Wybór GPU dla Gonka: rekomendacje sprzętowe

Gonka wymaga NVIDIA GPU z obsługą CUDA i minimum 40GB VRAM na MLNode. Jest to sztywne ograniczenie sprzętowe: model Kimi K2.6 o architekturze MoE (22 mld aktywnych parametrów z 235 mld całkowitych) wymaga znacznej ilości pamięci wideo do załadowania wag i przeprowadzenia inference. GPU AMD i Intel nie są obsługiwane — Gonka wykorzystuje stos CUDA (NVIDIA), w tym cuBLAS do operacji macierzowych i cuDNN dla 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) są nieodpowiednie — fizycznie nie mogą załadować shardów modelu.
• CPU: Obowiązkowa obsługa instrukcji AVX — bez nich inferenced nie uruchomi się (SIGILL przy starcie).
• RAM: Zalecane 64GB+ pamięci operacyjnej dla komfortowej pracy, ładowania wag i obsługi kolejek zapytań.
• Dysk: NVMe SSD z wystarczającą ilością miejsca — pełny zestaw wag Kimi K2.6 zajmuje ~640GB, a szybki odczyt z NVMe jest krytyczny dla czasu zimnego startu węzła.
• Internet: Minimum 100 Mbit/s stabilnego łącza — węzeł otrzymuje zapytania od Transfer Agents i przesyła wyniki do klientów w czasie rzeczywistym.
• Uptime: 24/7 — pomijanie epok obniża nagrody, a długi przestój może doprowadzić do wykluczenia z puli zadań.

Przeanalizujmy szczegółowo każdą z zalecanych kart:

NVIDIA H100 80GB — flagowiec obecnej generacji i optymalny wybór dla Gonka. TDP (współczynnik wydzielania ciepła) wynoszący 700 W, koszt ok. 25–35 tys. USD za kartę. Obsługuje inferencję FP8, co przyspiesza przetwarzanie zapytań bez utraty jakości. NVLink pozwala na połączenie kilku kart H100 w klaster z bardzo szybką komunikacją między nimi. Dla pełnego klastra Kimi K2.6 potrzeba 8 kart H100 (8 x 80GB = 640GB łącznej VRAM). Jest to najpopularniejsza konfiguracja w sieci Gonka.

NVIDIA H200 141GB — następna generacja z niemal dwukrotnie większą ilością pamięci. Zwiększony VRAM pozwala na obsługę większej liczby zapytań jednocześnie (większy batch size), co zwiększa przychody w GNK w przeliczeniu na jednostkę czasu. Przepustowość pamięci HBM3e jest wyższa niż w H100 — szybsze ładowanie wag, szybsza inferencja. Dla klastra Kimi K2.6 wystarczy 5 kart H200 zamiast 8 H100, co upraszcza infrastrukturę.

NVIDIA A100 40/80GB — poprzednia generacja, ale wciąż wspierana przez sieć. Cena ok. 10–15 tys. USD za kartę — znacznie taniej niż H100. Wydajność jest niższa: brak FP8, wolniejsza pamięć HBM2e. Wersja 40GB to minimum niezbędne dla Gonka, wersja 80GB jest preferowana. A100 sprawdza się jako wejście do sieci z mniejszymi inwestycjami początkowymi.

Co nie pasuje: karty konsumenckie RTX 4090 (24GB), RTX 3090 (24GB), RTX 4080 (16GB) — posiadają niewystarczającą ilość VRAM do pracy z Kimi K2.6. Nawet najmocniejsza karta konsumencka nie osiąga minimalnego progu 40GB. Pełny klaster (640GB VRAM) wymaga 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 AI inference. Konfiguracja węzła obejmuje kilka etapów, z których każdy jest kluczowy dla stabilnej pracy i maksymalizacji zarobków w GNK.

Oprogramowanie: głównym komponentem jest inferenced CLI, który zarządza ładowaniem modelu, przetwarzaniem zapytań i komunikacją z blockchainem. Inferenced działa wewnątrz kontenera Docker, co ułatwia wdrażanie i aktualizacje. Do pełnej konfiguracji Kimi K2.6 potrzeba 640GB łącznej VRAM — na przykład 8 kart H100 po 80GB każda. Wagi modelu (~640GB) są ładowane z dysku NVMe SSD podczas uruchamiania węzła.

Rejestracja: po zainstalowaniu węzeł jest rejestrowany on-chain — tworzy wpis w blockchainie Gonka z podaniem swojego adresu, obsługiwanych modeli i charakterystyk (VRAM, przepustowość, lokalizacja). Od tego momentu Transfer Agents zaczynają kierować na węzeł zapytania AI od użytkowników.

Praca w sieci: każde przychodzące zapytanie — prompt od użytkownika — jest przetwarzane przez GPU za pomocą sieci neuronowej. Wynik jest przesyłany z powrotem do klienta przez Transfer Agent. Konsensus Sprint uwzględnia każde wykonane obliczenie przy generowaniu bloku, a nagroda jest rozdzielana proporcjonalnie do ilości wykonanej pracy. Węzeł może publikować zaktualizowane parametry w czasie rzeczywistym — jeśli obciążenie rośnie, Transfer Agents przekierują część zapytań na mniej obciążone węzły. Szczegółowa instrukcja konfiguracji znajduje 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 1 USD — Ancapex, od 100 USD — Gonka.Top): Ancapex, Gonka.Top, GonkaPool.ai, CloudMine (Mingles) — operatorzy dzierżawią GPU, konfigurują węzły, monitorują czas działania. Otrzymujesz GNK proporcjonalnie do wkładu, bez wchodzenia w szczegóły techniczne. Idealna ścieżka dla początkujących i pasywnych inwestorów.

Dedykowane serwery (od 12 000 USD/miesiąc): Gonka.Top oferuje nie tylko pule, ale także dedykowane serwery z pełną obsługą. Otrzymujesz gotowy węzeł — operator zajmuje się konfiguracją inferenced, monitorowaniem 24/7, aktualizacjami i rozwiązywaniem problemów. Wydobywanie trafia bezpośrednio na Twój portfel — cały dochód w GNK jest Twój, po odjęciu stałej opłaty za wynajem.

Wynajem bare-metal: Spheron oferuje serwery bare-metal z H100/H200, które konfigurujesz samodzielnie (użytkownicy z Rosji mogą mieć trudności z płatnościami za Spheron za pośrednictwem procesora płatniczego). To ścieżka dla zaawansowanych użytkowników, znających Linux, Docker i CLI. Maksymalna kontrola, ale i maksymalna odpowiedzialność za konfigurację, czas działania i aktualizacje. Szczegółowe porównanie wszystkich dostawców — na stronie „Pobierz GNK”.