Gonka용 GPU 선택: 하드웨어 권장 사항

Gonka는 CUDA를 지원하는 NVIDIA GPU를 요구하며, 각 MLNode 컨테이너당 총 320GB 이상의 VRAM이 필요합니다. 노드가 네트워크의 모델을 수용하고 PoC를 통과할 수 있다면 카드를 조합해도 됩니다. 이는 엄격한 하드웨어 제약입니다. 네트워크 모델인 MiniMax M2.7, DeepSeek V4 Flash, GLM-5.3 Flash는 MoE 아키텍처를 사용하므로 가중치 로딩과 inference 실행에 상당한 비디오 메모리가 필요합니다. AMD와 Intel GPU는 지원되지 않습니다 — Gonka는 행렬 연산용 cuBLAS와 신경망 계층용 cuDNN을 포함한 NVIDIA의 CUDA 스택을 사용합니다.

전체 요구 사항 목록:

• GPU: CUDA 지원 NVIDIA, Tesla보다 새로운 세대, ML 노드당 총 320GB 이상의 VRAM. 공식 목록에는 B300, B200, RTX PRO 6000, H200, H100, A100 80GB가 포함됩니다. 게이밍용 RTX 4090과 RTX 3090(각 24GB)은 부적합합니다. 이 용량은 서버 카드로 구성합니다
• CPU: AVX 명령어 지원이 필수입니다 — 없으면 inferenced가 시작되지 않습니다(시작 시 SIGILL)
• RAM: 쾌적한 작동, 가중치 로딩, 요청 큐 처리를 위해 64GB 이상의 메모리를 권장합니다
• 디스크: 충분한 용량의 NVMe SSD — 대형 MoE 모델의 전체 가중치 세트는 수백 기가바이트를 차지하며, NVMe에서의 빠른 로딩은 노드의 콜드 스타트 시간에 결정적입니다
• 인터넷: 최소 100Mbps의 안정적인 연결 — 노드는 Transfer Agents로부터 요청을 받고 실시간으로 클라이언트에 결과를 전송합니다
• 가동 시간: 24/7 — 에포크를 놓치면 보상이 줄어들고, 장기간 다운타임은 작업 풀에서 제외될 수 있습니다

권장되는 각 카드를 자세히 살펴보겠습니다:

NVIDIA H100 80GB — 현세대의 플래그십이자 Gonka에 최적의 선택입니다. TDP(열 설계 전력)는 700W, 카드 한 장당 약 $25~35K입니다. FP8 inference를 지원하여 품질 손실을 최소화하면서 요청 처리를 가속합니다. NVLink를 통해 여러 H100을 고속 연결로 하나의 노드로 통합할 수 있습니다. 네트워크에서 가장 무거운 모델인 GLM-5.3 Flash는 레플리카당 약 560GB의 VRAM이 필요하므로 80GB H100 8장이 요구됩니다 — 이것이 이 모델을 위한 호스트의 기준 구성입니다.

NVIDIA H200 141GB — 메모리 용량이 거의 두 배로 늘어난 차세대 모델입니다. VRAM 증가로 더 많은 요청을 동시에 처리할 수 있어(배치 사이즈 확대) 단위 시간당 GNK 수익이 높아집니다. HBM3e 메모리 대역폭이 H100보다 넓어 가중치 로딩이 빠르고 inference도 빠릅니다. 동일한 모델에 대해 H100보다 적은 수의 H200으로 대응할 수 있어 인프라가 단순해집니다.

NVIDIA A100 80GB — 이전 세대지만 여전히 네트워크의 공식 목록에 포함되어 있습니다. 카드 한 장당 약 $10~15K로 H100보다 상당히 저렴합니다. 성능은 낮아 FP8이 없고 HBM2e도 느립니다. 하나의 ML 노드에는 최소 4장이 필요합니다(4 × 80 = 320GB). A100 40GB 버전은 공식 목록에 없습니다. A100은 적은 초기 투자로 네트워크에 진입하려는 경우에 적합합니다.

