Titan 超級電腦，我們要在此向你致敬。
在田納西州橡樹嶺國家實驗室提供七年的開創性服務後，這具美國前速度最快的超級電腦將於8月1日退役。
在2012年首次正式上線的 Titan 超級電腦，其所擁有超過1.8萬個 NVIDIA GPU 及 NVIDIA 的 CUDA 軟體平台，寫下最高 27 petaflops的運算效能紀錄。去年同在橡樹嶺國家實驗室的 Summit 超級電腦，以超越 Titan 超級電腦模擬效能十倍的表現，取代了它的地位。
橡樹嶺國家實驗室專案總監 Buddy Bland 表示，在發明 Summit 之前，Titan 超級電腦的速度及能源使用效率，使其成為一具「時間機器」。
下面簡單回顧一下它在人工智慧、模擬和建模方面加快推動創新工作的歷史。
模擬
清理廢棄物一點都不好玩，尤其是要清理曼哈頓計畫（Manhattan Project）留下的放射性碎片時，除了危險，也是幾乎不可能完成的事。為了安全儲存而分離這些放射性元素的困難，讓人摸不清會造成怎麼樣的結果 – 直到出現 Titan 超級電腦。
橡樹嶺國家實驗室的科學家使用超級電腦，以不會浪費時間和金錢在失敗的冒險活動上，模擬各種去除放射性物質汙染的方法對錒系元素（鈾和鈽等高度危險和放射性元素）的影響性。
美國能源部的生物能源科學中心（BioEnergy Science Center）也利用 Titan 超級電腦進行最複雜的乙醇生物分子模擬作業，以求更深入地瞭解木質素的選擇性結合過程，最終提高生物燃料的產量。
2013年四支入圍戈登貝爾獎決賽的隊伍，也利用 Titan 超級電腦進行模擬作業。從首次模擬1.8萬種蛋白質的特性到宇宙的進化，Titan 超級電腦接下了這份戰書。
建模
General Electric 的科學家使用 Titan 超級電腦的 NVIDIA 加速器，在各種材料上模擬水分子，試圖建造能夠抵禦結冰的風力渦輪機，如此一來便可立即捨棄掉會消耗掉渦輪機產生之部分電力的加熱器，而若能成功建造出這類風力渦輪機，全球各地也能使用風力產生更多電力。
人工智慧
MENNDL（全名為 Multi-node Evolutionary Neural Networks for Deep Learning，指用於深度學習的多節點進化神經網路）不是用於訓練神經網路，而是會建立神經網路。橡樹嶺國家實驗室的研究團隊在2017年，利用 Titan 超級電腦上的18,688具 NVIDIA GPU 所開發出的 MENNDL，將開發複雜資料集神經網路所需的時間，從數個月縮短至數週。
從鴉片類藥物成癮到建立超新星的模型，各界已經使用 Summit 超級電腦來加快研究速度。Summit 超級電腦站在巨人的肩膀上，或者更恰當地說，是站在 Titan 超級電腦的肩膀上。