Pagpili ng GPU para sa Gonka: mga rekomendasyon sa hardware

Ang Gonka ay nangangailangan ng NVIDIA GPU na may suporta para sa CUDA at hindi bababa sa 40GB ng VRAM sa isang MLNode. Ito ay isang mahigpit na hardware requirement: ang Kimi K2.6 model na may MoE architecture (22 bilyong active parameters mula sa 235 bilyong kabuuan) ay nangangailangan ng malaking halaga ng video memory para sa pag-load ng weights at pagpapatakbo ng inference. Hindi suportado ang AMD at Intel GPU — ginagamit ng Gonka ang NVIDIA CUDA stack, kabilang ang cuBLAS para sa matrix operations at cuDNN para sa neural network layers.

Buong listahan ng mga requirement:

• GPU: NVIDIA na may CUDA, hindi bababa sa 40GB VRAM. Ang mga card na may mas mababang kapasidad (RTX 4090 na may 24GB, RTX 3090 na may 24GB) ay hindi angkop — hindi nila pisikal na kayang i-load ang mga shards ng model
• CPU: mandatory ang suporta para sa AVX instructions — kung wala ito, hindi gagana ang inferenced (SIGILL sa startup)
• RAM: inirerekomenda ang 64GB+ ng RAM para sa maayos na operasyon, pag-load ng weights, at paghawak ng request queues
• Disk: NVMe SSD na may sapat na espasyo — ang buong set ng Kimi K2.6 weights ay nangangailangan ng ~640GB, at ang mabilis na pag-load mula sa NVMe ay kritikal para sa cold boot time ng node
• Internet: hindi bababa sa 100 Mbps na matatag na koneksyon — ang node ay tumatanggap ng mga request mula sa Transfer Agents at nagpapadala ng resulta sa mga client sa real-time
• Uptime: 24/7 — ang paglaktaw sa mga epoch ay nagpapababa ng reward, at ang matagal na downtime ay maaaring humantong sa pagkatanggal 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 power) na 700W, gastos na ~$25—35K bawat card. Sinusuportahan nito ang FP8 inference, na nagpapabilis sa pagproseso ng mga request nang hindi nawawala ang kalidad. Pinapayagan ng NVLink ang pagsasama ng ilang H100 sa isang cluster na may high-speed link sa pagitan ng mga card. Para sa isang buong cluster ng Kimi K2.6, kailangan ng 8 H100 cards (8 x 80GB = 640GB total VRAM). Ito ang pinakakaraniwang configuration sa network ng Gonka.

NVIDIA H200 141GB — ang susunod na henerasyon na halos doble ang laki ng memory. Ang mas malaking VRAM ay nagbibigay-daan upang magproseso ng mas maraming request nang sabay-sabay (mas malaking batch size), na nagpapataas ng kita sa GNK bawat yunit ng oras. Ang bandwidth ng HBM3e memory ay mas mataas kaysa sa H100 — mas mabilis na pag-load ng weights, mas mabilis na inference. Para sa cluster ng Kimi K2.6, sapat na ang 5 H200 cards sa halip na 8 H100, na nagpapadali sa imprastraktura.

NVIDIA A100 40/80GB — ang nakaraang henerasyon, ngunit suportado pa rin ng network. Ang presyo ay ~$10—15K bawat card — mas mura nang malaki kumpara sa H100. Ang performance ay mas mababa: walang FP8, mas mabagal ang HBM2e. Ang 40GB version ay ang minimum na katanggap-tanggap para sa Gonka, mas preferred ang 80GB version. Ang A100 ay angkop para sa pagpasok sa network na may mas mababang paunang investment.

Ano ang hindi angkop: consumer cards tulad ng RTX 4090 (24GB), RTX 3090 (24GB), RTX 4080 (16GB) — kulang sa VRAM para sa paggana ng Kimi K2.6. Kahit ang pinakamakapangyarihang consumer card ay hindi abot ang minimum na threshold na 40GB. Para sa isang buong cluster (640GB VRAM), kakailanganin ng 8 H100 cards, 5 H200 cards, o 8—16 na A100 80GB cards, depende sa configuration.

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

Software: ang pangunahing bahagi ay ang inferenced CLI, na namamahala sa pag-load ng model, pagproseso ng mga request, at koneksyon sa blockchain. Ang inferenced ay tumatakbo sa loob ng isang Docker container, na nagpapadali sa deployment at update. Para sa full configuration ng Kimi K2.6, kailangan ng 640GB ng total VRAM — halimbawa, 8 H100 cards na 80GB bawat isa. Ang mga model weights (~640GB) ay kinukuha mula sa NVMe SSD sa pagsisimula ng node.

Registration: pagkatapos ng installation, ang node ay naka-register on-chain — gumagawa ng record sa Gonka blockchain na naglalaman ng address nito, mga sinusuportahang model, at mga katangian (VRAM, bandwidth, lokasyon). Mula sa sandaling ito, ang mga Transfer Agent ay magsisimulang magdirekta ng mga AI request mula sa mga user patungo sa node.

Operasyon sa network: ang bawat papasok na request — isang prompt mula sa user — ay pinoproseso ng GPU sa pamamagitan ng neural network. Ang resulta ay ipinapadala pabalik sa client sa pamamagitan ng Transfer Agent. Ang Sprint Consensus ay binibilang ang bawat natapos na computation sa pagbuo ng block, at ang reward ay ipinamamahagi nang proporsyonal sa dami ng ginawang trabaho. Ang node ay maaaring mag-publish ng mga update na katangian sa real-time — kung tumaas ang load, ililipat ng mga Transfer Agent ang bahagi ng mga request sa mga hindi gaanong busy na node. Ang detalyadong gabay sa pag-setup ay nasa 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 halaga, kumplikasyon, at kontrol:

Mga Pool (mula $1 — Ancapex, mula $100 — Gonka.Top): Ancapex, Gonka.Top, GonkaPool.ai, CloudMine (Mingles) — ang mga operator ay nagpaparenta ng GPU, nagse-set up ng mga node, at nagbabantay ng uptime. Makakatanggap ka ng GNK na proporsyonal sa iyong kontribusyon, nang hindi kailangang hawakan ang teknikal na detalye. Tamang-tama para sa mga baguhan at passive investors.

Dedicated Servers (mula $12,000/buwan): Hindi lang mga pool ang iniaalok ng Gonka.Top, kundi pati na rin ang mga dedicated server na may kumpletong serbisyo. Makakatanggap ka ng handa nang node — ang operator ang bahala sa pag-set up ng inferenced, 24/7 monitoring, mga update, at paglutas ng problema. Direktang mapupunta sa iyong wallet ang mining — ang lahat ng kita sa GNK ay sa iyo, pagkatapos ng nakatakdang rental fee.

Bare-metal Rental: Nagbibigay ang Spheron ng bare-metal servers na may H100/H200 na ikaw mismo ang magse-set up (maaaring makaranas ng mga problema sa pagbabayad ang mga user mula sa Russian Federation sa Spheron sa pamamagitan ng payment processor). Ito ay para sa mga teknikal na user na pamilyar sa Linux, Docker, at CLI. Maximum na kontrol, ngunit maximum din ang responsibilidad para sa setup, uptime, at mga update. Isang detalyadong paghahambing ng lahat ng provider — sa pahina ng “Kumuha ng GNK”.