Gonkaで利用するGPUの選択: ハードウェアの推奨事項

Gonkaは、CUDAをサポートするNVIDIA GPUと、MLノードあたり最低40GBのVRAMを必要とします。これは厳格なハードウェア制限です。MoEアーキテクチャ（2,350億の全パラメータのうち220億の活性化パラメータ）を持つQwen3-235Bモデルは、重みのロードと推論の実行のためにかなりの量のビデオメモリを必要とします。AMDおよびIntel GPUはサポートされていません。Gonkaは、行列演算用のcuBLASやニューラルネットワーク層用のcuDNNを含むNVIDIAのCUDAスタックを使用しています。

要件の完全なリスト:

• GPU: NVIDIA、CUDAサポート、最低40GB VRAM。それ以下のVRAMを持つカード（RTX 4090の24GB、RTX 3090の24GB）は適していません。物理的にモデルのシャードをロードできません。
• CPU: AVX命令のサポートが必須です。これがないとinferencedは起動しません（起動時にSIGILL）。
• RAM: 快適な動作、重みのロード、要求キューの処理のために64GB以上のRAMを推奨します。
• ディスク: 十分なスペースを持つNVMe SSD — Qwen3-235Bの重みの一式は約640GBを占め、ノードのコールドスタート時間にとってNVMeからの高速ロードが重要です。
• インターネット: 安定した接続で最低100 Mbps — ノードはTransfer Agentsから要求を受け取り、リアルタイムでクライアントに結果を送信します。
• 稼働時間: 24時間7日 — エポックを пропускаすると報酬が減少し、長時間のダウンタイムはタスクプールからの除外につながる可能性があります。

推奨カードを詳細に分析してみましょう。

NVIDIA H100 80GB — 現世代のフラッグシップであり、Gonkaにとって最適な選択肢です。TDP（熱設計電力）は700 W、価格は1枚あたり約25,000〜35,000ドルです。FP8推論をサポートしており、品質を損なうことなく要求処理を高速化します。NVLinkにより、複数のH100を高速なカード間通信でクラスターに統合できます。Qwen3-235Bのフルクラスターには8枚のH100カードが必要です（8 x 80GB = 合計640GBのVRAM）。これはGonkaネットワークで最も一般的な構成です。

NVIDIA H200 141GB — 次世代で、ほぼ2倍のメモリ容量を持っています。VRAMの増加により、AI推論をより多くの要求を同時に処理できます（バッチサイズが大きい）、これにより単位時間あたりのGNK収益が向上します。HBM3eのメモリ帯域幅はH100よりも高く、重みのロードと推論が高速化されます。Qwen3-235Bのクラスターには、H100が8枚必要なところをH200が5枚で済むため、インフラが簡素化されます。

NVIDIA A100 40/80GB — 前世代ですが、ネットワークでまだサポートされています。1枚あたり約10,000〜15,000ドルと、H100よりも大幅に安価です。性能は低く、FP8がなく、HBM2eが遅いです。40GB版はGonkaの最小要件ですが、80GB版がより推奨されます。A100は、初期投資を抑えてネットワークに参加するのに適しています。

不適切なもの: 個人向けカードRTX 4090（24GB）、RTX 3090（24GB）、RTX 4080（16GB） — Qwen3-235Bでの作業にはVRAMが不足しています。最も強力な個人向けカードでさえ、最小しきい値である40GBには達しません。フルクラスター（640GB VRAM）には、構成に応じて8枚のH100、5枚のH200、または8〜16枚のA100 80GBカードが必要です。

GonkaネットワークにおけるMLノードは、AI推論を実行するGPUを備えたサーバーです。ノードの設定にはいくつかの段階があり、それぞれが安定した動作と最大GNK収益のために重要です。

ソフトウェア: 主要なコンポーネントはinferenced CLIで、モデルのロード、要求処理、ブロックチェーンとの通信を管理します。inferencedはDockerコンテナ内で動作するため、デプロイと更新が容易です。Qwen3-235Bの完全な構成には、合計640GBのVRAMが必要です。たとえば、80GBのH100カードが8枚です。モデルの重み（約640GB）は、ノードの起動時にNVMe SSDからロードされます。

登録: インストール後、ノードはオンチェーンで登録されます。Gonkaブロックチェーンに、そのアドレス、サポートされているモデル、特性（VRAM、帯域幅、場所）を示すレコードを作成します。この時点から、Transfer AgentsはユーザーからのAI要求をノードにルーティングし始めます。

ネットワークでの動作: 各入力要求（ユーザーからのプロンプト）は、ニューラルネットワークを介してGPUによって処理されます。結果はTransfer Agentを介してクライアントに送り返されます。コンセンサススプリントは、ブロック形成時に実行された各計算を考慮し、報酬は作業量に比例して分配されます。ノードはリアルタイムで更新された特性を公開できます。負荷が増加した場合、Transfer Agentsは要求の一部をより負荷の低いノードにリダイレクトします。設定の詳細については、マイニングガイドを参照してください。

独自の機器がない場合、Gonka の GPU にアクセスする方法は 3 つあり、それぞれコスト、複雑さ、制御のバランスが異なります:

プール (1 ドルから - Ancapex、100 ドルから - Gonka.Top): Ancapex、Gonka.Top、GonkaPool.ai、CloudMine (Mingles) - オペレーターが GPU をレンタルし、ノードを設定し、稼働状況を監視します。技術的な詳細に触れることなく、貢献度に応じて GNK を受け取ります。初心者とパッシブインベスターに最適な方法です。

専用サーバー (月額 12,000 ドルから): Gonka.Top はプールだけでなく、フルサービス専用サーバーも提供しています。準備されたノードを受け取ります。オペレーターは inferenced の設定、24 時間 365 日の監視、更新、トラブルシューティングを担当します。マイニングはウォレットに直接行われます。GNK でのすべての収入は、固定レンタル料金を差し引いた後、あなたのものです。

ベアメタルレンタル: Spheron は、H100/H200 を搭載したベアメタルサーバーを提供しており、自分で設定します (ロシアからのユーザーは、支払い処理業者を通じて Spheron を支払う際に問題が発生する可能性があります)。これは、Linux、Docker、CLI に精通している技術系ユーザー向けの方法です。設定、稼働状況、更新に対して最大の制御と最大の責任を負います。すべてのプロバイダーの詳細な比較は、「GNK を入手する」ページにあります。