Titan是一个高度可扩展的开源图形数据库。图形数据库是一种NoSQL数据库，其中所有数据都存储为节点（nodes）和边（edges）。图形数据库适用于高度连接数据的应用程序，其中数据之间的关系是应用程序功能的重要部分，如社交网站。Titan用于存储和查询分布在多台机器上的大量数据。它可以使用各种存储后端，如Apache Cassandra，HBase和BerkeleyDB。在本教程中，您将安装Titan 1.0，然后配置Titan以使用Cassandra和ElasticSearch。Cassandra充当保存底层数据的数据存储区，而ElasticSearch是一个自由文本搜索引擎，可用于在数据库中执行一些复杂的搜索操作。您还将使用Gremlin从数据库创建和查询数据。
今年英伟达发布了新一代 GPU 架构 Turing 和 Quadro RTX 系列，然后又发布了三款消费级 GeForce RTX 显卡，以及第一款 Turing Tesla T4。然而，英伟达的产品线中通常会有一款比较高端的显卡，这就是 Titan。Titan 不是旗舰卡也不算是消费级显卡，但它仍然是英伟达产品中非常有趣的存在，它是最快的显卡，其他卡无法企及，现在它成为英伟达主推的工作站计算显卡。
近日，谷歌宣称定制Titan芯片，为谷歌的重计算负载主机，提供硬件验证的启动和端到端认证的信任根。并声称在Google Cloud Platform中加固了服务器的各个层面，包括Google设计的硬件，受控的固件栈，OS镜像，加固过的hypervisor等。主要包括两个方面：secure boot的增强和基于硬件的身份加密。
Titan 是由 PingCAP 研发的一个基于 RocksDB 的高性能单机 key-value 存储引擎，其主要设计灵感来源于 USENIX FAST 2016 上发表的一篇论文 WiscKey。WiscKey 提出了一种高度基于 SSD 优化的设计，利用 SSD 高效的随机读写性能，通过将 value 分离出 LSM-tree 的方法来达到降低写放大的目的。
1.RTX Titan具有良好的fp32和fp16计算性能。它的特点类似于RTX 2080Ti，但它有两倍的内存和更好的性能。
选自Medium 作者：Yusaku Sako 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 去年 12 月 8 日，英伟达在 NIPS 2017 大会的一次活动中发布了最新消费级旗舰显卡 Titan V——Volta 架构，包含最新的神经网络计算单元 Tensor Core。英伟达宣称这块最新 Titan 旗舰的性能可达上一代产品（Titan Xp）的九倍。这款售价高达 3000 美元的显卡是否值得购买？随着 Titan V 陆续进入用户手中，已有人对其进行了评测。 Titan V 是英伟达最近推出的「桌面级」GPU
在英伟达（NVIDIA）的显卡阵容中，Titan绝对是个奇葩。它是我们凡人能够接触到的显卡里最快的，而且现在被用来作为英伟达的主要工作站显卡。
今年7月，谷歌在旧金山举行的Next云大会上发布了新一代“Titan”物理密钥产品。Titan是一种安全芯片，可以防止间谍窃听硬件和插入固件植入来攻击电脑。
在Matlab官方论坛上看到这个帖子，希望给大家带来参考 有一天，有人在Matlab的论坛上发出了求救帖： 楼主说： 我想要加快我的神经网络训练，所以把GTX1080升级到Titan V，期望在性能
今天，NVIDIA发布了目前世界上最强大的桌面GPU卡—— Titan RTX™，该卡采用NVIDIA 图灵™架构，可提供130 Tflops 深度学习计算性能和11 GigaRays光线追踪性能。
NIPS 2017 正在美国举办，白天的精彩不断，晚上也有人搞事情：12 月 7 日，在白天的正会结束之后，黄仁勋在旁边的希尔顿酒店开了个 party。 「前半小时是一般的吃饭聊天，然后老黄上场，借着发奖的名义把 Rus，Yoshua 等大佬都拉上台走了一圈，以显示趴体的逼格。到这里都算正常，然后爆炸的就来了。一段炫酷视频后，老黄发布了 Titan V，volta 版 Titan。」party 现场的解浚源同学如是说道。 据悉，NVIDIA Titan V 集成了英伟达最新一代 GPU 技术——Volta
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。也正是因为它强大的集群特性，使得它在面对高负载，高并发的情况下表现得毫不逊色。本篇文章将介绍如何使用Titan Framework搭建一个集群的基本Demo。
文中，作者测试了包含Titan RTX在内的多个常见NVIDIA GPU卡在各种AI训练任务上的速度。对于每个GPU，分别训练下列神经网络时测量每秒处理的图像数量:ResNet50、ResNet152、Inception3、Inception4、VGG16、AlexNet和SSD。得出了一下结论：
在 SQL 中增加 HAVING 子句原因是，WHERE 关键字无法与合计函数一起使用。
提供一种Spring的IoC容器与Mybatis的整合方式，其中中，Mybatis采用纯注解方式配置，Spring采用XML方式配置。数据库源采用的是C3P0数据库连接池。
