技術
Gonkaで利用するGPUの選択: ハードウェアの推奨事項
最小要件
GonkaはCUDAをサポートするNVIDIA GPUを必要とし、各MLNodeコンテナあたり合計320GB以上のVRAMが必要です。ノードがネットワークのモデルを収容しPoCを通過できるなら、カードを組み合わせることも可能です。これは厳格なハードウェア要件です。ネットワークのモデル — MiniMax M2.7、DeepSeek V4 Flash、GLM-5.3 Flash — はMoEアーキテクチャを採用しており、重みの読み込みとinferenceの実行に大量のビデオメモリを必要とします。AMDとIntelのGPUはサポートされていません — Gonkaは行列演算のcuBLASやニューラルネットワーク層のcuDNNを含むNVIDIAのCUDAスタックを使用します。
要件の完全なリスト:
- GPU: CUDA対応のNVIDIA、Teslaより新しい世代、MLノードあたり合計320GB以上のVRAM。公式リストにはB300、B200、RTX PRO 6000、H200、H100、A100 80GBが含まれます。ゲーミング向けRTX 4090やRTX 3090(各24GB)は不適格です。この容量はサーバーカードで構成します
- CPU: AVX命令のサポートが必須 — これがないとinferencedが起動しません(起動時にSIGILL)
- RAM: 快適な動作、重みの読み込み、リクエストキューの処理のために64GB以上のメモリを推奨
- ディスク: 十分な容量のNVMe SSD — 大規模MoEモデルの重み一式は数百ギガバイトを占め、NVMeからの高速読み込みはノードのコールドスタート時間に不可欠です
- インターネット: 最低100Mbpsの安定した接続 — ノードはTransfer Agentsからリクエストを受け取り、リアルタイムでクライアントに結果を送信します
- アップタイム: 24時間365日 — エポックを逃すと報酬が減少し、長期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
推奨される各カードを詳しく見ていきましょう：
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です。TDP（熱設計電力）は700W、カード1枚あたり約$25〜35K。FP8 inferenceに対応しており、品質をほとんど損なわずにリクエスト処理を高速化します。NVLinkにより複数のH100を高速接続で1つのノードに統合できます。ネットワーク上で最も重いモデルであるGLM-5.3 Flashはレプリカあたり約560GBのVRAMを必要とするため、80GBのH100が8枚必要です — これがこのモデル向けホストの基準構成です。
NVIDIA H200 141GB — メモリ容量がほぼ2倍になった次世代モデル。VRAMの増加により、より多くのリクエストを同時に処理でき（バッチサイズの拡大）、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より広く、重みの読み込みが速く、inferenceも高速です。同じモデルであれば、H100よりも少ない枚数のH200で対応でき、インフラがシンプルになります。
NVIDIA A100 80GB — 前世代ですが、まだネットワークの公式リストに含まれています。カード1枚あたり約$10〜15Kで、H100よりかなり安価です。性能は低く、FP8非対応でHBM2eも低速です。1つのMLノードには少なくとも4枚必要です（4 × 80 = 320GB）。A100 40GB版は公式リストにありません。A100は少ない初期投資でネットワークに参入したい場合に適しています。
適さないもの：コンシューマー向けカードのRTX 4090（24GB）、RTX 3090（24GB）、RTX 4080（16GB）は、ネットワークのモデルを動かすにはVRAMが不足しています。ネットワークのしきい値はMLノードあたり320GBのビデオメモリで、これはサーバー向けカードで構成します。大規模MoEモデルの1インスタンスは、1つのノード内の複数のH100、H200、またはA100 80GBで構成され、正確な枚数はモデルと構成によって異なります。
ノード構成
Gonkaネットワーク上のMLNodeは、GPU上でAI推論を実行するサーバーです。ノードの設定にはいくつかのステップがあり、それぞれがGNKの安定した動作と最大収益にとって重要です。
ソフトウェア: 主要コンポーネントは、モデルのロード、リクエスト処理、およびブロックチェーンとの通信を制御するinferenced CLIです。InferencedはDockerコンテナ内で動作し、デプロイとアップデートを容易にします。ネットワークの大規模なMoEモデル向けに完全な構成を行うには、数百GBの合計VRAMが必要です。たとえば、GLM-5.3 Flash用に80GBのH100カードを8枚使用する場合、1レプリカあたり約560GBとなります。モデルの重み（数百GB）は、ノード起動時に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登録され、Gonkaブロックチェーンにアドレス、サポートされているモデル、および特性（VRAM、帯域幅、場所）を指定する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リクエストをノードに誘導し始めます。
ネットワーク運用: 受信した各リクエスト（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を通じてクライアントに送り返されます。コンセンサス Sprintは、ブロック形成時に実行された各計算を考慮し、作業量に応じて報酬を分配します。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。負荷が増加すると、Transfer Agentsはリクエストの一部を負荷の低いノードに再割り当てします。設定の詳細な手順は、マイニングガイドに記載されています。
GPUのレンタル場所
自分の機器がない場合、GonkaのGPUにアクセスするには3つの方法があり、それぞれコスト、複雑さ、制御のバランスが異なります。
| 方法 | 費用 | 複雑さ | 制御 |
|---|---|---|---|
| プール | 1ドルから | 最小限 | 低い |
| 専用サーバー | 月額12,000ドルから | 低い | 中程度 |
| ベアメタルレンタル | GPUあたり2〜3ドル/時間から | 高い | 完全 |
POOL（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、稼働時間を監視します。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。初心者や受動的投資家に最適な方法です。
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、フルサービス付きの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。オペレーターがinferencedの設定、24時間365日の監視、アップデート、トラブルシューティングを行います。マイニングは直接ウォレットに送られ、固定のレンタル料金を差し引いたGNKの全収益があなたのものになります。
ベアメタルレンタル：Spheronは、H100/H200搭載のベアメタルサーバーを提供しており、これは自分で設定できます（ロシアのユーザーは、決済処理業者経由でのSpheronの支払いに問題がある場合があります）。これはLinux、Docker、CLIに精通した技術的なユーザー向けの方法です。最大の制御が可能ですが、設定、稼働時間、アップデートに対する最大の責任も伴います。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。