Gonka के लिए GPU का चयन: हार्डवेयर सिफारिशें

Gonka को CUDA समर्थन और MLNode पर न्यूनतम 40GB VRAM के साथ NVIDIA GPU की आवश्यकता है। यह एक कठोर हार्डवेयर बाधा है: Qwen3-235B मॉडल MoE आर्किटेक्चर (235 बिलियन कुल मापदंडों में से 22 बिलियन सक्रिय मापदंडों) के साथ वजन लोड करने और inference निष्पादित करने के लिए पर्याप्त वीडियो मेमोरी की आवश्यकता होती है। AMD और Intel GPU समर्थित नहीं हैं — Gonka NVIDIA के CUDA-स्टैक का उपयोग करता है, जिसमें मैट्रिक्स संचालन के लिए cuBLAS और न्यूरल नेटवर्क परतों के लिए cuDNN शामिल है।

आवश्यकताओं की पूरी सूची:

• GPU: CUDA के साथ NVIDIA, न्यूनतम 40GB VRAM। कम क्षमता वाले कार्ड (24GB के साथ RTX 4090, 24GB के साथ RTX 3090) उपयुक्त नहीं हैं — वे भौतिक रूप से मॉडल के शार्प को लोड नहीं कर सकते हैं।
• CPU: AVX निर्देशों के लिए समर्थन अनिवार्य है — इनके बिना inferenced शुरू नहीं होगा (स्टार्टअप पर SIGILL)।
• RAM: आरामदायक संचालन, वजन लोड करने और क्वेरी कतारों की सेवा के लिए 64GB+ रैम की सिफारिश की जाती है।
• डिस्क: पर्याप्त स्थान के साथ NVMe SSD — Qwen3-235B का पूरा वजन सेट ~640GB ocupa करता है, और NVMe से तेज लोडिंग नोड के ठंडे स्टार्ट समय के लिए महत्वपूर्ण है।
• इंटरनेट: न्यूनतम 100 Mb/s स्थिर कनेक्शन — नोड Transfer Agents से अनुरोध प्राप्त करता है और वास्तविक समय में क्लाइंट को परिणाम भेजता है।
• अपटाइम: 24/7 — युगों को छोड़ना इनाम कम करता है, और लंबे समय तक डाउनटाइम कार्य पूल से बाहर निकलने का कारण बन सकता है।

आइए प्रत्येक अनुशंसित कार्ड पर विस्तार से विचार करें:

NVIDIA H100 80GB — वर्तमान पीढ़ी का फ्लैगशिप और Gonka के लिए इष्टतम विकल्प। TDP (थर्मल पैकेज) 700 W, लागत ~ $25-35K प्रति कार्ड। FP8 inference का समर्थन करता है, जो गुणवत्ता हानि के बिना अनुरोधों के प्रसंस्करण को गति देता है। NVLink कई H100 को कार्डों के बीच उच्च गति कनेक्शन के साथ एक क्लस्टर में संयोजित करने की अनुमति देता है। Qwen3-235B के पूर्ण क्लस्टर के लिए 8 H100 कार्ड (8 x 80GB = 640GB कुल VRAM) की आवश्यकता होती है। यह Gonka नेटवर्क में सबसे आम कॉन्फ़िगरेशन है।

NVIDIA H200 141GB — लगभग दोगुने मेमोरी वाले अगली पीढ़ी। बढ़ी हुई VRAM एक साथ अधिक अनुरोधों को संसाधित करने की अनुमति देती है (बड़ा बैच आकार), जो प्रति यूनिट समय में GNK में आय बढ़ाता है। HBM3e मेमोरी बैंडविड्थ H100 की तुलना में अधिक है — वजन का तेजी से लोड होना, तेजी से inference। Qwen3-235B क्लस्टर के लिए 8 H100 के बजाय 5 H200 कार्ड पर्याप्त हैं, जो बुनियादी ढांचे को सरल करता है।

NVIDIA A100 40/80GB — पिछली पीढ़ी, लेकिन अभी भी नेटवर्क द्वारा समर्थित है। प्रति कार्ड ~$10-15K की कीमत — H100 की तुलना में काफी सस्ता। प्रदर्शन कम है: FP8 नहीं, HBM2e धीमा है। 40GB संस्करण Gonka के लिए न्यूनतम स्वीकार्य है, 80GB संस्करण बेहतर है। A100 कम प्रारंभिक निवेश के साथ नेटवर्क में प्रवेश के लिए उपयुक्त है।

