Chọn GPU cho Gonka: khuyến nghị về phần cứng

Gonka yêu cầu GPU NVIDIA có hỗ trợ CUDA và tối thiểu 40GB VRAM trên MLNode. Đây là một giới hạn phần cứng nghiêm ngặt: mô hình Qwen3-235B với kiến ​​trúc MoE (22 tỷ tham số hoạt động trong tổng số 235 tỷ tham số) đòi hỏi một lượng lớn bộ nhớ video để tải trọng số và thực hiện suy luận. GPU AMD và Intel không được hỗ trợ – Gonka sử dụng ngăn xếp CUDA của NVIDIA, bao gồm cuBLAS cho các hoạt động ma trận và cuDNN cho các lớp mạng thần kinh.

Danh sách đầy đủ các yêu cầu:

• GPU: NVIDIA với CUDA, tối thiểu 40GB VRAM. Các thẻ có dung lượng nhỏ hơn (RTX 4090 với 24GB, RTX 3090 với 24GB) không phù hợp – chúng không thể tải các phân đoạn mô hình về mặt vật lý
• CPU: bắt buộc phải hỗ trợ các hướng dẫn AVX – nếu không có chúng, inferred sẽ không khởi động (SIGILL khi khởi động)
• RAM: khuyến nghị 64GB+ bộ nhớ RAM để hoạt động thoải mái, tải trọng số và phục vụ hàng đợi yêu cầu
• Đĩa: NVMe SSD có đủ không gian – bộ trọng số hoàn chỉnh của Qwen3-235B chiếm ~640GB, và việc tải nhanh từ NVMe là rất quan trọng đối với thời gian khởi động lạnh của nút
• Internet: tối thiểu 100 Mbps kết nối ổn định – nút nhận yêu cầu từ Transfer Agents và gửi kết quả cho khách hàng theo thời gian thực
• Thời gian hoạt động: 24/7 – bỏ lỡ các kỷ nguyên làm giảm phần thưởng, và thời gian ngừng hoạt động kéo dài có thể dẫn đến việc bị loại khỏi nhóm nhiệm vụ

Hãy phân tích chi tiết từng thẻ được đề xuất:

NVIDIA H100 80GB — sản phẩm chủ lực của thế hệ hiện tại và là lựa chọn tối ưu cho Gonka. TDP (công suất tiêu thụ nhiệt) 700 W, chi phí ~$25—35K cho mỗi thẻ. Hỗ trợ suy luận FP8, giúp tăng tốc xử lý yêu cầu mà không làm giảm chất lượng. NVLink cho phép kết nối nhiều H100 thành một cụm với liên kết tốc độ cao giữa các thẻ. Đối với cụm Qwen3-235B hoàn chỉnh, cần 8 thẻ H100 (8 x 80GB = 640GB VRAM tổng cộng). Đây là cấu hình phổ biến nhất trong mạng Gonka.

NVIDIA H200 141GB — thế hệ tiếp theo với gần gấp đôi dung lượng bộ nhớ. VRAM tăng lên cho phép xử lý nhiều yêu cầu đồng thời (kích thước lô lớn hơn), điều này làm tăng doanh thu GNK mỗi đơn vị thời gian. Băng thông bộ nhớ HBM3e cao hơn H100 — tải trọng số nhanh hơn, suy luận nhanh hơn. Đối với cụm Qwen3-235B chỉ cần 5 thẻ H200 thay vì 8 H100, điều này đơn giản hóa cơ sở hạ tầng.

NVIDIA A100 40/80GB — thế hệ trước đó, nhưng vẫn được mạng hỗ trợ. Giá ~$10—15K cho mỗi thẻ — rẻ hơn đáng kể so với H100. Hiệu suất thấp hơn: không có FP8, HBM2e chậm hơn. Phiên bản 40GB — giới hạn tối thiểu cho phép đối với Gonka, phiên bản 80GB được ưu tiên hơn. A100 phù hợp để tham gia mạng với ít vốn đầu tư ban đầu hơn.

