Pagpili ng GPU para sa Gonka: mga rekomendasyon sa hardware

Kailangan ng Gonka ng NVIDIA GPU na may suporta sa CUDA at minimum na 40GB VRAM sa MLNode. Ito ay isang mahigpit na hardware requirement: ang modelong Qwen3-235B na may arkitektura ng MoE (22 bilyong aktibong parameter mula sa 235 bilyong kabuuan) ay nangangailangan ng malaking dami ng video memory para sa paglo-load ng mga timbang at pagsasagawa ng inference. Hindi sinusuportahan ang AMD at Intel GPUs — ginagamit ng Gonka ang CUDA stack ng NVIDIA, kasama ang cuBLAS para sa matrix operations at cuDNN para sa neural network layers.

Kumpletong listahan ng mga kinakailangan:

• GPU: NVIDIA na may CUDA, minimum na 40GB VRAM. Hindi angkop ang mga card na may mas kaunting memory (RTX 4090 na may 24GB, RTX 3090 na may 24GB) — hindi nila kayang i-load nang pisikal ang mga shards ng modelo.
• CPU: mandatory ang suporta sa mga instruction ng AVX — kung wala ito, hindi magsisimula ang inferenced (SIGILL sa startup).
• RAM: inirerekomenda ang 64GB+ RAM para sa komportableng operasyon, paglo-load ng mga timbang, at paghawak ng mga query queues.
• Disk: NVMe SSD na may sapat na espasyo — ang kumpletong set ng Qwen3-235B weights ay sumasakop ng ~640GB, at ang mabilis na paglo-load mula sa NVMe ay kritikal para sa cold boot time ng node.
• Internet: minimum na 100 Mbps stable na koneksyon — tumatanggap ang node ng mga query mula sa Transfer Agents at nagpapadala ng mga resulta sa mga kliyente nang real-time.
• Uptime: 24/7 — ang paglaktaw ng epoch ay nagpapababa ng gantimpala, at ang mahabang downtime ay maaaring humantong sa pagbubukod mula sa task pool.

Suriin natin ang bawat inirerekomendang card nang detalyado:

NVIDIA H100 80GB — ang flagship ng kasalukuyang henerasyon at ang pinakamainam na pagpipilian para sa Gonka. TDP (thermal design power) 700 W, presyo ~$25—35K bawat card. Sinusuportahan ang FP8 inference, na nagpapabilis sa pagproseso ng mga kahilingan nang walang pagkawala ng kalidad. Pinapayagan ng NVLink na pagsamahin ang ilang H100 sa isang cluster na may high-speed na komunikasyon sa pagitan ng mga card. Para sa isang buong cluster ng Qwen3-235B, kailangan ang 8 H100 cards (8 x 80GB = 640GB kabuuang VRAM). Ito ang pinakakaraniwang configuration sa Gonka network.

NVIDIA H200 141GB — ang susunod na henerasyon na may halos doble ang dami ng memory. Ang mas mataas na VRAM ay nagpapahintulot na makapagproseso ng mas maraming kahilingan nang sabay-sabay (mas malaking batch size), na nagpapataas ng kita sa GNK bawat unit ng oras. Mas mataas ang HBM3e memory bandwidth kaysa sa H100 — mas mabilis na paglo-load ng mga timbang, mas mabilis na inference. Para sa isang Qwen3-235B cluster, sapat na ang 5 H200 cards sa halip na 8 H100, na nagpapapayak ng imprastraktura.

NVIDIA A100 40/80GB — nakaraang henerasyon, ngunit suportado pa rin ng network. Presyo ~$10—15K bawat card — mas mura kaysa sa H100. Mas mababa ang performance: walang FP8, mas mabagal ang HBM2e. Ang bersyon ng 40GB ay ang minimum na pinapayagan para sa Gonka, mas pinipili ang bersyon ng 80GB. Ang A100 ay angkop para sa pagpasok sa network na may mas mababang paunang puhunan.

