现在市面上性能最好的GPU几乎都来自英伟达，但其中也有很多选择：是买一个新出的TITAN X Pascal还是便宜些的TITAN X Maxwell，又或是GTX 1080？ GPU基准测试：GeForce GTX 1080 vs Titan X(Maxwell) vs Titan X (Pascal) ? 我们比较了GeForce GTX 1080、Titan X Maxwell和Titan X Pascal三款GPU，使用的深度学习库是Neon、Tensorflow和Caffe，深度学习网络是AlexNet 基于GPU的测试结果 训练基准测试 使用四种GPU（Titan X Pascal, Titan X Maxwell, GeForce GTX 1080）进行一次前向迭代和反向迭代的总时间（越少越好） 推论基准测试 使用四种GPU（Titan X Pascal, Titan X Maxwell, GeForce GTX 1080）进行一次前向迭代的总时间（越少越好）。结果如下： ?
TitanGbook - Titan的留言板项目 项目介绍: 1. 单页面的简单实现留言板功能 2. 做了安全过滤，有效防止SQL注入与XSS等安全问题。 3. 5. …… 演示站点: Titan留言板 部署环境: 前端 基于HTML5 + jQuery + ajax 开发 后端 基于PHP7 + Mysql5.7 开发 , 理论支持PHP5+ Mysql 5.4
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
值得注意的是，数据在写入 KV Engine 之前会先写入 Raft Log，因此 Titan 的性能提升会被摊薄，实际上裸测 RocksDB 和 Titan 的话这种性能差异会更大。 从本次测试我们可以大致得出结论，在大 value 的场景下，Titan 会比 RocksDB 拥有更好的写、更新和点读性能。同时，Titan 的范围查询性能和空间放大都逊于 RocksDB 。 已有的项目只需要很小的改动即可以将 RocksDB 实例平滑地升级到 Titan。值得注意的是 Titan 并不支持回退回 RocksDB。 目前 Titan 在 TiKV 中是默认关闭的，我们通过 TiKV 的配置文件来决定是否开启和设置 Titan，相关的配置项包括 [rocksdb.titan] 和 [rocksdb.defaultcf.titan ]， 开启 Titan 只需要进行如下配置即可： [rocksdb.titan] enabled = true 注意一旦开启 Titan 就不能回退回 RocksDB 了。
Condition方法参数为一个泛型类型，在使用TitanFrameWork之前，您的数据结构也许使用了DBObject而非Document的形式进行存储，Titan内部没有提供该形式的存储方式，但提供了读取该形式数据的方法
Titan在每次芯片启动时进行内存自带的自检测试，以确保所有的内存，包括ROM，没有被篡改。 2）载入Titan的固件。 4)Titan在安全地启动完它本身的固件之后，它使用公钥密码来检查主机引导固件闪存里的内容。在Titan检查完引导固件闪存以前，它会阻止BMC/PCH访问引导固件闪存。 使用Titan进行身份加密 谷歌开发了基于Titan芯片的端到端的身份加密系统，该系统在数据中心里被用作各种加密操作的信任根。 它允许我们修改Titian固件里的bug,并且发送CA证书给修复后的Titan芯片使用。 同时，基于Titan的身份系统使能了后端系统来给各携带Titan芯片的服务器以及运行在上面的业务生成密钥。 Titan也可以为重要的审计日志进行签名，确保Log的修改会留有证据。Titan维护一个连续的计数器，把每条log和计数关联；同时使用私有密钥，对这种关联进行签名。
在上一篇文章中，我们提到了Titan框架集成的MongoDB功能内部一些比较重要的顶级接口，但我们平时接触到比较多的还是Curd和Finder这两个类，他们是Titan中对MongoDB直接操作的类，下面来对这两个类的方法进行一些讲解 首先我们需要知道，我们用于存储的实体类必须对每一个属性进行注解映射，使用org.titan.framework.facade.annotations.MapperKey这一个类型的注解进行映射，@MapperKey
不过Titan RTX双精度计算能力很渣，看来Titan-V还能再战斗一段时间。 第三方媒体还公布了一个图来展现图灵架构Tensor Core的性能关系： ? 注意：Titan V没有NVLink ，没有二代的Tensor Core （INT8和INT4的巨大加速），显存容量还不如人家，唯一优势就是双精度计算，不过Titan-V是HBM（HBM2实际上），这显存省电的很 而纯FP16，和FP16/FP32混合精度，Titan RTX都没这个问题。比较符合上图所描绘的情况。 Titan RTX适合需要大容量显存的应用场合。 （2）相比之前的Titan-V，Titan RTX支持NVLink。这应该是目前能买到的比较实际的，能聚合成48GB总容量的卡了。 （6）Titan RTX没有双精度，也没有低功耗的HBM2显存。是一个遗憾。
简单通知一下，英伟达再次发布了TITAN Xp，接替了之前大概属于1080 Ti的“卡皇”地位。需要提醒的是，TITAN X去年用上Pascal架构之后，简称TITAN XP。 新版的p是个小写，大概有这么几项更新： 1、满血版GP102核心 开放全部3840个CUDA，Titan X、1080 Ti都只有3584个。
今年3月份有一篇文章在高性能计算这个领域算是引起了一个不小的波动英伟达的 Titan V GPU 计算故障：2+2=4，呃=4.1，不，＝4.3..... 这篇文章一出，有几位做科学计算的用户发给过Lady我看，说：Titan V做计算真的这么不靠谱么？ ? 如果Titan V总是能10%的计算出错, 那就跪了。 Titan-V很多人和我说过类似问题，主要发生在Titan-V + CUDA 9。 很多老代码上titan-v + 9.2都会出现问题，这就是我们之前说过的兼容性问题（注意：老代码 + 老GPU卡 + CUDA9.2，没事. 目前用titan-v的最好方式是当成6.1或者更低计算能力的卡用，也就是编译的时候设定为6.1或者5.0这样的参数。
