Gonka için GPU seçimi: Donanım önerileri

Gonka, CUDA destekli NVIDIA GPU'lar ve her MLNode konteyneri için toplamda en az 320 GB VRAM gerektirir; düğüm ağın modellerini barındırıp PoC'yi geçtiği sürece kartlar birleştirilebilir. Bu katı bir donanım kısıtıdır: ağın modelleri — MiniMax M2.7, DeepSeek V4 Flash ve GLM-5.3 Flash — MoE mimarisiyle ağırlıkları yüklemek ve inference çalıştırmak için ciddi miktarda video belleği gerektirir. AMD ve Intel GPU'lar desteklenmez — Gonka, matris işlemleri için cuBLAS ve sinir ağı katmanları için cuDNN dahil olmak üzere NVIDIA'nın CUDA yığınını kullanır.

Gereksinimlerin tam listesi:

• GPU: CUDA destekli NVIDIA, Tesla'dan yeni nesil, ML düğümü başına toplamda 320 GB VRAM'den itibaren. Resmi listede B300, B200, RTX PRO 6000, H200, H100 ve A100 80GB var. Oyuncu kartları RTX 4090 ve RTX 3090 (her biri 24GB) uygun değildir: bu hacim sunucu kartlarından oluşturulur
• CPU: AVX komut desteği zorunludur — bu olmadan inferenced başlamaz (başlangıçta SIGILL)
• RAM: konforlu çalışma, ağırlık yükleme ve istek kuyruklarının yönetimi için 64GB+ önerilir
• Disk: yeterli alana sahip NVMe SSD — büyük bir MoE modelinin tam ağırlık seti yüzlerce gigabayt tutar ve düğümün soğuk başlangıç süresi için NVMe'den hızlı yükleme kritiktir
• İnternet: en az 100 Mbps kararlı bağlantı — düğüm Transfer Agents üzerinden istek alır ve sonuçları müşterilere gerçek zamanlı gönderir
• Çalışma süresi: 7/24 — epok kaçırmak ödülü düşürür, uzun süreli kesinti ise görev havuzundan çıkarılmaya yol açabilir

Önerilen her karta ayrıntılı olarak bakalım:

NVIDIA H100 80GB — mevcut neslin amiral gemisi ve Gonka için en uygun seçim. TDP (termal güç) 700 W, kart başına fiyat ~$25—35K. FP8 inference desteği sunar; bu, kalite kaybı olmadan isteklerin işlenmesini hızlandırır. NVLink, birden çok H100'ü kartlar arası yüksek hızlı bağlantıyla tek bir node'da birleştirmenizi sağlar. Ağın en ağır modeli — replik başına ~560 GB VRAM'e sahip GLM-5.3 Flash — 80GB'lık sekiz H100 gerektirir; bu, bu model için referans host konfigürasyonudur.

NVIDIA H200 141GB — neredeyse iki kat daha büyük bellek hacmine sahip yeni nesil. Artırılmış VRAM, aynı anda daha fazla isteği işlemenizi sağlar (daha büyük batch size), bu da birim zamanda GNK gelirini artırır. HBM3e bellek bant genişliği H100'den daha yüksektir — ağırlıklar daha hızlı yüklenir, inference daha hızlıdır. Aynı model için H100'den daha az sayıda H200 kartı yeter, bu da altyapıyı basitleştirir.

NVIDIA A100 80GB — önceki nesil, ancak hâlâ ağın resmi listesinde. Kart başına fiyat ~$10—15K — H100'den önemli ölçüde ucuz. Performans daha düşük: FP8 yok, HBM2e daha yavaş. Tek bir ML node için en az dört adet bu kart gerekir (4 × 80 = 320 GB); A100 40GB sürümleri resmi listede yok. A100, ağa daha düşük başlangıç yatırımıyla girmek için uygundur.

