Gonka最適化PoCメカニズム：アクティベーション時間を5秒に圧縮、多層GPUで継続的な参加を実現

Gonka去中心化AI算力网络近期公布了对核心共识机制的重要调整。其中PoC机制（Proof of Compute，即計算証明）是验证ネットワーク中各ノードの実際の算力貢献を担う中心的な方法であり、今回の最適化はPoCのアクティベーション効率、モデルの動作方式、および算力の重み付け計算に対してシステム的なアップグレードを行い、GPUリソースを実際のAI計算により効率的に投入できるようにしています。

PoCと推論の統合運用、アクティベーションメカニズムによるほぼリアルタイム切り替え

新しい仕組み設計の下、GonkaはPoC検証と推論タスクのモデル運用環境を統一しました。従来のPoCは遅延切り替え方式を採用しており、ノードが異なるタスク間を頻繁に切り替えることでGPUのアイドリング時間が多く発生していました。改善後、アクティベーション方式は受動的な遅延調整から能動的なトリガーに変更され、全体のアクティベーションサイクルは5秒以内に圧縮されました。

これにより、ノードは長時間の切り替え待ちを必要とせず、GPUはより迅速に稼働状態に投入されます。共同創始者のDavidは、「この最適化は短期的な収益最大化を狙ったものではなく、ネットワークの算力規模が急速に拡大する段階で必然的に行われる進化であり、主な目的は高負荷状態においてネットワークの安定性と安全性を維持することにあります」と述べています。

算力重み付けの正確な実計算コストへの整合

Gonkaチームは、異なるGPUハードウェアとモデル規模に対応した実際の計算負荷を再整理しました。従来の重み付け体系は、異なるモデル間の算力差を十分に反映できていませんでした。小規模モデルはパラメータ数が少ないものの、同じトークン数下での実計算コストは比例しないことが多く、これによりネットワーク内の小規模モデルノードのトークン出力が相対的に高くなり、長期的には算力構造の不均衡を招きやすくなっていました。

新しい重み付け計算方式は、インセンティブと実計算コストのマッチングを強化します。大規模モデルや高算力ハードウェアの重み比率を引き上げることで、ネットワークはより高密度な算力資源を蓄積し、より複雑で大規模なAIワークロードを支える準備を整えます。この整合性は、単一ノードの収益予測の最適化だけでなく、ネットワーク全体のリソース配分の方向性も規範化します。

単一GPUと中小規模GPUの多様な参加方式

コミュニティが関心を寄せる中小規模GPUの競争力維持について、Gonkaは具体的な参加パスを提示しています。マイニングプール協力メカニズムを通じて、単一GPUや中小規模GPUは連携して参加し、算力を集中させることでより安定した収益を得ることが可能です。同時に、Epoch単位で柔軟に参加・退出できる仕組みも導入されており、ノードは自身の負荷状況に応じて動的に調整できます。

さらに、推論タスクの独立した収益チャネルは、中小算力の補完メカニズムとして機能します。PoC検証と比較して、推論タスクは単一の計算に対するハードウェア要求がより柔軟であり、ノードは二つのチャネル間を自由に選択でき、ネットワークのコンセンサスに参加しつつ、実際のAI作業も貢献します。Gonkaは、将来的にはハードウェア規模の差異による参加者排除は行わず、差別化されたインセンティブ設計を通じて、各層のGPUが自分の役割を見つけられるようにすると強調しています。

モデルの運用統一、ほぼリアルタイムのアクティベーション、重み付けの正確な整合——これら三つの最適化は、算力と収益の透明性と公平性を高め、Gonkaネットワークが規模拡大の中でも安全かつ効率的に運用できることを目指しています。