Выбор GPU для Gonka: рекомендации по железу

Gonka требует NVIDIA GPU с поддержкой CUDA и минимум 40GB VRAM на MLNode. Это жёсткое аппаратное ограничение: модель Qwen3-235B с архитектурой MoE (22 млрд активных параметров из 235 млрд общих) требует значительного объёма видеопамяти для загрузки весов и выполнения inference. AMD и Intel GPU не поддерживаются — Gonka использует CUDA-стек NVIDIA, включая cuBLAS для матричных операций и cuDNN для нейросетевых слоёв.

Полный список требований:

• GPU: NVIDIA с CUDA, минимум 40GB VRAM. Карты с меньшим объёмом (RTX 4090 с 24GB, RTX 3090 с 24GB) не подходят — они физически не могут загрузить шарды модели
• CPU: обязательна поддержка инструкций AVX — без них inferenced не запустится (SIGILL при старте)
• RAM: рекомендуется 64GB+ оперативной памяти для комфортной работы, загрузки весов и обслуживания очередей запросов
• Диск: NVMe SSD с достаточным пространством — полный набор весов Qwen3-235B занимает ~640GB, и быстрая загрузка с NVMe критична для времени холодного старта ноды
• Интернет: минимум 100 Мбит/с стабильной связи — нода получает запросы от Transfer Agents и отправляет результаты клиентам в реальном времени
• Аптайм: 24/7 — пропуск эпох снижает вознаграждение, а длительный даунтайм может привести к исключению из пула задач

Разберём каждую рекомендуемую карту подробно:

NVIDIA H100 80GB — флагман текущего поколения и оптимальный выбор для Gonka. TDP (тепловой пакет) 700 Вт, стоимость ~$25—35K за карту. Поддерживает FP8 inference, что ускоряет обработку запросов без потери качества. NVLink позволяет объединить несколько H100 в кластер с высокоскоростной связью между картами. Для полного кластера Qwen3-235B необходимо 8 карт H100 (8 x 80GB = 640GB суммарного VRAM). Это наиболее распространённая конфигурация в сети Gonka.

NVIDIA H200 141GB — следующее поколение с почти вдвое большим объёмом памяти. Увеличенный VRAM позволяет обрабатывать больше запросов одновременно (больший batch size), что повышает доход в GNK за единицу времени. Пропускная способность памяти HBM3e выше, чем у H100 — быстрее загрузка весов, быстрее inference. Для кластера Qwen3-235B достаточно 5 карт H200 вместо 8 H100, что упрощает инфраструктуру.

NVIDIA A100 40/80GB — предыдущее поколение, но всё ещё поддерживается сетью. Цена ~$10—15K за карту — существенно дешевле H100. Производительность ниже: нет FP8, медленнее HBM2e. Версия 40GB — минимально допустимая для Gonka, версия 80GB предпочтительнее. A100 подходит для входа в сеть с меньшими начальными инвестициями.

Что не подходит: потребительские карты RTX 4090 (24GB), RTX 3090 (24GB), RTX 4080 (16GB) — недостаточно VRAM для работы с Qwen3-235B. Даже самая мощная потребительская карта не дотягивает до минимального порога в 40GB. Для полного кластера (640GB VRAM) потребуется 8 карт H100, 5 карт H200 или 8—16 карт A100 80GB, в зависимости от конфигурации.

MLNode в сети Gonka — это сервер с GPU, который выполняет AI inference. Настройка ноды включает несколько этапов, каждый из которых критичен для стабильной работы и максимального заработка GNK.

Программное обеспечение: основной компонент — inferenced CLI, который управляет загрузкой модели, обработкой запросов и связью с блокчейном. Inferenced работает внутри Docker-контейнера, что упрощает развёртывание и обновление. Для полной конфигурации Qwen3-235B нужно 640GB суммарного VRAM — например, 8 карт H100 по 80GB каждая. Веса модели (~640GB) загружаются с NVMe SSD при старте ноды.

Регистрация: после установки нода регистрируется on-chain — создаёт запись в блокчейне Gonka с указанием своего адреса, поддерживаемых моделей и характеристик (VRAM, пропускная способность, местоположение). С этого момента Transfer Agents начинают направлять на ноду AI-запросы от пользователей.

Работа в сети: каждый входящий запрос — промпт от пользователя — обрабатывается GPU через нейросеть. Результат отправляется обратно через Transfer Agent клиенту. Консенсус Sprint учитывает каждое выполненное вычисление при формировании блока, и награда распределяется пропорционально объёму работы. Нода может публиковать обновлённые характеристики в реальном времени — если загрузка растёт, Transfer Agents перенаправят часть запросов на менее загруженные ноды. Подробная инструкция по настройке — в гайде по майнингу.

Если своего оборудования нет — есть три пути получить доступ к GPU для Gonka, каждый с разным балансом стоимости, сложности и контроля:

Пулы (от $100): Gonka.Top, GonkaPool.ai, Hashiro, Mingles CloudMine — операторы арендуют GPU, настраивают ноды, следят за аптаймом. Вы получаете GNK пропорционально вкладу, не касаясь технических деталей. Идеальный путь для новичков и пассивных инвесторов.

Выделенные серверы (от $12,000/мес): Gonka.Top предлагает не только пулы, но и выделенные серверы с полным обслуживанием. Вы получаете готовую ноду — оператор занимается настройкой inferenced, мониторингом 24/7, обновлениями и устранением неполадок. Майнинг идёт напрямую на ваш кошелёк — весь доход в GNK ваш, за вычетом фиксированной арендной платы.

Bare-metal аренда: Spheron предоставляет bare-metal серверы с H100/H200, которые вы настраиваете самостоятельно. Это путь для техничных пользователей, знакомых с Linux, Docker и CLI. Максимальный контроль, но и максимальная ответственность за настройку, аптайм и обновления. Подробное сравнение всех провайдеров — на странице «Получить GNK».