Titan社区（Titan Community），基于SSM （ Spring + SpringMVC + Mybatis）开发的知识问答社区
ORNL的Coury Turczyn讲述了诸如Titan之类的高端超级计算机在退役后会发生什么的不为人知的故事。
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。
达特茅斯学院的一个研究小组在将他们的Titan Xp GPU换成Titan RTX之后，报告了有希望的结果。在新的GPU上运行他们现有的代码，当训练一对神经网络来检测骨质疏松性椎体骨折时，他们的性能提高了80%。
据外媒报道，随着无人机在地球上执行任务数量的不断增长，相信未来，它们将会被派往到其他星球，而这只是时间的问题。近期，约翰-霍普金斯大学的应用物理实验室的一个研究小组就开发出了一个叫做“蜻蜓(Drago
转载自 http://blog.csdn.net/neosmith/article/details/61202084
GPU 在HPC领域，GPU比CPU运算速度快是显而易见的。在此简单的调研了一下，如何挑选GPU。 [Tesla K40] Tesla系列是N厂专门为HPC退出的GPU产品，无视频输出，仅能做计算。
章翻译自： Which GPU(s) to Get for Deep Learning（http://t.cn/R6sZh27） 深度学习是一个计算需求强烈的领域，GPU的选择将从根本上决定你的深度学习研究过程体验。在没有GPU的情况下，等待一个实验完成往往需要很长时间，可能是运行一天，几天，几个月或更长的时间。因此，选择一个好的，合适的GPU，研究人员可以快速开始迭代深度学习网络，几个月的实验可以在几天之内跑完，几天的实验可以在几个小时之内跑完。因此，在购买GPU时，正确的选择至关重要。那么应该如何选择适
机器之心报道 参与：路雪、李泽南 日前，英伟达修改 GeForce 软件使用条款，禁止在数据中心运行深度学习等应用的消息一出，引起轩然大波。大家纷纷讨论该条款对自己日常科研工作和企业的影响，说英伟达垄断的有之，说该举措是保护消费者权益的亦有之……今日，机器之心收到了英伟达官方发布的声明，这家 GPU 巨头第一次就此事进行了说明。同时，机器之心也对大家最为关心的问题进行了提问，一并整理如下。 12 月 26 日，圣诞节的欢庆气氛还未过，「英伟达 GeForce 条款更改」的消息铺天盖地，搅动人心。根据新的协议
随着前一段时间GTX 770的曝光，GTX 780的技术规格也耐不住寂寞付出了水面。既然GTX 770被设计成GTX 680的马甲，那么毫无疑问GTX 780将是GTX TITAN的翻版。下面就让我们看看GTX 780的详细技术规格。
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 近来，库克每次公开演讲，必然要谈及苹果专注于“autonomous system”，自动化系统。也就是说，苹果不造车，苹果要做自动驾驶汽车的系统。 放在几年前，苹果的野心可比这大得多。 《纽约时报》记者Daisuke Wakabayashi今天发表的文章就提到了几年前的情景，当时每个加入苹果无人车秘密部门的员工都会被告知，他们的工作是公司的“next big thing”：一个将挑战底特律，颠覆汽车行业的产品。 你大概听说过苹果造车项目的代号：Proj
【新智元导读】深度学习计算该买哪款GPU，选择哪个平台？这篇文章为你提供对比指南。 购买用于运行深度学习算法的硬件时，我们常常找不到任何有用的基准，唯一的选择是买一个GPU然后用它来测试。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？本文中我们对几个最常见的英伟达GPU以及最常用的一些深度学习算法进行了基准测试。软件方面，我们比较了最近发布的四个开源深度学习库：Tensorflow
从《塞尔达传说：旷野之息》的复苏神庙醒来的时候，我没有大师之剑，也没有海利亚之盾，更没有小绿帽。
今年 1 月，数码博主 MEGAsizeGPU 就放出了一款四槽厚的英伟达公版显卡实物图，并认为它是「4090Ti/Titan Ada」。当时称最高功耗可以达到恐怖的 900W。下图为泄露的 Titan RTX Ada 四插槽散热器。
AI 科技评论消息，不久前，NVIDIA在SIGGRAPH 2018上正式发布了新一代GPU架构——Turing（图灵），黄仁勋称Turing架构是自2006年CUDA GPU发明以来最大的飞跃。Turing架构的两大重要特性便是集成了用于光线追踪的RT Core以及用于AI计算的Tensor Core，使其成为了全球首款支持实时光线追踪的GPU。
问题详情： 如何配置一台适用于深度学习的工作站？ 刚买两块 Titan Z GPU 准备搞搞深度学习，结果原来的工作站功率不够，带不动，所以准备组装一台新工作站。求大神们给点意见，最好给个完整的 li
其中，性能最强大的RTX 3090具有24GB显存和10496个CUDA核心。而2018年推出的旗舰显卡Titan RTX同样具有24GB显存。
本文介绍了一个中文大语言模型。作者提出了名为ERNIE 3.0的统一框架，用于预训练大规模知识增强模型，并训练了一个具有 100 亿个参数的模型。 ERNIE 3.0 在各种 NLP 任务上的表现优于最先进的模型。为了探索扩展 ERNIE 3.0 的性能，作者在PaddlePaddle平台上训练了具有多达2600亿个参数的百亿参数模型 ERNIE 3.0 Titan。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。
