Elección de GPU para Gonka: recomendaciones de hardware

Gonka requiere una GPU NVIDIA con soporte para CUDA y al menos 40GB de VRAM en el MLNode. Esta es una limitación de hardware estricta: el modelo Kimi K2.6 con arquitectura MoE (22 mil millones de parámetros activos de 235 mil millones en total) requiere una cantidad significativa de memoria de video para cargar los pesos y realizar la inferencia. Las GPU AMD e Intel no son compatibles: Gonka utiliza el stack 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 menor capacidad (RTX 4090 de 24GB, RTX 3090 de 24GB) no son aptas, ya que físicamente no pueden cargar los shards del modelo.
• CPU: Soporte obligatorio de instrucciones AVX; sin ellas, inferenced no se ejecutará (SIGILL al iniciar).
• RAM: Se recomienda 64GB+ de memoria RAM para un funcionamiento cómodo, carga de pesos y gestión de colas de solicitudes.
• Disco: NVMe SSD con suficiente espacio; el conjunto completo de pesos de Kimi K2.6 ocupa ~640GB, y la carga rápida desde NVMe es crítica para el tiempo de arranque en frío del nodo.
• Internet: Mínimo 100 Mbps de conexión estable; el nodo recibe solicitudes de Transfer Agents y envía resultados a los clientes en tiempo real.
• Tiempo de actividad (Uptime): 24/7; saltarse épocas reduce la recompensa, y un tiempo de inactividad prolongado puede llevar a la exclusión del pool de tareas.

Analicemos detalladamente cada tarjeta recomendada:

NVIDIA H100 80GB — bandera de la generación actual y la opción óptima para Gonka. TDP (potencia de diseño térmico) de 700 W, costo de ~$25—35K por tarjeta. Soporta inferencia FP8, lo que acelera el procesamiento de solicitudes sin perder calidad. NVLink permite combinar varias H100 en un clúster con comunicación de alta velocidad entre tarjetas. Para un clúster completo Kimi K2.6 se necesitan 8 tarjetas H100 (8 x 80GB = 640GB de VRAM total). Es la configuración más común en la red Gonka.

NVIDIA H200 141GB — siguiente generación con casi el doble de memoria. El mayor VRAM permite procesar más solicitudes simultáneamente (mayor batch size), lo que aumenta los ingresos en GNK por unidad de tiempo. El ancho de banda de memoria HBM3e es mayor que el de la H100: carga de pesos más rápida, inferencia más rápida. Para un clúster Kimi K2.6 bastan 5 tarjetas H200 en lugar de 8 H100, lo que simplifica la infraestructura.

NVIDIA A100 40/80GB — generación anterior, pero todavía soportada por la red. Precio de ~$10—15K por tarjeta, sustancialmente más baratas que la H100. Rendimiento inferior: no tiene FP8, HBM2e más lenta. 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 menores inversiones iniciales.

Lo que no es adecuado: tarjetas de consumo RTX 4090 (24GB), RTX 3090 (24GB), RTX 4080 (16GB): VRAM insuficiente para trabajar con Kimi K2.6. Incluso la tarjeta de consumo más potente no alcanza el umbral mínimo de 40GB. Para un clúster completo (640GB VRAM) se necesitarán 8 tarjetas H100, 5 tarjetas H200 o 8—16 tarjetas A100 80GB, dependiendo de la configuración.

Un MLNode en la red Gonka es un servidor con GPU que realiza inferencia de IA. La configuración del nodo incluye varias etapas, cada una de ellas crítica para el funcionamiento estable y la máxima ganancia de GNK.

Software: el componente principal es el CLI inferenced, que gestiona la carga del modelo, el procesamiento de solicitudes y la comunicación con la blockchain. Inferenced funciona dentro de un contenedor Docker, lo que simplifica la implementación y actualización. Para una configuración completa Kimi K2.6 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: tras la instalación, el nodo se registra on-chain, creando un registro en la blockchain Gonka con su dirección, modelos soportados y características (VRAM, ancho de banda, ubicación). A partir de ese momento, los Transfer Agents comienzan a enviar 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 contabiliza cada cálculo realizado al formar el 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. Instrucciones detalladas de configuración en la guía de minería.

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

Pools (desde $1 — Ancapex, desde $100 — Gonka.Top): Ancapex, Gonka.Top, GonkaPool.ai, CloudMine (Mingles) — los operadores alquilan GPU, configuran nodos, monitorizan el tiempo de actividad. Recibes GNK proporcionalmente a tu contribución, sin tocar los detalles técnicos. La ruta 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. Recibes un nodo listo: el operador se encarga de la configuración de inferenced, la monitorización 24/7, las actualizaciones y la resolución de problemas. La minería se realiza directamente en tu billetera: todos los ingresos en GNK son tuyos, después de deducir el alquiler fijo.

Alquiler bare-metal: Spheron proporciona servidores bare-metal con H100/H200 que configuras tú mismo (los usuarios de la Federación Rusa pueden experimentar dificultades con el pago a Spheron a través del procesador de pagos). Esta es la ruta 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».