Gonka için GPU seçimi: Donanım önerileri

Gonka, CUDA desteğine sahip bir NVIDIA GPU ve MLNode başına en az 40 GB VRAM gerektirir. Bu katı bir donanım kısıtlamasıdır: Qwen3-235B modelinin MoE mimarisi (235 milyar toplam parametreden 22 milyar aktif parametre) ağırlıkları yüklemek ve çıkarım yapmak için önemli miktarda video belleği gerektirir. AMD ve Intel GPU'lar desteklenmez – Gonka, matris işlemleri için cuBLAS ve nöral ağ katmanları için cuDNN dahil olmak üzere NVIDIA CUDA yığınını kullanır.

Gereksinimlerin tam listesi:

• GPU: CUDA'lı NVIDIA, en az 40 GB VRAM. Daha az belleğe sahip kartlar (24 GB'lı RTX 4090, 24 GB'lı RTX 3090) uygun değildir – model parçalarını fiziksel olarak yükleyemezler
• CPU: AVX komutları desteği zorunludur – bunlar olmadan inferenced başlamaz (başlangıçta SIGILL)
• RAM: Rahat çalışma, ağırlıkların yüklenmesi ve istek kuyruklarının işlenmesi için 64 GB+ RAM önerilir
• Disk: Yeterli alana sahip NVMe SSD – Qwen3-235B ağırlıklarının tamamı ~640 GB yer kaplar ve NVMe'den hızlı yükleme, düğümün soğuk başlangıç süresi için kritiktir
• İnternet: Minimum 100 Mbit/s istikrarlı bağlantı – düğüm, Transfer Ajanlarından istekleri alır ve sonuçları gerçek zamanlı olarak istemcilere gönderir
• Çalışma Süresi: 7/24 – dönemleri kaçırmak ödülü azaltır ve uzun süreli kesinti, görev havuzundan dışlanmaya yol açabilir

Her önerilen kartı ayrıntılı olarak inceleyelim:

NVIDIA H100 80GB – mevcut neslin amiral gemisi ve Gonka için en uygun seçim. TDP (termal tasarım gücü) 700 W, kart başına maliyet ~25-35 bin dolar. FP8 çıkarımını destekler, bu da kalite kaybı olmadan istek işlemeyi hızlandırır. NVLink, yüksek hızlı karttan karta bağlantı ile birden fazla H100'ü bir kümeye bağlamaya olanak tanır. Tam bir Qwen3-235B kümesi için 8 adet H100 kartı (8 x 80GB = toplam 640GB VRAM) gereklidir. Bu, Gonka ağında en yaygın konfigürasyondur.

NVIDIA H200 141GB – neredeyse iki kat daha fazla belleğe sahip bir sonraki nesil. Artırılmış VRAM, aynı anda daha fazla isteğin işlenmesini sağlar (daha büyük yığın boyutu), bu da GNK'de birim zaman başına geliri artırır. HBM3e'nin bellek bant genişliği H100'den daha yüksektir – daha hızlı ağırlık yükleme, daha hızlı çıkarım. Bir Qwen3-235B kümesi için 8 H100 yerine sadece 5 H200 kartı yeterlidir, bu da altyapıyı basitleştirir.

NVIDIA A100 40/80GB – önceki nesil, ancak yine de ağ tarafından destekleniyor. Kart başına maliyet ~10-15 bin dolar – H100'den önemli ölçüde daha ucuz. Performans daha düşüktür: FP8 yok, HBM2e daha yavaş. 40GB sürümü Gonka için minimum kabul edilebilir, 80GB sürümü daha tercih edilir. A100, daha düşük başlangıç yatırımlarıyla ağa girmek için uygundur.

Uygun olmayanlar: Tüketici kartları RTX 4090 (24GB), RTX 3090 (24GB), RTX 4080 (16GB) – Qwen3-235B ile çalışmak için yeterli VRAM yok. En güçlü tüketici kartı bile minimum 40GB eşiğine ulaşamıyor. Tam bir küme için (640GB VRAM) konfigürasyona bağlı olarak 8 H100 kartı, 5 H200 kartı veya 8-16 A100 80GB kartı gereklidir.

Gonka ağındaki MLNode, yapay zeka çıkarımı gerçekleştiren GPU'lu bir sunucudur. Bir düğümün kurulumu, istikrarlı çalışma ve maksimum GNK kazanımı için kritik olan birkaç aşamayı içerir.

Yazılım: Ana bileşen, model yüklemesini, istek işlemeyi ve blok zinciriyle iletişimi yöneten çıkarılmış CLI'dir. Inferenced bir Docker kapsayıcısı içinde çalışır, bu da dağıtımı ve güncellemeyi basitleştirir. Tam bir Qwen3-235B yapılandırması için toplam 640 GB VRAM gerekir – örneğin, her biri 80 GB olan 8 H100 kartı. Model ağırlıkları (~640 GB) düğüm başlatıldığında NVMe SSD'den yüklenir.

Kayıt: Kuruluştan sonra düğüm zincir üzerine kaydedilir – blok zincirinde adresini, desteklenen modelleri ve özelliklerini (VRAM, bant genişliği, konum) belirten bir kayıt oluşturur. Bu andan itibaren Transfer Ajanları kullanıcılardan gelen yapay zeka isteklerini düğüme yönlendirmeye başlar.

Ağda çalışma: Her gelen istek – kullanıcıdan gelen bir komut istemi – GPU tarafından bir nöral ağ aracılığıyla işlenir. Sonuç, bir Transfer Ajansı aracılığıyla istemciye geri gönderilir. Sprint konsensüsü, bir blok oluşturulurken tamamlanan her hesaplamayı dikkate alır ve ödül, iş hacmiyle orantılı olarak dağıtılır. Düğüm, güncellenmiş özelliklerini gerçek zamanlı olarak yayınlayabilir – yük artarsa, Transfer Ajanları isteklerin bir kısmını daha az yüklü düğümlere yönlendirecektir. Ayrıntılı kurulum talimatları madencilik kılavuzunda bulunabilir.

Kendi ekipmanınız yoksa, Gonka için GPU'lara erişim sağlamanın üç yolu vardır; her biri maliyet, karmaşıklık ve kontrol dengesi açısından farklıdır:

Havuzlar (100 dolardan): Gonka.Top, GonkaPool.ai, Hashiro, Mingles CloudMine – operatörler GPU'ları kiralar, düğümleri kurar, çalışma süresini izler. Teknik detaylara girmeden GNK'yi katkınızla orantılı olarak alırsınız. Yeni başlayanlar ve pasif yatırımcılar için ideal yoldur.

Ayrılmış sunucular (12.000 dolardan/ay): Gonka.Top, havuzların yanı sıra tam hizmetli ayrılmış sunucular da sunmaktadır. Hazır bir düğüm alırsınız – operatör inferenced kurulumu, 7/24 izleme, güncellemeler ve sorun giderme ile ilgilenir. Madencilik doğrudan cüzdanınıza yapılır – tüm GNK geliriniz, sabit bir kira ücreti düşüldükten sonra sizindir.

Bare-metal kiralama: Spheron, H100/H200 ile çıplak metal sunucular sağlar ve bunları kendiniz kurarsınız. Bu, Linux, Docker ve CLI'ye aşina teknik kullanıcılar için bir yoldur. Maksimum kontrol, ancak kurulum, çalışma süresi ve güncellemeler için maksimum sorumluluk. Tüm sağlayıcıların ayrıntılı karşılaştırması – “GNK Al” sayfasında.