Wybór GPU dla Gonka: rekomendacje sprzętowe

Gonka wymaga GPU NVIDIA z obsługą CUDA i minimum 40GB VRAM na MLNode. Jest to surowe ograniczenie sprzętowe: model Qwen3-235B z architekturą MoE (22 miliardy aktywnych parametrów z 235 miliardów całkowitych) wymaga znacznej ilości pamięci wideo do załadowania wag i wykonania wnioskowania. Karty AMD i Intel GPU nie są obsługiwane — Gonka korzysta ze stosu CUDA firmy NVIDIA, w tym z cuBLAS do operacji macierzowych i cuDNN do warstw sieci neuronowych.

Pełna lista wymagań:

• GPU: NVIDIA z CUDA, minimum 40GB VRAM. Karty o mniejszej pojemności (RTX 4090 z 24GB, RTX 3090 z 24GB) nie są odpowiednie — fizycznie nie są w stanie załadować fragmentów modelu.
• CPU: wymagana obsługa instrukcji AVX — bez nich inferenced nie uruchomi się (SIGILL przy starcie).
• RAM: zalecane 64GB+ pamięci RAM dla komfortowej pracy, ładowania wag i obsługi kolejek zapytań.
• Dysk: NVMe SSD z wystarczającą ilością miejsca — pełen zestaw wag Qwen3-235B zajmuje ~640GB, a szybkie ładowanie z NVMe jest kluczowe dla czasu zimnego startu węzła.
• Internet: minimum 100 Mb/s stabilnego połączenia — węzeł odbiera zapytania od Transfer Agents i wysyła wyniki klientom w czasie rzeczywistym.
• Uptime: 24/7 — pominięcie epok zmniejsza nagrodę, a długotrwały przestój może prowadzić do wykluczenia z puli zadań.

Rozważmy szczegółowo każdą zalecaną kartę:

NVIDIA H100 80GB — flagowy model obecnej generacji i optymalny wybór dla Gonka. TDP (pakiet termiczny) 700 W, koszt około 25-35 tys. USD za kartę. Obsługuje wnioskowanie FP8, co przyspiesza przetwarzanie zapytań bez utraty jakości. NVLink umożliwia łączenie wielu H100 w klaster z szybkim połączeniem między kartami. Do pełnego klastra Qwen3-235B potrzebne jest 8 kart H100 (8 x 80GB = 640GB całkowitej pamięci VRAM). To najczęściej spotykana konfiguracja w sieci Gonka.

NVIDIA H200 141GB — następna generacja z niemal dwukrotnie większą ilością pamięci. Zwiększona pamięć VRAM pozwala na przetwarzanie większej liczby zapytań jednocześnie (większy rozmiar partii), co zwiększa dochód w GNK na jednostkę czasu. Przepustowość pamięci HBM3e jest wyższa niż w H100 — szybsze ładowanie wag, szybsze wnioskowanie. Do klastra Qwen3-235B wystarczy 5 kart H200 zamiast 8 H100, co upraszcza infrastrukturę.

NVIDIA A100 40/80GB — poprzednia generacja, ale nadal wspierana przez sieć. Cena około 10-15 tys. USD za kartę — znacznie tańsza niż H100. Wydajność jest niższa: brak FP8, wolniejsze HBM2e. Wersja 40GB to minimalnie dopuszczalna dla Gonka, wersja 80GB jest preferowana. A100 nadaje się do wejścia do sieci z mniejszymi początkowymi inwestycjami.

Co nie pasuje: konsumenckie karty RTX 4090 (24GB), RTX 3090 (24GB), RTX 4080 (16GB) — niewystarczająca pamięć VRAM do pracy z Qwen3-235B. Nawet najpotężniejsza karta konsumencka nie spełnia minimalnego progu 40GB. Do pełnego klastra (640GB VRAM) będzie potrzebnych 8 kart H100, 5 kart H200 lub 8-16 kart A100 80GB, w zależności od konfiguracji.

MLNode w sieci Gonka to serwer z GPU, który wykonuje wnioskowanie AI. Konfiguracja węzła obejmuje kilka etapów, z których każdy jest kluczowy dla stabilnej pracy i maksymalnych zarobków GNK.

Oprogramowanie: główny komponent — inferenced CLI, który zarządza ładowaniem modelu, przetwarzaniem zapytań i komunikacją z blockchainem. Inferenced działa w kontenerze Docker, co upraszcza wdrożenie i aktualizację. Dla pełnej konfiguracji Qwen3-235B wymagane jest łącznie 640GB pamięci VRAM — na przykład 8 kart H100 po 80GB każda. Wagi modelu (~640GB) są ładowane z dysku NVMe SSD przy starcie węzła.

Rejestracja: po instalacji węzeł rejestruje się on-chain — tworzy zapis w blockchainie Gonka z podaniem swojego adresu, obsługiwanych modeli i charakterystyk (VRAM, przepustowość, lokalizacja). Od tego momentu Transfer Agents zaczynają kierować zapytania AI od użytkowników do węzła.

Praca w sieci: każde przychodzące zapytanie — prompt od użytkownika — jest przetwarzane przez GPU za pośrednictwem sieci neuronowej. Wynik jest odsyłany z powrotem przez Transfer Agent do klienta. Konsensus Sprint uwzględnia każde wykonane obliczenie podczas tworzenia bloku, a nagroda jest rozdzielana proporcjonalnie do ilości pracy. Węzeł może publikować zaktualizowane charakterystyki w czasie rzeczywistym — jeśli obciążenie rośnie, Transfer Agents przekierują część zapytań do mniej obciążonych węzłów. Dokładne instrukcje konfiguracji znajdują się w przewodniku po kopaniu.

Jeśli nie masz własnego sprzętu — są trzy sposoby na uzyskanie dostępu do GPU dla Gonka, każdy z innym balansem kosztów, złożoności i kontroli:

Pule (od $100): Gonka.Top, GonkaPool.ai, Hashiro, Mingles CloudMine — operatorzy wynajmują GPU, konfigurują węzły, monitorują uptime. Otrzymujesz GNK proporcjonalnie do wkładu, bez wchodzenia w techniczne szczegóły. Idealna ścieżka dla początkujących i pasywnych inwestorów.

Dedykowane serwery (od $12,000/mies.): Gonka.Top oferuje nie tylko pule, ale także dedykowane serwery z pełnym serwisem. Otrzymujesz gotowy węzeł — operator zajmuje się konfiguracją inferenced, monitoringiem 24/7, aktualizacjami i rozwiązywaniem problemów. Kopanie trafia bezpośrednio do Twojego portfela — cały dochód w GNK jest Twój, po odliczeniu stałej opłaty za wynajem.

Wynajem bare-metal: Spheron dostarcza serwery bare-metal z H100/H200, które konfigurujesz samodzielnie. To ścieżka dla technicznych użytkowników, zaznajomionych z Linuksem, Dockerem i CLI. Maksymalna kontrola, ale i maksymalna odpowiedzialność za konfigurację, uptime i aktualizacje. Szczegółowe porównanie wszystkich dostawców — na stronie „Uzyskaj GNK”.