Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Pre-IPOs
Откройте полный доступ к глобальным IPO акций
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
Рекламные акции
AI
Gate AI
Ваш универсальный AI-ассистент для любых задач
Gate AI Bot
Используйте Gate AI прямо в вашем социальном приложении
GateClaw
Gate Синий Лобстер — готов к использованию
Gate for AI Agent
AI-инфраструктура: Gate MCP, Skills и CLI
Gate Skills Hub
Более 10 тыс навыков
От офиса до трейдинга: единая база навыков для эффективного использования ИИ
GateRouter
Умный выбор из более чем 40 моделей ИИ, без дополнительных затрат (0%)
Создание трансформера в виде полностью аппаратной схемы без использования GPU — достичь 50 000 токенов в секунду
Китайская крипто-новостная сеть сообщает, что разработчики Luthira Abeykoon и Krish Chhajer перенесли MicroGPT Карпаты (всего 4192 параметра) на FPGA с помощью SystemVerilog, достигнув скорости генерации более 50 000 токенов в секунду. Этот проект Talos-V2 (Tensor Accelerated Logic for On-Chip Systems) уже открыт на GitHub и работает на учебном FPGA Intel Cyclone V DE1-SOC, веса хранятся в on-chip ROM в формате фиксированной точки Q4.12. Реализация матрично-векторного умножения в модели выполнена в виде 16-канального систолического массива, при этом проекции Q/K/V, MLP и LM Head используют один и тот же блок, по очереди запускаясь. Реализация механизма внимания требует разделения на восемь этапов. Авторы отмечают, что проект нацелен на преобразование каждого шага трансформерного вывода в визуализируемое аппаратное обеспечение: память, счетчики, автомат и таблицы поиска.