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StorageReview Lab Batte Record Mondiale nel Calcolo di Pi con Oltre 202 Trilioni di Cifre

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Cina Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd. Certificazioni
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StorageReview Lab Batte Record Mondiale nel Calcolo di Pi con Oltre 202 Trilioni di Cifre

March 12, 2026
In un'impressionante dimostrazione di forza computazionale, il team di StorageReview Lab ha conquistato un record mondiale consecutivo calcolando pi greco fino a uno sbalorditivo numero di 202.112.290.000.000 di cifre. Questo notevole traguardo supera il precedente record del team di 105 trilioni di cifre, evidenziando le capacità impareggiabili del moderno calcolo ad alte prestazioni (HPC) e delle piattaforme hardware commodity ben progettate.
 
Impresa computazionale senza precedenti
Per raggiungere questa straordinaria impresa, il team di StorageReview Lab ha impiegato una configurazione hardware altamente avanzata. Utilizzando CPU Intel Xeon 8592+ e SSD NVMe Solidigm P5336 da 61,44 TB, il team ha eseguito un calcolo quasi ininterrotto per 85 giorni, utilizzando quasi 1,5 Petabyte di storage su 28 unità Solidigm. Questo progetto rivoluzionario sottolinea i progressi significativi sia nella potenza computazionale che nell'efficienza.
 
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"Questo nuovo record evidenzia lo straordinario potenziale dell'infrastruttura di calcolo ad alte prestazioni odierna", ha dichiarato Jordan Ranous, System Architect del team di StorageReview Lab. "Raggiungendo questo traguardo, non solo stiamo stabilendo nuovi parametri di riferimento nella matematica computazionale, ma stiamo anche ponendo le basi per future innovazioni in vari campi scientifici e ingegneristici."
 
Nel marzo 2024, il team di StorageReview Lab ha stabilito un record mondiale calcolando pi greco fino a 105 trilioni di cifre. Utilizzando un sistema AMD EPYC dual-processor con 256 core e quasi un petabyte di SSD Solidigm QLC, il team ha superato importanti ostacoli tecnici, tra cui vincoli di memoria e storage. Questo risultato ha dimostrato le capacità dell'hardware moderno e ha fornito preziose informazioni sull'ottimizzazione dei sistemi HPC.
 
"Non solo le unità Solidigm e il Dell PowerEdge R760 hanno funzionato in modo impeccabile, ma la natura quasi automatica di questo nuovo record è stata un gradito cambiamento rispetto alle sfide del nostro ultimo tentativo", ha affermato Kevin O'Brien, direttore di StorageReview Lab. "Dopo quello che abbiamo passato nell'ultima esecuzione di prova fino a 105 trilioni di cifre, sono contento che abbiamo scelto la piattaforma che abbiamo fatto per questo importante record", ha aggiunto. Per maggiori dettagli sul precedente tentativo da 105 trilioni di cifre e sulle sue sfide, puoi leggere l'articolo completo qui.
 
Lezione di informatica e matematica
Quando abbiamo iniziato a esplorare modi interessanti per testare SSD di grande capacità, la soluzione era chiara nelle nostre recensioni di CPU e sistemi: y-cruncher. Quando si utilizza lo spazio di swap per calcoli estesi, il requisito di spazio è di circa un rapporto di 4,7:1 rispetto al numero di cifre, il che significa che 100 trilioni di cifre richiedono circa 470 TiB di spazio. Senza addentrarci troppo nei dettagli matematici e informatici, y-cruncher utilizza l'algoritmo di Chudnovsky, che si basa su una serie rapidamente convergente derivata dalla teoria delle funzioni modulari e delle curve ellittiche. Il nucleo di questo algoritmo si basa sulla seguente serie infinita:
 
 
La domanda più comune che abbiamo ricevuto riguardo ai nostri calcoli da 100 e 105 trilioni di cifre è stata: "Ok, è impressionante, ma perché ci vuole così tanto tempo e richiede così tanta memoria?" Questa domanda è stata spesso accompagnata da altre richieste frustranti su open source e sulle capacità di programmazione di Alex Yee. Facciamo un passo indietro ed esaminiamo questo da una prospettiva di sistema.
 
Il calcolo di un numero enorme di cifre di pi greco, come 100 trilioni, richiede uno storage sostanziale a causa delle grandi operazioni aritmetiche coinvolte. La sfida principale risiede nella moltiplicazione di numeri grandi, che intrinsecamente richiede una memoria significativa. Ad esempio, i migliori algoritmi per moltiplicare numeri di N cifre necessitano di circa 4N byte di memoria, la maggior parte dei quali viene utilizzata come spazio di lavoro. Questa memoria deve essere acceduta più volte durante il calcolo, trasformando il processo in un'attività intensiva di I/O su disco piuttosto che legata alla CPU.
 
