Elección de GPU para Gonka: recomendaciones de hardware

Gonka requiere una GPU NVIDIA con soporte CUDA y un mínimo de 40GB VRAM por MLNode. Esta es una limitación de hardware estricta: el modelo Qwen3-235B con arquitectura MoE (22 mil millones de parámetros activos de 235 mil millones totales) requiere una cantidad significativa de memoria de video para cargar los pesos y realizar la inferencia. Las GPU de AMD e Intel no son compatibles: Gonka utiliza la pila CUDA de NVIDIA, incluyendo cuBLAS para operaciones matriciales y cuDNN para capas de redes neuronales.

Lista completa de requisitos:

• GPU: NVIDIA con CUDA, mínimo 40GB VRAM. Las tarjetas con menos memoria (RTX 4090 con 24GB, RTX 3090 con 24GB) no son adecuadas: físicamente no pueden cargar los fragmentos del modelo.
• CPU: debe tener soporte para instrucciones AVX; sin ellas, inferenced no se iniciará (SIGILL al inicio).
• RAM: se recomienda 64GB+ de memoria RAM para un funcionamiento cómodo, la carga de pesos y la gestión de colas de solicitudes.
• Disco: NVMe SSD con suficiente espacio; el conjunto completo de pesos de Qwen3-235B ocupa ~640GB, y una carga rápida desde NVMe es crítica para el tiempo de inicio en frío del nodo.
• Internet: mínimo 100 Mbps de conexión estable; el nodo recibe solicitudes de los Transfer Agents y envía resultados a los clientes en tiempo real.
• Tiempo de actividad: 24/7; la pérdida de épocas reduce la recompensa, y un tiempo de inactividad prolongado puede llevar a la exclusión del pool de tareas.

Examinemos cada tarjeta recomendada en detalle:

NVIDIA H100 80GB — el buque insignia de la generación actual y la elección óptima para Gonka. TDP (paquete térmico) 700 W, costo ~$25-35K por tarjeta. Soporta inferencia FP8, lo que acelera el procesamiento de solicitudes sin pérdida de calidad. NVLink permite agrupar varias H100 en un clúster con comunicación de alta velocidad entre tarjetas. Para un clúster completo de Qwen3-235B, se necesitan 8 tarjetas H100 (8 x 80GB = 640GB de VRAM total). Esta es la configuración más común en la red Gonka.

NVIDIA H200 141GB — la próxima generación con casi el doble de memoria. El VRAM aumentado permite procesar más solicitudes simultáneamente (mayor tamaño de lote), lo que aumenta los ingresos en GNK por unidad de tiempo. El ancho de banda de la memoria HBM3e es mayor que el de la H100, lo que permite una carga de pesos más rápida y una inferencia más veloz. Para un clúster Qwen3-235B, 5 tarjetas H200 son suficientes en lugar de 8 H100, lo que simplifica la infraestructura.

NVIDIA A100 40/80GB — la generación anterior, pero aún compatible con la red. El precio es de ~$10-15K por tarjeta, significativamente más barato que la H100. El rendimiento es menor: no tiene FP8, y HBM2e es más lento. La versión de 40GB es el mínimo aceptable para Gonka, la versión de 80GB es preferible. La A100 es adecuada para ingresar a la red con una inversión inicial menor.

Qué no es adecuado: tarjetas de consumo RTX 4090 (24GB), RTX 3090 (24GB), RTX 4080 (16GB): VRAM insuficiente para trabajar con Qwen3-235B. Incluso la tarjeta de consumo más potente no alcanza el umbral mínimo de 40GB. Para un clúster completo (640GB de VRAM) se necesitarían 8 tarjetas H100, 5 tarjetas H200 o 8-16 tarjetas A100 80GB, según la configuración.

Un MLNode en la red Gonka es un servidor con GPU que realiza inferencia de IA. La configuración del nodo implica varios pasos, cada uno de los cuales es crítico para un funcionamiento estable y la máxima ganancia de GNK.

Software: el componente principal es inferenced CLI, que gestiona la carga del modelo, el procesamiento de solicitudes y la comunicación con la blockchain. Inferenced se ejecuta dentro de un contenedor Docker, lo que simplifica la implementación y la actualización. Para una configuración completa de Qwen3-235B, se necesitan 640GB de VRAM total, por ejemplo, 8 tarjetas H100 de 80GB cada una. Los pesos del modelo (~640GB) se cargan desde un SSD NVMe al iniciar el nodo.

Registro: después de la instalación, el nodo se registra en la cadena (on-chain), creando un registro en la blockchain de Gonka con su dirección, modelos compatibles y características (VRAM, ancho de banda, ubicación). A partir de este momento, los Transfer Agents comienzan a dirigir las solicitudes de IA de los usuarios al nodo.

Funcionamiento en la red: cada solicitud entrante (un prompt del usuario) es procesada por la GPU a través de la red neuronal. El resultado se envía de vuelta al cliente a través del Transfer Agent. El Consenso Sprint tiene en cuenta cada cálculo realizado al formar un bloque, y la recompensa se distribuye proporcionalmente al volumen de trabajo. El nodo puede publicar características actualizadas en tiempo real: si la carga aumenta, los Transfer Agents redirigirán parte de las solicitudes a nodos menos cargados. Las instrucciones detalladas de configuración se encuentran en la guía de minería.

Si no tiene su propio equipo, hay tres formas de acceder a una GPU para Gonka, cada una con un equilibrio diferente de costo, complejidad y control:

Pools (desde $100): Gonka.Top, GonkaPool.ai, Hashiro, Mingles CloudMine: los operadores alquilan GPU, configuran nodos y monitorean el tiempo de actividad. Usted recibe GNK proporcionalmente a su contribución, sin involucrarse en detalles técnicos. El camino ideal para principiantes e inversores pasivos.

Servidores dedicados (desde $12,000/mes): Gonka.Top ofrece no solo pools, sino también servidores dedicados con servicio completo. Usted recibe un nodo listo; el operador se encarga de la configuración de inferenced, el monitoreo 24/7, las actualizaciones y la resolución de problemas. La minería va directamente a su billetera; todos los ingresos en GNK son suyos, menos una tarifa de alquiler fija.

Alquiler bare-metal: Spheron proporciona servidores bare-metal con H100/H200 que usted configura por sí mismo. Este es el camino para usuarios técnicos familiarizados con Linux, Docker y CLI. Máximo control, pero también máxima responsabilidad por la configuración, el tiempo de actividad y las actualizaciones. Una comparación detallada de todos los proveedores se encuentra en la página «Obtener GNK».