적합하지 않은 것: 소비자용 카드인 RTX 4090(24GB), RTX 3090(24GB), RTX 4080(16GB)는 네트워크의 모델을 구동하기에 VRAM이 부족합니다. 네트워크의 기준은 ML 노드당 320GB의 비디오 메모리이며, 이는 서버용 카드로 구성합니다. 대규모 MoE 모델의 인스턴스 하나는 하나의 노드에 있는 여러 장의 H100, H200 또는 A100 80GB로 구성되며, 정확한 수는 모델과 구성에 따라 다릅니다.

MLNode는 Gonka 네트워크에서 AI inference를 실행하는 GPU 서버입니다. 노드 설정은 여러 단계로 이루어지며, 각 단계가 안정적인 운영과 GNK 수익 극대화에 결정적입니다.

소프트웨어: 핵심 구성 요소는 inferenced CLI로, 모델 로딩, 요청 처리, 블록체인 통신을 담당합니다. inferenced는 Docker 컨테이너 안에서 동작하므로 배포와 업데이트가 간편합니다. 네트워크의 대규모 MoE 모델을 위한 완전한 구성을 갖추려면 총 수백 기가바이트의 VRAM이 필요합니다. 예를 들어 GLM-5.3 Flash용으로 80GB H100 8장(레플리카당 약 560GB)입니다. 모델 가중치(수백 기가바이트)는 노드 시작 시 NVMe SSD에서 로드됩니다.

등록: 설치 후 노드는 온체인에 등록됩니다. 즉, 자신의 주소, 지원 모델, 사양(VRAM, 대역폭, 위치)을 명시한 레코드를 Gonka 블록체인에 생성합니다. 이 순간부터 Transfer Agents가 사용자의 AI 요청을 노드로 보내기 시작합니다.

네트워크 운영: 들어오는 각 요청, 즉 사용자의 프롬프트는 GPU가 신경망을 통해 처리합니다. 결과는 Transfer Agent를 거쳐 클라이언트로 반환됩니다. Sprint 합의는 블록 생성 시 수행된 모든 연산을 반영하며, 보상은 작업량에 비례해 분배됩니다. 노드는 갱신된 사양을 실시간으로 공개할 수 있고, 부하가 커지면 Transfer Agents가 요청 일부를 더 한산한 노드로 돌립니다. 자세한 설정 방법은 마이닝 가이드에서 확인하세요.

자신의 장비가 없는 경우,GonKa에 GPU에 액세스할 수 있는 세 가지 방법이 있으며, 각각 비용, 복잡성 및 제어의 균형이 다릅니다.

풀(1달러부터 — Ancapex, 100달러부터 — Gonka.Top): Ancapex, Gonka.Top, GonkaPool.ai, CloudMine(Mingles) — 운영자가 GPU를 임대하고, 노드를 설정하고, 가동 시간을 모니터링합니다. 기술적인 세부 사항에 관여하지 않고 기여도에 비례하여 GNK를 받습니다. 초보자 및 수동적 투자자에게 이상적인 경로입니다.

전용 서버(월 12,000달러부터): Gonka.Top은 풀뿐만 아니라 완전 관리형 전용 서버도 제공합니다. 준비된 노드를 받게 되며, 운영자가 inferenced 설정, 24시간 연중무휴 모니터링, 업데이트 및 문제 해결을 담당합니다. 채굴은 사용자 지갑으로 직접 이루어지며, 고정 임대료를 제외한 GNK 수익은 모두 사용자의 것입니다.

베어메탈 렌탈: Spheron은 H100/H200이 장착된 베어메탈 서버를 제공하며, 이는 사용자가 직접 설정합니다(러시아 사용자는 결제 처리기를 통해 Spheron에 결제하는 데 어려움이 있을 수 있습니다). 이는 Linux, Docker 및 CLI에 익숙한 기술 사용자들을 위한 경로입니다. 최대의 제어가 가능하지만, 설정, 가동 시간 및 업데이트에 대한 최대의 책임도 따릅니다. 모든 공급업체에 대한 자세한 비교는 “GNK 얻기” 페이지에서 확인할 수 있습니다.