steuert. Inferenced läuft in einem Docker-Container, was Bereitstellung und Aktualisierung vereinfacht. Für eine vollständige Konfiguration für ein großes MoE-Modell des Netzwerks werden Hunderte Gigabyte VRAM insgesamt benötigt — zum Beispiel acht H100-Karten mit je 80GB für GLM-5.3 Flash (etwa 560 GB pro Replik). Die Modellgewichte (Hunderte Gigabyte) werden beim Start des Nodes von einer NVMe-SSD geladen.

Registrierung: Nach der Installation wird der Node on-chain registriert — er legt einen Eintrag in der Gonka-Blockchain an und gibt seine Adresse, die unterstützten Modelle und seine Eigenschaften (VRAM, Bandbreite, Standort) an. Von diesem Moment an leiten Transfer Agents AI-Anfragen von Nutzern an den Node weiter.

Betrieb im Netzwerk: Jede eingehende Anfrage — ein Prompt des Nutzers — wird von der GPU durch das neuronale Netz verarbeitet. Das Ergebnis wird über den Transfer Agent an den Client zurückgesendet. Der Sprint-Konsens berücksichtigt jede ausgeführte Berechnung bei der Bildung eines Blocks, und die Belohnung wird proportional zum Arbeitsumfang verteilt. Der Node kann aktualisierte Eigenschaften in Echtzeit veröffentlichen — wenn die Auslastung steigt, leiten Transfer Agents einen Teil der Anfragen an weniger ausgelastete Nodes weiter. Eine ausführliche Anleitung zur Einrichtung findest du im Mining-Guide.

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“.