Gonka için GPU seçimi: Donanım önerileri

Gonka, CUDA desteğine sahip NVIDIA GPU'lar ve MLNode üzerinde en az 40GB VRAM gerektirir. Bu katı bir donanım sınırlamasıdır: MoE mimarili (toplam 235 milyar parametreden 22 milyar aktif parametre) Kimi K2.6 modeli, ağırlıkları yüklemek ve çıkarım (inference) yapmak için ciddi miktarda video belleği gerektirir. AMD ve Intel GPU'lar desteklenmemektedir — Gonka, matris işlemleri için cuBLAS ve sinir ağı katmanları için cuDNN dahil olmak üzere NVIDIA CUDA yığınını kullanır.

Tam gereksinim listesi:

• GPU: CUDA destekli NVIDIA, minimum 40GB VRAM. Daha düşük kapasiteli kartlar (24GB RTX 4090, 24GB RTX 3090) uygun değildir — model parçalarını fiziksel olarak yükleyemezler
• CPU: AVX komut seti desteği zorunludur — bunlar olmadan inferenced çalışmaz (başlangıçta SIGILL hatası verir)
• RAM: Konforlu bir çalışma, ağırlıkların yüklenmesi ve talep kuyruklarının yönetimi için en az 64GB+ RAM önerilir
• Disk: Yeterli alana sahip NVMe SSD — Kimi K2.6'nın tam ağırlık seti ~640GB yer kaplar ve NVMe'den hızlı yükleme, düğümün soğuk başlatma hızı için kritiktir
• İnternet: Minimum 100 Mbit/s stabil bağlantı — düğüm, Transfer Agents'tan gelen talepleri alır ve sonuçları gerçek zamanlı olarak müşterilere gönderir
• Çalışma süresi (Uptime): 7/24 — epoch'ların kaçırılması ödülü düşürür ve uzun süreli kesintiler görev havuzundan çıkarılmaya yol açabilir

Her bir önerilen kartı detaylıca inceleyelim:

NVIDIA H100 80GB — mevcut neslin amiral gemisi ve Gonka için en iyi seçimdir. 700 W TDP (termal tasarım gücü), kart başına yaklaşık 25-35 bin dolar maliyetle. FP8 inference desteği sayesinde kalite kaybı olmadan istek işleme hızını artırır. NVLink, birden fazla H100 kartının yüksek hızlı bir bağlantıyla bir kümede birleştirilmesine olanak tanır. Kimi K2.6 için tam bir küme oluşturmak için 8 adet H100 kartı gerekir (8 x 80GB = 640GB toplam VRAM). Bu, Gonka ağındaki en yaygın yapılandırmadır.

NVIDIA H200 141GB — neredeyse iki katı bellek kapasitesine sahip bir sonraki nesil. Artan VRAM, aynı anda daha fazla istek (daha büyük batch size) işlenmesini sağladığından, birim zaman başına GNK gelirini artırır. HBM3e bellek bant genişliği H100'den daha yüksektir ve bu da daha hızlı ağırlık yükleme ve inference sağlar. Kimi K2.6 kümesi için 8 adet H100 yerine 5 adet H200 kartı yeterlidir, bu da altyapıyı basitleştirir.

NVIDIA A100 40/80GB — bir önceki nesil olmasına rağmen ağ tarafından desteklenmeye devam etmektedir. Kart başına yaklaşık 10-15 bin dolarlık fiyatıyla H100'den çok daha uygundur. Performans daha düşüktür: FP8 desteği yoktur, HBM2e daha yavaştır. 40GB sürümü Gonka için minimum kabul edilebilir seviyedir, 80GB sürümü tercih edilir. A100, ağa daha düşük başlangıç yatırımıyla giriş yapmak için uygundur.

Uygun olmayanlar: RTX 4090 (24GB), RTX 3090 (24GB), RTX 4080 (16GB) gibi tüketici kartları, Kimi K2.6 ile çalışmak için yeterli VRAM'e sahip değildir. En güçlü tüketici kartı bile 40GB'lık minimum eşiğe ulaşamaz. Tam bir küme (640GB VRAM) için yapılandırmaya bağlı olarak 8 adet H100, 5 adet H200 veya 8-16 adet A100 80GB kart gerekir.

Gonka ağındaki MLNode, AI inference işlemini gerçekleştiren GPU tabanlı bir sunucudur. Düğüm ayarı, kararlı çalışma ve maksimum GNK kazancı için kritik olan birkaç aşamadan oluşur.

Yazılım: Ana bileşen, model yüklemesini, istek işlemeyi ve blok zinciriyle iletişimi yöneten inferenced CLI yazılımıdır. Inferenced, kurulumu ve güncellemeyi kolaylaştıran bir Docker konteyneri içinde çalışır. Tam Kimi K2.6 konfigürasyonu için toplam 640GB VRAM gerekir; örneğin, her biri 80GB olan 8 adet H100 kartı gibi. Model ağırlıkları (~640GB), düğüm başlatıldığında NVMe SSD'den yüklenir.

Kayıt: Kurulumdan sonra düğüm on-chain olarak kaydedilir; Gonka blok zincirinde adresini, desteklenen modellerini ve özelliklerini (VRAM, bant genişliği, konum) içeren bir kayıt oluşturur. Bu andan itibaren Transfer Agents, kullanıcıdan gelen AI isteklerini düğüme yönlendirmeye başlar.

Ağ çalışması: Gelen her istek (kullanıcıdan gelen bir bilgi istemi), GPU tarafından yapay sinir ağı aracılığıyla işlenir. Sonuç, Transfer Agent aracılığıyla istemciye geri gönderilir. Sprint Konsensüsü, blok oluşturulurken gerçekleştirilen her hesaplamayı hesaba katar ve ödül, yapılan iş miktarına göre orantılı olarak dağıtılır. Düğüm, güncellenmiş özelliklerini gerçek zamanlı olarak yayınlayabilir; yük artarsa, Transfer Agents isteklerin bir kısmını daha az yüklü olan düğümlere yeniden yönlendirir. Ayrıntılı kurulum talimatları için madencilik rehberine bakabilirsiniz.

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.