क्या उपयुक्त नहीं है: उपभोक्ता कार्ड RTX 4090 (24GB), RTX 3090 (24GB), RTX 4080 (16GB) — Qwen3-235B के साथ काम करने के लिए अपर्याप्त VRAM। यहां तक कि सबसे शक्तिशाली उपभोक्ता कार्ड भी 40GB की न्यूनतम सीमा तक नहीं पहुंचता है। पूर्ण क्लस्टर (640GB VRAM) के लिए, कॉन्फ़िगरेशन के आधार पर 8 H100 कार्ड, 5 H200 कार्ड या 8-16 A100 80GB कार्ड की आवश्यकता होगी।

Gonka नेटवर्क में MLNode एक GPU के साथ एक सर्वर है जो AI inference करता है। नोड सेटअप में कई चरण शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक स्थिर संचालन और GNK की अधिकतम कमाई के लिए महत्वपूर्ण है।

सॉफ्टवेयर: मुख्य घटक — inferenced CLI, जो मॉडल लोडिंग, अनुरोध प्रसंस्करण और ब्लॉकचेन के साथ संचार का प्रबंधन करता है। Inferenced एक Docker-कंटेनर के भीतर चलता है, जो परिनियोजन और अपडेट को सरल बनाता है। Qwen3-235B के पूर्ण कॉन्फ़िगरेशन के लिए कुल 640GB VRAM की आवश्यकता होती है — उदाहरण के लिए, प्रत्येक 80GB के 8 H100 कार्ड। मॉडल का वजन (~640GB) नोड के स्टार्टअप पर NVMe SSD से लोड होता है।

पंजीकरण: स्थापना के बाद नोड ऑन-चेन पंजीकृत होता है — यह अपने पते, समर्थित मॉडल और विशेषताओं (VRAM, थ्रूपुट, स्थान) के साथ Gonka ब्लॉकचेन में एक रिकॉर्ड बनाता है। इस क्षण से Transfer Agents उपयोगकर्ताओं से नोड पर AI-अनुरोधों को निर्देशित करना शुरू करते हैं।

नेटवर्क में कार्य: प्रत्येक आने वाला अनुरोध — उपयोगकर्ता से एक प्रॉम्प्ट — न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से GPU द्वारा संसाधित किया जाता है। परिणाम को एक Transfer Agent के माध्यम से क्लाइंट को वापस भेज दिया जाता है। सर्वसम्मति स्प्रिंट ब्लॉक के गठन के दौरान प्रत्येक निष्पादित गणना को ध्यान में रखता है, और इनाम कार्य की मात्रा के अनुपात में वितरित किया जाता है। नोड वास्तविक समय में अद्यतन विशेषताओं को प्रकाशित कर सकता है — यदि भार बढ़ता है, तो Transfer Agents अनुरोधों के एक हिस्से को कम लोड वाले नोड पर रीडायरेक्ट कर देंगे। सेटअप पर विस्तृत निर्देश खनन गाइड में हैं।

यदि आपके पास अपना उपकरण नहीं है — तो Gonka के लिए GPU तक पहुँच प्राप्त करने के तीन तरीके हैं, प्रत्येक की लागत, जटिलता और नियंत्रण के विभिन्न संतुलन के साथ:

पूल ($100 से): Gonka.Top, GonkaPool.ai, Hashiro, Mingles CloudMine — ऑपरेटर GPU किराए पर लेते हैं, नोड्स सेट करते हैं, अपटाइम की निगरानी करते हैं। आपको तकनीकी विवरणों के बिना, योगदान के अनुपात में GNK प्राप्त होता है। शुरुआती और निष्क्रिय निवेशकों के लिए आदर्श मार्ग।

समर्पित सर्वर ($12,000/माह से): Gonka.Top न केवल पूल प्रदान करता है, बल्कि पूर्ण सेवा के साथ समर्पित सर्वर भी प्रदान करता है। आपको एक तैयार नोड प्राप्त होता है — ऑपरेटर inferenced के सेटअप, 24/7 निगरानी, ​​अपडेट और समस्या निवारण का ध्यान रखता है। माइनिंग सीधे आपके वॉलेट पर जाती है — GNK में पूरी आय आपकी है, निश्चित किराये के शुल्क को घटाकर।

बेयर-मेटल किराया: Spheron H100/H200 के साथ बेयर-मेटल सर्वर प्रदान करता है, जिन्हें आप स्वयं कॉन्फ़िगर करते हैं। यह Linux, Docker और CLI से परिचित तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए एक मार्ग है। अधिकतम नियंत्रण, लेकिन सेटअप, अपटाइम और अपडेट के लिए अधिकतम जिम्मेदारी भी। सभी प्रदाताओं की विस्तृत तुलना — «GNK प्राप्त करें» पृष्ठ पर।