百度|ERNIE 3.0 Titan:探索更大规模的知识增强型语言理解和生成预训练 论文标题：ERNIE 3.0 Titan: Exploring Larger-scale Knowledge Enhanced 此外，作者设计了一个自监督的对抗损失和一个可控的语言建模损失，使ERNIE 3.0 Titan 生成可信且可控的文本。 为了减少计算开销和碳排放，作者为 ERNIE 3.0 Titan 提出了一个在线蒸馏框架，其中教师模型将同时教授学生和自我训练。ERNIE 3.0 Titan是迄今为止最大的中文密集预训练模型。 实证结果表明，ERNIE 3.0 Titan在 68 个NLP数据集上的表现优于最先进的模型。 理所当然地，本文中的 ERNIE 3.0 Titan 是建立在 ERNIE 3.0 Framework 之上的。
NVIDIA 與 Weta Digital 、 Epic Games 、 Oculus 四家公司共同合作，將 VR 推向全新境界， NVIDIA 執行長黃仁勳先生更即場展示首張量產版的全新 NVIDIA TITAN 除了展示「 Thief in the Shadows 」嶄新虛擬實境體驗外，在 GDC 2015 大會上 NVIDIA 執行長黃仁勳先生更在三百位嘉賓前打開印有 TITAN X 字樣的盒子，展示 NVIDIA 最新推出的 TITAN X 高階 GPU 產品，並將在兩星期後的 NVIDIA GPU 技術大會上揭露全貌，他表示上千名工程師花費數年才開發出的 TITAN X ，採用 Maxwell 架構、擁有 80 以 《哈比人》（ The Hobbit ）系列電影為靈感創作出「 Thief in the Shadows 」， VR 體驗內容只在 Oculus 的「 Crescent Bay 」原型上運行，透過 TITAN NVIDIA TITAN X 繪圖卡及 Epic Unreal Engine 4 遊戲引擎的優點，加上 Oculus Rift 的最新硬體裝置、 Oculus SDK 的非同步時間拍攝完工（ asynchronous
Titan Framework是一款分布式微服务框架，因其具有简单的配置方式，良好的集成性、多样化的支持、丰富的自定义扩展功能，所以它是非常值得我们去应用的。 本篇文章将介绍如何使用Titan Framework搭建一个集群的基本Demo。 1.Titan Framework依赖包下载 Titan Framework依赖包可以在Titan Framework PaaS（https://www.titanframework.cn/）平台上下载 2.了解Titan Framework的基本组成形式 使用过SSM架构的朋友们，肯定都有过针对Dubbo集成微服务问题上，被繁琐的配置方式折磨得苦恼不堪的经历，而在Titan Framework中，我们完全不需要关注集群配置问题 下面重点讲解一下Titan Framework的Event，在Titan中，Event用于微服务之间的调用，微服务之间信息传递的载体就是Event，Titan Framework提供的Event基类为AppEvent
在加拿大蒙特利尔神经信息处理系统会议（NeurIPS），NVIDIA推出TITAN RTX GPU。 TITAN RTX Turing提供动力的TITAN可提供130 teraflops的深度学习功能，11 gigarays的光线追踪性能，可满足全球最苛刻的用户需求。 与此同时，在内存方面，Titan RTX的最大的升级是24GB GDDR6视频内存，是2080 TI的两倍多。Titan RTX可能比RTX 2080 Ti性能提高10％到20％。 24GB高速GDDR6内存，带宽为每秒672GB，是上一代TITAN GPU内存的2倍，适合更大的模型和数据集。 TITAN RTX将于本月晚些时候在美国和欧洲上市，售价为2499美元，约合人民币17096元。
在智能机械制造领域，欧美日等国企业处于领先地位，中国虽然是“世界工厂”，但以往主要集中于低端制造业，在高端制造产业竞争力不够强。但这一情况正在逐渐发生变化。20...
在线演示 具体的演示效果可以访问演示地址来查看 https://demo.titan6.cn/titanshop/ 主页部分 主页部分主要实现了导航栏、主页Banner轮播图、商品列表页以及Footer
Titan EMS - Titan企业员工管理系统 ?
Mybatis 的映射文件中，前面我们的 SQL 都是比较简单的，有些时候业务逻辑复杂时，我们的 SQL 是动态变 化的，此时在前面的学习中我们的 SQL 就不...
Mybatis 学习笔记 Author: Titan Start Date: 2020-05-04 Mybatis系列的学习笔记是为本人原创系列文章。 遵循 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 转载需注明来源 Titan笔记 https://www.titan6.cn/ Mybatis的入门 介绍 摘取一段来自于百度百科的介绍 package cn.titan6.beans; import java.io.Serializable; import java.util.Date; public class User implements 创建实现DAO操作的接口 package cn.titan6.dao; import cn.titan6.beans.User; import java.util.List; public interface -- 配置查询所有 --> <select id="findAll" resultType="cn.<em>titan</em>6.beans.User"> SELECT * FROM user
Neo4J是如何干掉OrientDB、Titan的 TitanDB 数据库 我们先研究了 TitanDB，它各项强大的功能和极佳的可扩展性一开始让我们非常振奋。 Titan 确实提供映射（作为本地节点类型）支持，但我们知道，即使没有这一支持我们也可以继续下去。 总的来说，我们之所以选择 Neo4j，有以下原因： ?
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