Ne uygun değil: tüketici kartları RTX 4090 (24GB), RTX 3090 (24GB), RTX 4080 (16GB) — ağın modelleriyle çalışmak için yeterli VRAM yok. Ağın eşiği ML node başına 320 GB video belleğidir ve bu, sunucu kartlarından oluşturulur. Büyük bir MoE modelinin tek bir örneği — tek bir node'da birkaç H100, H200 veya A100 80GB kartı demektir; kesin sayı modele ve konfigürasyona bağlıdır.

MLNode Gonka ağında AI inference çalıştıran GPU sunucusudur. Düğüm kurulumu birkaç aşamadan oluşur ve her biri istikrarlı çalışma ile maksimum GNK kazancı için kritiktir.

Yazılım: ana bileşen, model yüklemeyi, istek işlemeyi ve blokzincir ile iletişimi yöneten inferenced CLI'dır. Inferenced, Docker konteyneri içinde çalışır; bu da kurulum ve güncellemeyi kolaylaştırır. Ağın büyük MoE modeli için tam yapılandırma yüzlerce gigabayt toplam VRAM gerektirir — örneğin GLM-5.3 Flash için 80GB'lık sekiz H100 kartı (replika başına yaklaşık 560 GB). Model ağırlıkları (yüzlerce gigabayt) düğüm başlatılırken NVMe SSD'den yüklenir.

Kayıt: kurulumdan sonra düğüm on-chain kaydedilir — Gonka blokzincirinde adresini, desteklediği modelleri ve özelliklerini (VRAM, bant genişliği, konum) belirten bir kayıt oluşturur. Bu andan itibaren Transfer Agents kullanıcılardan gelen AI isteklerini düğüme yönlendirmeye başlar.

Ağda çalışma: gelen her istek — kullanıcıdan bir prompt — GPU tarafından sinir ağı üzerinden işlenir. Sonuç, Transfer Agent aracılığıyla istemciye geri gönderilir. Sprint konsensüsü blok oluştururken gerçekleştirilen her hesaplamayı dikkate alır ve ödül iş hacmiyle orantılı olarak dağıtılır. Düğüm, güncellenmiş özelliklerini gerçek zamanlı yayınlayabilir — yük artarsa Transfer Agents isteklerin bir kısmını daha az yüklü düğümlere yönlendirir. Ayrıntılı kurulum talimatları madencilik rehberinde.

Kendi ekipmanınız yoksa, Gonka için GPU'lara erişmek için üç yol vardır, her birinin maliyet, karmaşıklık ve kontrol dengesi farklıdır:

Havuzlar (1 dolardan – Ancapex, 100 dolardan – Gonka.Top): Ancapex, Gonka.Top, GonkaPool.ai, CloudMine (Mingles) – operatörler GPU'ları kiralar, düğümleri kurar, çalışma süresini izler. Teknik detaylarla uğraşmadan katkınızla orantılı olarak GNK alırsınız. Yeni başlayanlar ve pasif yatırımcılar için ideal yoldur.

Özel Sunucular (Aylık 12.000 dolardan): Gonka.Top sadece havuzlar değil, aynı zamanda tam hizmetli özel sunucular da sunar. Hazır bir düğüm alırsınız – operatör inferenced kurulumu, 7/24 izleme, güncellemeler ve sorun giderme ile ilgilenir. Madencilik doğrudan cüzdanınıza gider – sabit kira ücreti düşüldükten sonra tüm GNK gelirleri sizindir.

Bare-metal Kiralama: Spheron, kendinizin kurduğu H100/H200 ile bare-metal sunucular sağlar (Rusya Federasyonu'ndaki kullanıcılar için Spheron'a ödeme işlemcisi aracılığıyla ödeme yapmakta zorluklar yaşanabilir). Bu, Linux, Docker ve CLI'ye aşina olan teknik kullanıcılar için bir yoldur. Maksimum kontrol, ancak kurulum, çalışma süresi ve güncellemeler için de maksimum sorumluluk. Tüm sağlayıcıların ayrıntılı karşılaştırması “GNK Al” sayfasında bulunmaktadır.