La formula di Chudnovsky, ampiamente utilizzata per calcolare enormi quantità di cifre di pi greco, richiede estese operazioni aritmetiche. Questi compiti di moltiplicazione, divisione e elevamento al quadrato sono spesso semplificati in moltiplicazioni su larga scala. Storicamente, i supercomputer utilizzavano algoritmi AGM, che, sebbene più lenti, erano più facili da implementare e beneficiavano della potenza bruta di più macchine. Tuttavia, i progressi moderni hanno spostato il collo di bottiglia dalla potenza computazionale alla velocità di accesso alla memoria.
 
Le unità aritmetico-logiche (ALU) e le unità a virgola mobile (FPU) dei processori gestiscono queste grandi moltiplicazioni in modo simile alla moltiplicazione manuale su carta, suddividendole in compiti più piccoli e gestibili. In precedenza, i calcoli di pi greco erano legati al calcolo, ma la potenza computazionale odierna supera le velocità di accesso alla memoria, rendendo lo storage e l'affidabilità i fattori chiave per stabilire record di pi greco. Ad esempio, abbiamo osservato poca differenza di prestazioni tra la nostra macchina Intel a 128 core e un AMD Bergamo a 256 core; l'attenzione si è invece concentrata sull'efficienza dell'I/O su disco.
Gli SSD Solidigm svolgono un ruolo fondamentale in questi calcoli, non per la loro velocità pura, ma per la loro eccezionale densità di storage.
 
Gli SSD NVMe di livello consumer possono memorizzare fino a 4 TB in un fattore di forma compatto, mentre gli SSD enterprise impilano questi chip per una capacità ancora maggiore. Sebbene la NAND QLC sia più lenta di altri tipi di memoria flash, il parallelismo in questi SSD ad alta densità offre una larghezza di banda aggregata maggiore, rendendoli ideali per calcoli di pi greco su larga scala.
 
SSD NVMe QLC Solidigm, che abilitano la follia
Se stai ancora seguendo, ecco il punto chiave: quando si calcolano numeri troppo grandi per stare in memoria, i computer si affidano ad algoritmi software per l'aritmetica multiprecisione. Questi algoritmi suddividono i numeri grandi in blocchi gestibili ed eseguono la divisione utilizzando tecniche specializzate. È qui che entrano in gioco gli SSD NVMe Solidigm P5336 da 61,44 TB. y-cruncher prende questi blocchi gestibili, li memorizza prima nella memoria di sistema e poi li scambia nello spazio del disco di lavoro.
 
Ricorda, abbiamo bisogno di quel rapporto di circa 4,7:1 per lo spazio di swap, poiché ogni componente di quella complessa formula menzionata in precedenza deve essere rappresentato da innumerevoli bit.
 
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y-cruncher include un estimatore integrato per lo spazio su disco richiesto (ancora etichettato come "disco", *tosse*) che abbiamo trovato perfettamente accurato in questa e nelle esecuzioni passate.
 
Sebbene si possano utilizzare HDD o object storage, la capacità lorda è solo un pezzo di un puzzle molto complesso, come abbiamo scoperto nel nostro primo ciclo di test. La capacità di fornire uno storage sufficientemente grande e veloce vicino al dispositivo di calcolo è un tema ricorrente in StorageReview in questi giorni, dato il picco dei carichi di lavoro AI. Le prestazioni dello spazio di swap sono il singolo collo di bottiglia più grande in questo calcolo. Gli NVMe collegati direttamente offrono le massime prestazioni disponibili, e sebbene alcune opzioni possano avere una velocità di throughput per dispositivo più elevata, il nostro grande e denso array di unità QLC era più che in grado di gestire il compito.
 
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Prestazioni delle unità consumer e delle CPU. NON il sistema da record
y-cruncher dispone di un benchmark integrato che consente di regolare varie impostazioni per trovare le prestazioni ottimali per il proprio array di dischi. Questo è estremamente importante. Lo screenshot sopra mostra i risultati del benchmark per questo sistema consumer, inclusi i parametri relativi alla velocità di elaborazione della CPU e alle prestazioni degli SSD.
 
