Gonka용 GPU 선택: 하드웨어 권장 사항

Gonka는 CUDA를 지원하는 NVIDIA GPU와 MLNode당 최소 40GB의 VRAM을 필요로 합니다. 이는 엄격한 하드웨어 제한입니다. MoE 아키텍처(총 2,350억 개 중 220억 개 활성 매개변수)를 가진 Qwen3-235B 모델은 가중치를 로드하고 추론을 수행하기 위해 상당한 양의 비디오 메모리가 필요합니다. AMD 및 Intel GPU는 지원되지 않습니다. Gonka는 매트릭스 연산을 위한 cuBLAS 및 신경망 계층을 위한 cuDNN을 포함하여 NVIDIA의 CUDA 스택을 사용합니다.

전체 요구 사항 목록:

• GPU: NVIDIA(CUDA 지원), 최소 40GB VRAM. VRAM 용량이 더 낮은 카드(RTX 4090 24GB, RTX 3090 24GB)는 적합하지 않습니다. 물리적으로 모델의 샤드를 로드할 수 없습니다.
• CPU: AVX 명령어 세트 지원 필수 — 이가 없으면 inferenced가 시작되지 않습니다(시작 시 SIGILL).
• RAM: 원활한 작동, 가중치 로드 및 요청 큐 처리를 위해 64GB 이상의 RAM을 권장합니다.
• 디스크: 충분한 공간을 가진 NVMe SSD — Qwen3-235B의 전체 가중치 세트는 약 640GB를 차지하며, 노드의 콜드 스타트 시간에 NVMe에서 빠른 로딩이 중요합니다.
• 인터넷: 최소 100Mbps의 안정적인 연결 — 노드는 Transfer Agents로부터 요청을 받아 실시간으로 클라이언트에게 결과를 보냅니다.
• 업타임: 24시간 7일 — 에포크를 놓치면 보상이 줄어들고, 장시간 다운타임은 작업 풀에서 제외될 수 있습니다.

각 권장 카드를 자세히 분석해 보겠습니다.

NVIDIA H100 80GB — 현재 세대의 플래그십이며 Gonka에 최적의 선택입니다. TDP(열 설계 전력)는 700W이고, 카드당 가격은 약 25,000~35,000달러입니다. FP8 추론을 지원하여 품질 저하 없이 요청 처리 속도를 높입니다. NVLink를 통해 여러 H100을 고속 카드 간 연결로 클러스터에 통합할 수 있습니다. Qwen3-235B 전체 클러스터에는 8개의 H100 카드가 필요합니다(8 x 80GB = 총 640GB VRAM). 이것은 Gonka 네트워크에서 가장 일반적인 구성입니다.

NVIDIA H200 141GB — 다음 세대로, 메모리 용량이 거의 두 배에 달합니다. 증가된 VRAM은 더 많은 요청을 동시에 처리할 수 있게 하므로(더 큰 배치 크기), 단위 시간당 GNK 수익을 높입니다. HBM3e의 메모리 대역폭은 H100보다 높아 가중치 로딩 및 추론 속도가 더 빠릅니다. Qwen3-235B 클러스터의 경우 H100 8개 대신 H200 5개만 있으면 되므로 인프라를 단순화할 수 있습니다.

NVIDIA A100 40/80GB — 이전 세대이지만 네트워크에서 여전히 지원됩니다. 카드당 가격은 약 10,000~15,000달러로, H100보다 훨씬 저렴합니다. 성능은 더 낮습니다. FP8이 없고 HBM2e가 더 느립니다. 40GB 버전은 Gonka의 최소 허용치이며, 80GB 버전이 더 선호됩니다. A100은 초기 투자를 줄여 네트워크에 진입하는 데 적합합니다.

적합하지 않은 것: 소비자용 카드 RTX 4090(24GB), RTX 3090(24GB), RTX 4080(16GB) — Qwen3-235B 작업에는 VRAM이 부족합니다. 가장 강력한 소비자용 카드조차 최소 임계값인 40GB에 미치지 못합니다. 전체 클러스터(640GB VRAM)에는 구성에 따라 8개의 H100, 5개의 H200 또는 8-16개의 A100 80GB 카드가 필요합니다.

Gonka 네트워크의 MLNode는 AI 추론을 수행하는 GPU가 있는 서버입니다. 노드 설정에는 여러 단계가 있으며, 각 단계는 안정적인 작동과 최대 GNK 수입을 위해 중요합니다.

소프트웨어: 핵심 구성 요소는 inferenced CLI입니다. 이는 모델 로딩, 요청 처리 및 블록체인과의 통신을 관리합니다. inferenced는 Docker 컨테이너 내에서 작동하여 배포 및 업데이트를 간소화합니다. Qwen3-235B의 완전한 구성에는 총 640GB의 VRAM이 필요합니다. 예를 들어, 80GB H100 카드 8개입니다. 모델 가중치(약 640GB)는 노드 시작 시 NVMe SSD에서 로드됩니다.

등록: 설치 후 노드는 온체인으로 등록됩니다. Gonka 블록체인에 주소, 지원 모델 및 특성(VRAM, 대역폭, 위치)을 나타내는 레코드를 생성합니다. 이때부터 Transfer Agents는 사용자로부터 AI 요청을 노드에 라우팅하기 시작합니다.

네트워크 작동: 각 수신 요청(사용자 프롬프트)은 신경망을 통해 GPU에 의해 처리됩니다. 결과는 Transfer Agent를 통해 클라이언트에게 다시 전송됩니다. Sprint 합의는 블록을 형성할 때 수행된 각 계산을 고려하며, 보상은 작업량에 비례하여 분배됩니다. 노드는 실시간으로 업데이트된 특성을 게시할 수 있습니다. 로드가 증가하면 Transfer Agents는 일부 요청을 덜 로드된 노드로 리디렉션합니다. 설정에 대한 자세한 지침은 채굴 가이드를 참조하십시오.

장비가 없다면, Gonka를 위한 GPU에 접근하는 세 가지 방법이 있습니다. 각각 비용, 복잡성, 제어의 균형이 다릅니다.

풀($100부터): Gonka.Top, GonkaPool.ai, Hashiro, Mingles CloudMine — 운영자가 GPU를 임대하고, 노드를 설정하고, 가동 시간을 모니터링합니다. 기술적인 세부 사항에 관여하지 않고 투자에 비례하여 GNK를 받습니다. 초보자 및 수동 투자자에게 이상적인 방법입니다.

전용 서버(월 $12,000부터): Gonka.Top은 풀뿐만 아니라 완전 관리형 전용 서버도 제공합니다. inferenced 설정, 24시간 연중무휴 모니터링, 업데이트 및 문제 해결은 운영자가 담당합니다. 마이닝은 고정된 임대료를 제외한 모든 GNK 수입이 직접 귀하의 지갑으로 들어옵니다.

베어메탈 임대: Spheron은 H100/H200을 갖춘 베어메탈 서버를 제공하며, 직접 설정해야 합니다. 이는 Linux, Docker 및 CLI에 익숙한 기술 사용자에게 적합한 경로입니다. 최대 제어가 가능하지만 설정, 가동 시간 및 업데이트에 대한 최대 책임도 따릅니다. 모든 공급업체에 대한 자세한 비교는 «GNK 받기» 페이지에서 확인할 수 있습니다.