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प्रौद्योगिकी
Gonka के लिए GPU का चयन: हार्डवेयर सिफारिशें
न्यूनतम आवश्यकताएँ
Gonka के लिए CUDA सपोर्ट और MLNode पर कम से कम 40GB VRAM वाला NVIDIA GPU अनिवार्य है। यह एक कठोर हार्डवेयर सीमा है: Kimi K2.6 मॉडल, MoE आर्किटेक्चर (235 अरब कुल में से 22 अरब सक्रिय पैरामीटर) के साथ, वजन लोड करने और inference करने के लिए भारी वीडियो मेमोरी की मांग करता है। AMD और Intel GPU समर्थित नहीं हैं — Gonka NVIDIA के CUDA-स्टैक का उपयोग करता है, जिसमें मैट्रिक्स ऑपरेशन के लिए cuBLAS और न्यूरल नेटवर्क लेयर्स के लिए cuDNN शामिल है।
आवश्यकताओं की पूरी सूची:
- GPU: CUDA वाला NVIDIA, कम से कम 40GB VRAM। कम क्षमता वाले कार्ड (24GB के साथ RTX 4090, 24GB के साथ RTX 3090) उपयुक्त नहीं हैं — वे भौतिक रूप से मॉडल शार्ड्स को लोड नहीं कर सकते।
- CPU: AVX निर्देशों का समर्थन अनिवार्य है — इसके बिना inferenced शुरू नहीं होगा (स्टार्टअप पर SIGILL)।
- RAM: आरामदायक काम, वजन लोड करने और क्वेरी कतारों को संभालने के लिए 64GB+ RAM की सिफारिश की जाती है।
- डिस्क: पर्याप्त स्थान वाला NVMe SSD — पूर्ण Kimi K2.6 वजन सेट ~640GB लेता है, और नोड के कोल्ड स्टार्ट समय के लिए NVMe से तेज लोड होना महत्वपूर्ण है।
- इंटरनेट: न्यूनतम 100 Mbit/s का स्थिर कनेक्शन — नोड Transfer Agents से अनुरोध प्राप्त करता है और वास्तविक समय में ग्राहकों को परिणाम भेजता है।
- अपटाइम: 24/7 — एपोक चूकने से इनाम कम हो जाता है, और लंबा डाउनटाइम कार्य पूल से निष्कासन का कारण बन सकता है।
अनुशंसित कार्ड
आइए प्रत्येक अनुशंसित कार्ड का विस्तार से विश्लेषण करें:
NVIDIA H100 80GB — वर्तमान पीढ़ी का फ्लैगशिप और Gonka के लिए इष्टतम विकल्प। TDP 700 W, कार्ड की कीमत ~$25—35K। यह FP8 inference का समर्थन करता है, जो गुणवत्ता खोए बिना अनुरोधों को संसाधित करने की गति बढ़ाता है। NVLink कई H100 कार्ड्स को एक क्लस्टर में उच्च गति कनेक्टिविटी के साथ जोड़ने की अनुमति देता है। Kimi K2.6 के पूर्ण क्लस्टर के लिए 8 H100 कार्ड (कुल 640GB VRAM) आवश्यक हैं। यह Gonka नेटवर्क में सबसे आम कॉन्फ़िगरेशन है।
NVIDIA H200 141GB — अगली पीढ़ी, लगभग दोगुनी मेमोरी क्षमता के साथ। अधिक VRAM एक साथ अधिक अनुरोधों (बड़ा batch size) को संसाधित करने की अनुमति देता है, जिससे प्रति इकाई समय में GNK द्वारा आय बढ़ती है। HBM3e मेमोरी बैंडविड्थ H100 की तुलना में अधिक है — तेज़ वेट लोड, तेज़ inference। Kimi K2.6 क्लस्टर के लिए 8 H100 की जगह 5 H200 कार्ड ही पर्याप्त हैं, जो इंफ्रास्ट्रक्चर को सरल बनाता है।
NVIDIA A100 40/80GB — पिछली पीढ़ी, लेकिन अभी भी नेटवर्क द्वारा समर्थित है। कीमत ~$10—15K प्रति कार्ड — H100 से काफी सस्ती। प्रदर्शन कम है: कोई FP8 नहीं, धीमी HBM2e। 40GB संस्करण Gonka के लिए न्यूनतम स्वीकार्य है, 80GB संस्करण बेहतर है। A100 कम शुरुआती निवेश के साथ नेटवर्क में प्रवेश करने के लिए उपयुक्त है।
क्या उपयुक्त नहीं है: उपभोक्ता कार्ड RTX 4090 (24GB), RTX 3090 (24GB), RTX 4080 (16GB) — Kimi K2.6 के साथ काम करने के लिए पर्याप्त VRAM नहीं है। सबसे शक्तिशाली उपभोक्ता कार्ड भी 40GB की न्यूनतम सीमा तक नहीं पहुंच पाता। एक पूर्ण क्लस्टर (640GB VRAM) के लिए 8 H100, 5 H200 या 8—16 A100 80GB कार्ड की आवश्यकता होगी, जो कॉन्फ़िगरेशन पर निर्भर करता है।