Alex Yee fornisce una documentazione estesa, ma per riassumere: dopo settimane di test, abbiamo scoperto che consentire a y-cruncher di interagire direttamente con le unità produce i migliori risultati. Abbiamo testato target di rete, unità dietro una scheda RAID SAS, schede RAID NVMe e target iSCSI. Quando y-cruncher ha il controllo diretto dell'hardware, la differenza di prestazioni è drammatica. Anche iSCSI ha funzionato in modo adeguato, ma lo abbiamo testato solo per il file di output, che può utilizzare "Direct IO" per tale interazione. Il codice RAID in modalità swap sembra essere ben progettato, e dai nostri test e conversazioni
 
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Le unità Solidigm da 61,44 TB stanno rapidamente emergendo come la soluzione ideale per molte sfide in questo settore. L'esecuzione del benchmark sul nostro sistema ha dimostrato che le unità funzionano alle velocità di lettura e scrittura specificate. Abbiamo scelto specificamente CPU Intel per ottenere il rapporto ottimale di 2:1 tra unità e calcolo, il che garantisce che la CPU non rimanga inattiva in attesa che le unità eseguano le operazioni. Con l'avanzare della tecnologia delle unità, possiamo condurre esecuzioni più estese e veloci selezionando CPU con un numero maggiore di core.
 

Server Dell PowerEdge R760 "personalizzato"

Come dice il proverbio, la terza volta è quella buona. Non è la prima volta che battiamo record con Pi; abbiamo imparato dalle nostre prime due iterazioni per costruire la migliore piattaforma Pi. La nostra prima build ha sfruttato un server 2U con 16 bay NVMe e tre slitte SSD interne. Con SSD Solidigm P5316 da 30,72 TB, abbiamo contenuto lo storage di swap per y-cruncher, ma abbiamo dovuto sfruttare un server di storage basato su HDD per il file di output. Era meno che ottimale, soprattutto durante la fase finale di scrittura. La nostra seconda piattaforma ha utilizzato lo stesso server, con un JBOF NVMe esterno collegato, che ci ha fornito un bay NVMe aggiuntivo, ma a scapito di cablaggi sensibili e prestazioni sbilanciate. Lo svantaggio di entrambe le piattaforme era la necessità di fare affidamento su hardware esterno durante l'intera esecuzione di y-cruncher, a scapito di alimentazione aggiuntiva e ulteriori punti di guasto.

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Per questa esecuzione, volevamo sfruttare un singolo server con NVMe diretto e avere spazio sufficiente per il nostro storage di swap y-cruncher e lo storage di output sotto lo stesso tetto metallico. Entra in gioco il Dell PowerEdge R760 con il backplane a 24 bay NVMe Direct Drives. Questa piattaforma sfrutta uno switch PCIe interno per far comunicare tutte le unità NVMe con il server contemporaneamente, bypassando qualsiasi necessità di hardware aggiuntivo o dispositivi RAID. Abbiamo quindi assemblato una configurazione di riser PCIe da più R760 nel nostro ambiente di laboratorio, dandoci quattro slot PCIe posteriori per ulteriori SSD NVMe montati su U.2. Un vantaggio è stato prendere dissipatori più grandi da un altro R760, dandoci il massimo margine di turbo-boost possibile. Il raffreddamento a liquido diretto è arrivato nel nostro laboratorio un mese troppo tardi per essere implementato in questa esecuzione.

"Il calcolo di pi greco a oltre 202 trilioni di cifre da parte del team di StorageReview Lab, ottenuto utilizzando processori Intel Xeon di 5ª generazione, sottolinea la potenza e l'efficienza di queste CPU. Sfruttando il conteggio dei core aumentato e le funzionalità di prestazioni avanzate del processore Xeon di 5ª generazione, questo traguardo stabilisce un nuovo punto di riferimento nella matematica computazionale e continua a spianare la strada a innovazioni in vari carichi di lavoro scientifici e ingegneristici", ha affermato Suzi Jewett, direttore generale di Intel per i prodotti processore Xeon di 5ª generazione.Hardware utilizzatoAnche la dimensione dell'alimentatore è stata fondamentale per questa esecuzione. Mentre la maggior parte penserebbe immediatamente che le CPU consumino la maggior parte dell'energia, avere 28 SSD NVMe sotto lo stesso tetto ha un impatto energetico considerevole. La nostra configurazione ha sfruttato gli alimentatori da 2400 W, che, a quanto pare, hanno funzionato a malapena. Abbiamo avuto alcuni momenti di assorbimento di potenza quasi critici in cui saremmo stati sottodimensionati se il sistema avesse perso una connessione all'alimentatore. Questo è successo all'inizio; il consumo energetico è salito alle stelle mentre i carichi della CPU raggiungevano il picco e il sistema aumentava l'attività I/O su tutti gli SSD. