Choix du GPU pour Gonka : recommandations matérielles

Gonka exige des GPU NVIDIA compatibles CUDA et au moins 320 Go de VRAM au total par conteneur MLNode ; les cartes peuvent être combinées si le nœud héberge les modèles du réseau et passe le PoC. C'est une contrainte matérielle stricte : les modèles du réseau — MiniMax M2.7, DeepSeek V4 Flash et GLM-5.3 Flash — avec leur architecture MoE nécessitent un volume important de mémoire vidéo pour charger les poids et exécuter l'inférence. Les GPU AMD et Intel ne sont pas pris en charge — Gonka utilise la stack CUDA de NVIDIA, notamment cuBLAS pour les opérations matricielles et cuDNN pour les couches neuronales.

La liste complète des prérequis :

• GPU : NVIDIA avec CUDA, génération plus récente que Tesla, à partir de 320 Go de VRAM au total par nœud ML. La liste officielle comprend les B300, B200, RTX PRO 6000, H200, H100 et A100 80GB. Les RTX 4090 et RTX 3090 grand public (24 Go chacune) ne conviennent pas : un tel volume s'obtient avec des cartes serveur
• CPU : la prise en charge des instructions AVX est obligatoire — sans elles, inferenced ne démarre pas (SIGILL au lancement)
• RAM : 64 Go et plus de mémoire vive recommandés pour travailler confortablement, charger les poids et gérer les files de requêtes
• Disque : un SSD NVMe avec suffisamment d'espace — l'ensemble complet des poids d'un grand modèle MoE occupe des centaines de gigaoctets, et un chargement rapide depuis le NVMe est essentiel pour le temps de démarrage à froid du nœud
• Internet : au minimum 100 Mbit/s de connexion stable — le nœud reçoit les requêtes des Transfer Agents et renvoie les résultats aux clients en temps réel
• Uptime : 24/7 — manquer des époques réduit la récompense, et une indisponibilité prolongée peut entraîner l'exclusion du pool de tâches

Examinons en détail chaque carte recommandée :

NVIDIA H100 80GB — le fleuron de la génération actuelle et le choix optimal pour Gonka. TDP (enveloppe thermique) de 700 W, prix ~25—35 K$ par carte. Prend en charge l'inférence FP8, ce qui accélère le traitement des requêtes sans perte de qualité. Le NVLink permet de réunir plusieurs H100 en un seul nœud avec une liaison haut débit entre les cartes. Le modèle le plus lourd du réseau — GLM-5.3 Flash avec ses ~560 Go de VRAM par réplique — nécessite huit H100 de 80 Go ; c'est la configuration de référence des hôtes pour ce modèle.

NVIDIA H200 141GB — la génération suivante, avec près du double de mémoire. Une VRAM accrue permet de traiter plus de requêtes simultanément (batch size plus grand), ce qui augmente les revenus en GNK par unité de temps. La bande passante mémoire HBM3e est supérieure à celle du H100 — chargement des poids plus rapide, inférence plus rapide. Pour le même modèle, il faut moins de cartes H200 que de H100, ce qui simplifie l'infrastructure.

NVIDIA A100 80GB — génération précédente, mais toujours dans la liste officielle du réseau. Prix ~10—15 K$ par carte — nettement moins cher que le H100. Performances inférieures : pas de FP8, HBM2e plus lente. Il faut au minimum quatre de ces cartes par nœud ML (4 × 80 = 320 Go) ; les versions A100 40GB ne figurent pas dans la liste officielle. L'A100 convient pour entrer dans le réseau avec un investissement initial plus faible.

Ce qui ne convient pas : les cartes grand public RTX 4090 (24 Go), RTX 3090 (24 Go), RTX 4080 (16 Go) — pas assez de VRAM pour travailler avec les modèles du réseau. Le seuil du réseau est de 320 Go de mémoire vidéo par nœud ML, et on l'atteint avec des cartes serveur. Une instance d'un grand modèle MoE représente plusieurs cartes H100, H200 ou A100 80GB dans un même nœud ; le nombre exact dépend du modèle et de la configuration.

MLNode sur le réseau Gonka est un serveur doté d'un GPU qui exécute de l'inférence IA. La configuration d'un nœud comprend plusieurs étapes, chacune étant cruciale pour un fonctionnement stable et un gain maximal de GNK.

Logiciel : le composant principal est inferenced CLI, qui gère le chargement du modèle, le traitement des requêtes et la communication avec la blockchain. Inferenced fonctionne dans un conteneur Docker, ce qui simplifie le déploiement et les mises à jour. Pour une configuration complète adaptée au grand modèle MoE du réseau, il faut des centaines de gigaoctets de VRAM au total — par exemple, huit cartes H100 de 80 Go pour GLM-5.3 Flash (environ 560 Go par réplique). Les poids du modèle (des centaines de gigaoctets) sont chargés depuis un SSD NVMe au démarrage du nœud.

Enregistrement : après l'installation, le nœud s'enregistre on-chain — il crée une entrée dans la blockchain Gonka en indiquant son adresse, les modèles pris en charge et ses caractéristiques (VRAM, bande passante, localisation). À partir de ce moment, les Transfer Agents commencent à diriger vers le nœud les requêtes IA des utilisateurs.

Fonctionnement en réseau : chaque requête entrante — un prompt de l'utilisateur — est traitée par le GPU via le réseau de neurones. Le résultat est renvoyé au client via le Transfer Agent. Le consensus Sprint prend en compte chaque calcul effectué lors de la formation d'un bloc, et la récompense est distribuée proportionnellement au volume de travail. Le nœud peut publier ses caractéristiques actualisées en temps réel — si la charge augmente, les Transfer Agents redirigeront une partie des requêtes vers des nœuds moins sollicités. Un guide détaillé de configuration est disponible dans le guide de minage.

Si vous n'avez pas votre propre équipement, il existe trois façons d'accéder aux GPU pour Gonka, chacune avec un équilibre différent de coût, de complexité et de contrôle :

Pools (à partir de 1 $ – Ancapex, à partir de 100 $ – Gonka.Top) : Ancapex, Gonka.Top, GonkaPool.ai, CloudMine (Mingles) – les opérateurs louent des GPU, configurent des nœuds, surveillent la disponibilité. Vous recevez des GNK proportionnellement à votre contribution, sans vous soucier des détails techniques. Le chemin idéal pour les débutants et les investisseurs passifs.

Serveurs dédiés (à partir de 12 000 $/mois) : Gonka.Top propose non seulement des pools, mais aussi des serveurs dédiés avec un service complet. Vous obtenez un nœud prêt à l'emploi – l'opérateur s'occupe de la configuration d'inferenced, de la surveillance 24h/24 et 7j/7, des mises à jour et du dépannage. Le minage s'effectue directement sur votre portefeuille – tous les revenus en GNK sont à vous, déduction faite des frais de location fixes.

Location bare-metal : Spheron fournit des serveurs bare-metal avec H100/H200 que vous configurez vous-même (les utilisateurs russes peuvent rencontrer des difficultés de paiement avec Spheron via le processeur de paiement). C'est le chemin pour les utilisateurs techniques familiers avec Linux, Docker et CLI. Contrôle maximal, mais aussi responsabilité maximale pour la configuration, la disponibilité et les mises à jour. Une comparaison détaillée de tous les fournisseurs se trouve sur la page « Obtenir du GNK ».