नोड कॉन्फ़िगरेशन
Gonka नेटवर्क में MLNode एक GPU सर्वर है जो AI inference निष्पादित करता है। नोड सेट-अप में कई चरण शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक स्थिर संचालन और GNK की अधिकतम कमाई के लिए महत्वपूर्ण है।
सॉफ्टवेयर: मुख्य घटक inferenced CLI है, जो मॉडल लोडिंग, अनुरोध प्रसंस्करण और ब्लॉकचेन के साथ संचार को प्रबंधित करता है। Inferenced एक Docker-कंटेनर के अंदर चलता है, जो तैनाती और अपडेट को सरल बनाता है। पूर्ण Kimi K2.6 कॉन्फ़िगरेशन के लिए 640GB कुल VRAM की आवश्यकता होती है — उदाहरण के लिए, 80GB के 8 H100 कार्ड। मॉडल के वेट (~640GB) नोड शुरू होने पर NVMe SSD से लोड किए जाते हैं।
पंजीकरण: इंस्टॉलेशन के बाद, नोड ऑन-चेन पंजीकृत होता है — यह अपने पते, समर्थित मॉडल और विशेषताओं (VRAM, बैंडविड्थ, स्थान) को निर्दिष्ट करते हुए Gonka ब्लॉकचेन में एक रिकॉर्ड बनाता है। उस क्षण से, Transfer Agents उपयोगकर्ताओं के AI अनुरोधों को नोड की ओर निर्देशित करना शुरू कर देते हैं।
नेटवर्क में कार्य करना: प्रत्येक आने वाला अनुरोध — उपयोगकर्ता का प्रॉम्ट — न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से GPU द्वारा संसाधित किया जाता है। परिणाम को Transfer Agent के माध्यम से क्लाइंट को वापस भेजा जाता है। Sprint सर्वसम्मति ब्लॉक बनाते समय प्रत्येक पूर्ण गणना को ध्यान में रखती है, और इनाम काम की मात्रा के अनुपात में वितरित किया जाता है। नोड वास्तविक समय में अपडेट की गई विशेषताओं को प्रकाशित कर सकता है — यदि लोड बढ़ता है, तो Transfer Agents कुछ अनुरोधों को कम लोड वाले नोड्स पर पुनर्निर्देशित कर देंगे। सेट-अप के लिए विस्तृत निर्देश माइनिंग गाइड में दिए गए हैं।
GPU कहाँ से किराए पर लें
यदि आपके पास अपना उपकरण नहीं है - तो Gonka के लिए GPU तक पहुंचने के तीन तरीके हैं, प्रत्येक में लागत, जटिलता और नियंत्रण का अलग-अलग संतुलन है:
| रास्ता | लागत | जटिलता | नियंत्रण |
|---|---|---|---|
| पूल | $1 से | न्यूनतम | कम |
| समर्पित सर्वर | $12,000/माह से | कम | मध्यम |
| बेयर-मेटल किराया | $2-3/घंटा GPU से | उच्च | पूर्ण |
पूल ($1 से — Ancapex, $100 से — Gonka.Top): Ancapex, Gonka.Top, GonkaPool.ai, CloudMine (Mingles) — ऑपरेटर GPU किराए पर लेते हैं, नोड्स सेट करते हैं, अपटाइम की निगरानी करते हैं। आपको तकनीकी विवरणों में जाए बिना योगदान के अनुपात में GNK प्राप्त होता है। नौसिखियों 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 मिलता है — ऑपरेटर inferenced के सेटअप, 24/7 निगरानी, अपडेट और समस्या निवारण का ध्यान रखता है। माइनिंग सीधे आपके वॉलेट में जाती है — किराए की निश्चित फीस घटाकर GNK में सभी आय आपकी होती है।
बेयर-मेटल किराया: Spheron H100/H200 के साथ बेयर-मेटल सर्वर प्रदान करता है, जिन्हें आप स्वयं कॉन्फ़िगर करते हैं (रूसी संघ के उपयोगकर्ताओं को भुगतान प्रोसेसर के माध्यम से Spheron के भुगतान में कठिनाई हो सकती है)। 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।
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