Những gì không phù hợp: các thẻ tiêu dùng RTX 4090 (24GB), RTX 3090 (24GB), RTX 4080 (16GB) — không đủ VRAM để làm việc với Qwen3-235B. Ngay cả thẻ tiêu dùng mạnh nhất cũng không đạt đến ngưỡng tối thiểu 40GB. Đối với một cụm đầy đủ (640GB VRAM) sẽ cần 8 thẻ H100, 5 thẻ H200 hoặc 8—16 thẻ A100 80GB, tùy thuộc vào cấu hình.

MLNode trong mạng Gonka – là một máy chủ có GPU, thực hiện suy luận AI. Thiết lập nút bao gồm một số giai đoạn, mỗi giai đoạn đều quan trọng đối với hoạt động ổn định và kiếm được tối đa GNK.

Phần mềm: thành phần chính – inferenced CLI, quản lý việc tải mô hình, xử lý yêu cầu và giao tiếp với blockchain. Inferenced chạy trong một container Docker, giúp đơn giản hóa việc triển khai và cập nhật. Đối với cấu hình Qwen3-235B đầy đủ cần 640GB VRAM tổng cộng – ví dụ, 8 card H100 mỗi card 80GB. Trọng số mô hình (~640GB) được tải từ NVMe SSD khi khởi động nút.

Đăng ký: sau khi cài đặt, nút được đăng ký trên chuỗi – tạo một bản ghi trong blockchain Gonka với địa chỉ của nó, các mô hình được hỗ trợ và các đặc tính (VRAM, băng thông, vị trí). Từ thời điểm này, Transfer Agents bắt đầu chuyển các yêu cầu AI từ người dùng đến nút.

Hoạt động trong mạng: mỗi yêu cầu đến – lời nhắc từ người dùng – được GPU xử lý thông qua mạng thần kinh. Kết quả được gửi lại qua Transfer Agent cho khách hàng. Đồng thuận Sprint tính toán từng phép tính đã thực hiện khi tạo khối, và phần thưởng được phân phối tỷ lệ với khối lượng công việc. Nút có thể công bố các đặc tính cập nhật theo thời gian thực – nếu tải tăng, Transfer Agents sẽ chuyển một phần yêu cầu đến các nút ít tải hơn. Hướng dẫn chi tiết về thiết lập – trong hướng dẫn khai thác.

Nếu bạn không có thiết bị riêng — có ba cách để tiếp cận GPU cho Gonka, mỗi cách có sự cân bằng khác nhau về chi phí, độ phức tạp và khả năng kiểm soát:

Các pool (từ $100): Gonka.Top, GonkaPool.ai, Hashiro, Mingles CloudMine — các nhà điều hành thuê GPU, cấu hình node, theo dõi thời gian hoạt động. Bạn nhận GNK tỷ lệ thuận với đóng góp, không cần can thiệp vào chi tiết kỹ thuật. Con đường lý tưởng cho người mới và nhà đầu tư thụ động.

Máy chủ chuyên dụng (từ $12.000/tháng): Gonka.Top không chỉ cung cấp các pool, mà còn cung cấp các máy chủ chuyên dụng với dịch vụ trọn gói. Bạn nhận được một node sẵn sàng — nhà điều hành lo việc cấu hình inferenced, giám sát 24/7, cập nhật và khắc phục sự cố. Khai thác trực tiếp vào ví của bạn — toàn bộ thu nhập bằng GNK là của bạn, trừ phí thuê cố định.

Thuê bare-metal: Spheron cung cấp các máy chủ bare-metal với H100/H200, bạn tự cấu hình. Đây là con đường dành cho người dùng có kỹ thuật, quen thuộc với Linux, Docker và CLI. Kiểm soát tối đa, nhưng cũng chịu trách nhiệm tối đa về cấu hình, thời gian hoạt động và cập nhật. So sánh chi tiết tất cả các nhà cung cấp — trên trang «Nhận GNK».