Hindi angkop: ang mga consumer cards na RTX 4090 (24GB), RTX 3090 (24GB), RTX 4080 (16GB) — hindi sapat ang VRAM para gumana sa Qwen3-235B. Kahit ang pinakamakapangyarihang consumer card ay hindi umabot sa minimum threshold na 40GB. Para sa isang buong cluster (640GB VRAM), kakailanganin ang 8 H100 cards, 5 H200 cards, o 8—16 A100 80GB cards, depende sa configuration.

Ang MLNode sa Gonka network ay isang server na may GPU na nagsasagawa ng AI inference. Ang pag-setup ng node ay binubuo ng ilang yugto, bawat isa ay kritikal para sa stable na operasyon at maximum na kita ng GNK.

Software: ang pangunahing bahagi ay ang inferenced CLI, na namamahala sa paglo-load ng modelo, pagproseso ng mga kahilingan, at komunikasyon sa blockchain. Ang inferenced ay tumatakbo sa loob ng Docker container, na nagpapadali sa deployment at update. Para sa kumpletong configuration ng Qwen3-235B, kailangan ang 640GB ng kabuuang VRAM — halimbawa, 8 H100 cards na may 80GB bawat isa. Ang mga timbang ng modelo (~640GB) ay nilo-load mula sa NVMe SSD sa pagsisimula ng node.

Pagpaparehistro: pagkatapos ng pag-install, ang node ay nagrerehistro on-chain — gumagawa ng entry sa Gonka blockchain na nagpapahiwatig ng address nito, mga sinusuportahang modelo, at mga katangian (VRAM, bandwidth, lokasyon). Mula sa puntong ito, sinisimulan ng Transfer Agents na idirekta ang mga AI query mula sa mga user sa node.

Operasyon sa Network: bawat papasok na query — isang prompt mula sa user — ay pinoproseso ng GPU sa pamamagitan ng neural network. Ang resulta ay ipinapadala pabalik sa user sa pamamagitan ng Transfer Agent. Isinasaalang-alang ng Sprint Consensus ang bawat natapos na computation sa pagbuo ng block, at ang gantimpala ay ipinapamahagi proporsyonal sa dami ng trabaho. Maaaring i-publish ng node ang mga updated na katangian nang real-time — kung tumataas ang load, irere-route ng Transfer Agents ang ilang query sa mga hindi gaanong overloaded na node. Ang detalyadong instruction sa pag-setup ay matatagpuan sa mining guide.

Kung walang sariling kagamitan — may tatlong paraan upang makakuha ng access sa GPU para sa Gonka, bawat isa ay may iba't ibang balanse ng gastos, kumplikado, at kontrol:

Mga Pool (mula $100): Gonka.Top, GonkaPool.ai, Hashiro, Mingles CloudMine — ang mga operator ang umuupa ng GPU, nagse-set up ng mga node, at nagbabantay ng uptime. Makakakuha ka ng GNK na proporsyonal sa iyong kontribusyon, nang hindi kailangang hawakan ang mga teknikal na detalye. Tamang-tama para sa mga baguhan at pasibong mamumuhunan.

Dedicated Servers (mula $12,000/buwan): Hindi lamang nag-aalok ang Gonka.Top ng mga pool, kundi pati na rin ng mga dedicated server na may kumpletong serbisyo. Makakakuha ka ng handa na node — ang operator ang bahala sa pag-setup ng inferenced, 24/7 monitoring, mga update, at paglutas ng problema. Direktang papunta ang mining sa iyong wallet — ang lahat ng kita sa GNK ay sa iyo, pagkatapos ibawas ang nakapirming bayad sa pag-arkila.

Bare-metal Rental: Nagbibigay ang Spheron ng bare-metal servers na may H100/H200, na ikaw mismo ang magse-set up. Ito ay para sa mga teknikal na user na pamilyar sa Linux, Docker, at CLI. Maximum na kontrol, ngunit maximum din ang responsibilidad sa setup, uptime, at updates. Detalyadong paghahambing ng lahat ng provider — sa pahina ng “Kumuha ng GNK”.