Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
CFD
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%)
OpenAI возглавляет редкое объединение гигантов AMD, NVIDIA, Intel, Microsoft и Broadcom для решения задач AI сетевого уровня
Золотой财经 сообщает, что 7 мая, согласно Fast Technology, OpenAI сегодня через проект открытых вычислений (OCP) официально выпустила протокол MRC (мультипутевое надежное соединение), решающий проблему узких мест в сетевом соединении GPU при масштабном обучении ИИ. Этот протокол был совместно разработан OpenAI, AMD, NVIDIA, Intel, Microsoft и Broadcom в течение двух лет и уже применяется в суперкомпьютерных кластерах с NVIDIA GB200.
Основная проблема, которую решает MRC: при обучении масштабных моделей ИИ задержка при однократной передаче данных достаточно велика, чтобы прервать весь процесс обучения, вызывая простои GPU в ожидании, а чем больше масштаб кластера, тем чаще возникают задержки из-за сетевой перегрузки, сбоев в связях и оборудовании. Решение MRC заключается в разбиении одного 800 Гбит/с сетевого интерфейса на несколько меньших каналов, например, подключая один интерфейс к 8 разным коммутаторам и создавая 8 независимых параллельных сетей по 100 Гбит/с, а не полагаясь на один 800 Гбит/с канал.