Gonka के लिए GPU का चयन: हार्डवेयर सिफारिशें

Gonka के लिए CUDA समर्थन वाला NVIDIA GPU चाहिए, और हर MLNode कंटेनर के लिए कुल मिलाकर कम से कम 320 GB VRAM; कार्ड तब मिलाए जा सकते हैं जब नोड नेटवर्क के मॉडल समा सके और PoC पास करे। यह सख़्त हार्डवेयर शर्त है: नेटवर्क के मॉडल — MiniMax M2.7, DeepSeek V4 Flash और GLM-5.3 Flash — MoE आर्किटेक्चर के साथ वज़न लोड करने और inference चलाने के लिए काफ़ी वीडियो मेमोरी माँगते हैं। 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 लेयर के लिए cuDNN शामिल हैं।

पूरी आवश्यकताएँ:

• GPU: CUDA वाला NVIDIA, Tesla से नया जनरेशन, प्रति ML नोड कुल 320 GB VRAM से अधिक। आधिकारिक सूची में हैं — B300, B200, RTX PRO 6000, H200, H100 और A100 80GB। गेमिंग RTX 4090 और RTX 3090 (24GB प्रत्येक) उपयुक्त नहीं हैं: इतनी मात्रा सर्वर कार्ड से जोड़ी जाती है
• CPU: AVX निर्देशों का समर्थन अनिवार्य है — इनके बिना inferenced नहीं चलेगा (शुरू होते समय SIGILL)
• RAM: आरामदायक काम, वज़न लोड करने और अनुरोध कतारों को संभालने के लिए 64GB+ रैम की सिफ़ारिश
• डिस्क: पर्याप्त जगह वाला NVMe SSD — बड़े MoE मॉडल का पूरा वज़न सेट सैकड़ों गीगाबाइट लेता है, और नोड के ठंडे स्टार्ट समय के लिए NVMe से तेज़ लोडिंग ज़रूरी है
• इंटरनेट: कम से कम 100 Mbps स्थिर कनेक्शन — नोड Transfer Agents से अनुरोध पाता है और नतीजे रीयल-टाइम में क्लाइंट को भेजता है
• अपटाइम: 24/7 — एपॉक छूटने पर इनाम घटता है, और लंबा डाउनटाइम टास्क पूल से बाहर होने का कारण बन सकता है

आइए हर अनुशंसित कार्ड पर विस्तार से चर्चा करें:

NVIDIA H100 80GB — मौजूदा पीढ़ी का फ्लैगशिप और Gonka के लिए सबसे बेहतर विकल्प। TDP (थर्मल डिज़ाइन पावर) 700 W, कीमत ~$25—35K प्रति कार्ड। यह FP8 inference का समर्थन करता है, जिससे बिना गुणवत्ता खोए अनुरोधों की प्रोसेसिंग तेज़ होती है। NVLink कई H100 को कार्डों के बीच हाई-स्पीड कनेक्शन वाले एक नोड में जोड़ने देता है। नेटवर्क के सबसे भारी मॉडल — GLM-5.3 Flash, जिसे प्रति रेप्लिका ~560 GB VRAM चाहिए — के लिए 80GB वाले आठ H100 ज़रूरी हैं; यही इस मॉडल के लिए होस्ट का रेफ़रेंस कॉन्फ़िगरेशन है।

NVIDIA H200 141GB — अगली पीढ़ी, जिसमें लगभग दोगुनी मेमोरी है। बढ़ा हुआ VRAM एक साथ ज़्यादा अनुरोध संभालने देता है (बड़ा batch size), जिससे प्रति इकाई समय GNK में आय बढ़ती है। HBM3e की मेमोरी बैंडविड्थ H100 से ज़्यादा है — वज़न तेज़ी से लोड होते हैं, inference तेज़ होता है। उसी मॉडल के लिए H100 की तुलना में कम H200 कार्ड काफ़ी हैं, जिससे इन्फ्रास्ट्रक्चर आसान हो जाता है।

NVIDIA A100 80GB — पिछली पीढ़ी, पर अब भी नेटवर्क की आधिकारिक सूची में है। कीमत ~$10—15K प्रति कार्ड — H100 से काफ़ी सस्ता। प्रदर्शन कम है: FP8 नहीं, HBM2e धीमा। एक ML-नोड के लिए ऐसे कम से कम चार कार्ड चाहिए (4 × 80 = 320 GB); A100 40GB वर्शन आधिकारिक सूची में नहीं है। A100 कम शुरुआती निवेश के साथ नेटवर्क में उतरने के लिए उपयुक्त है।

क्या उपयुक्त नहीं है: कंज़्यूमर कार्ड RTX 4090 (24GB), RTX 3090 (24GB), RTX 4080 (16GB) — नेटवर्क के मॉडलों के साथ काम करने के लिए VRAM काफ़ी नहीं है। नेटवर्क की सीमा प्रति ML-नोड 320 GB वीडियो मेमोरी है, और यह सर्वर कार्डों से बनती है। किसी बड़े MoE मॉडल की एक इंस्टेंस यानी एक ही नोड में कई H100, H200 या A100 80GB कार्ड; सटीक संख्या मॉडल और कॉन्फ़िगरेशन पर निर्भर करती है।

Gonka नेटवर्क में MLNode एक GPU वाला सर्वर है जो AI inference चलाता है। नोड सेटअप कई चरणों में होता है, और हर चरण स्थिर संचालन तथा अधिकतम GNK कमाई के लिए ज़रूरी है।

सॉफ़्टवेयर: मुख्य घटक inferenced CLI है, जो मॉडल लोड करना, अनुरोधों को संसाधित करना और ब्लॉकचेन से संपर्क संभालता है। Inferenced Docker कंटेनर के अंदर चलता है, जिससे डिप्लॉय और अपडेट करना आसान हो जाता है। नेटवर्क के बड़े MoE मॉडल के लिए पूरी कॉन्फ़िगरेशन हेतु कुल सैकड़ों गीगाबाइट VRAM चाहिए — उदाहरण के लिए, GLM-5.3 Flash के लिए 80GB वाले आठ H100 कार्ड (प्रति रेप्लिका लगभग 560 GB)। मॉडल के वेट (सैकड़ों गीगाबाइट) नोड शुरू होते समय NVMe SSD से लोड होते हैं।

रजिस्ट्रेशन: इंस्टॉल के बाद नोड on-chain रजिस्टर होता है — Gonka ब्लॉकचेन में अपना पता, समर्थित मॉडल और विशेषताएँ (VRAM, थ्रूपुट, स्थान) दर्ज करता है। इसके बाद Transfer Agents उपयोगकर्ताओं के AI अनुरोध नोड की ओर भेजने लगते हैं।

नेटवर्क में काम: हर आने वाला अनुरोध — उपयोगकर्ता का प्रॉम्प्ट — GPU द्वारा न्यूरल नेटवर्क के ज़रिए संसाधित होता है। नतीजा Transfer Agent के ज़रिए क्लाइंट को वापस भेजा जाता है। Sprint कंसेंसस ब्लॉक बनाते समय हर पूरी की गई गणना को गिनता है, और इनाम काम की मात्रा के अनुपात में बाँटा जाता है। नोड अपनी अपडेटेड विशेषताएँ रीयल-टाइम में प्रकाशित कर सकता है — अगर लोड बढ़ता है, तो Transfer Agents कुछ अनुरोध कम लोड वाले नोड्स पर भेज देंगे। विस्तृत सेटअप गाइड माइनिंग गाइड में है।

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:

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।