美国加州当地时间，2020年3月3日—Mellanox Technologies公司(MLNX)宣布已达成最终协议，收购私人控股的网络智能和安全技术领先开发商Titan IC，以增强全球数据中心中广泛应用的搜索和大数据分析技术。
本文来源于王璋在知乎问题【如何配置一台适用于深度学习的工作站？】下的回答，AI科技评论获其授权转载。 问题详情 如何配置一台适用于深度学习的工作站？ 刚买两块Titan Z GPU准备搞搞深度学习，结
显然，insert标签的id对应的是DAO中的插入方法，parameterType 是要传入的实体类，这里即为User类。
这篇文章最初由Stephen Mallette和Daniel Kuppitz在Aurelius发表。
MyBatis 是一款优秀的持久层框架，它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生信息，将接口和 Java 的 POJOs(Plain Ordinary Java Object,普通的 Java对象)映射成数据库中的记录。
机器之心报道 编辑：杜伟 在苹果内部，造车部门被人们质疑和嘲笑。 苹果造车一直是领域内人士关注的热点话题。 早在 2014 年，苹果内部即批准和启动了名为 Titan 的造车项目，其目标是制造具有完全自动驾驶能力的电动汽车，直面特斯拉等车企的竞争。但一直到 2016 年，该项目一直在努力应付领导层混乱、缺乏远见的规划以及自动驾驶技术方向等问题。 最近，苹果自动驾驶研发团队更是频频被爆高管离职，比如 Benjamin Lyon、Dave Scott 和 Jaime Waydo 三位高级负责人接连在 2021
量子位 | 舒石 李林 发自 凹非寺 △ TITAN X Pascal在京东上很快销售一空 “信丨仰丨升丨级！” 今天午夜0点，英伟达（NVIDIA）TITAN X Pascal显卡，再次在京东“开启
深度学习是一个计算需求强烈的领域，您的GPU的选择将从根本上决定您的深度学习体验。在没有GPU的情况下，这可能看起来像是等待实验结束的几个月，或者运行一天或更长时间的实验，只是看到所选参数已关闭。 有了一个好的，坚实的GPU，人们可以快速迭代深度学习网络，并在几天而不是几个月，几小时而不是几天，几分钟而不是几小时的时间内运行实验。因此，在购买GPU时做出正确的选择至关重要。那么你如何选择适合你的GPU呢？这个博客文章将深入探讨这个问题，并会借给你的建议，这将有助于你做出适合你的选择。 拥有高速GPU是开始学
问耕 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 英伟达最新的禁令，可曾让你心慌慌？ 根据这个禁令，所有的GeForce、Titan系列显卡都不能在数据中心中用于深度学习应用。 据说摆在面前
2008 年，菲尔德加入苹果，并在苹果的 Mac 部门工作。而在此之前，他还曾担任过赛格威的首席技术官。更早的时候，他还曾在福特汽车公司担任车辆开发工程师和团队领导，并在德卡研发公司担任过原型机设计和技术主管。可以说，菲尔德在车辆工程上拥有非常广博的知识和经验。2013 年，菲尔德离开苹果加入特斯拉，成为特斯拉的高级工程副总裁。但是今年五月，他又离开了这家电动汽车制造商，转而回到了原东家的怀抱，加入了苹果的自动驾驶项目 Titan。
市面上开源 kv 轮子一大堆，架构上都是 rocksdb 做单机引擎，上层封装 proxy, 对外支持 redis 协议，或者根据具体业务逻辑定制数据类型，有面向表格 table 的，有做成列式存储的
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.....
目前在售的NVIDIA Volta架构中Tesla V100处于深度学习GPU专业卡的最顶端位置！拥有5120个CUDA核心、640个Tensor辅助核心，核心面积达到了815平方毫米，集成了210亿个晶体管。作为Tesla P100的升级产品，Tesla V100同样拥有有两个不同的版本：一个是支持NVLInk,一个是支持PCIE。
问耕 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 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Pasc
问耕 编译整理 量子位·QbitAI 报道 在最近的FPGA国际研讨会(ISFPGA)上，英特尔加速器架构实验室(AAL)的Eriko Nurvitadhi博士，发表题为《Can FPGAs beat GPUs in Accelerating Next-Generation Deep Neural Networks》的报告，分享了英特尔的最新研究。 这一研究，主要评估在DNN(深度神经网络)算法领域，两代英特尔FPGA(Intel Arria10和Intel Stratix 10)，与NVIDIA TITA
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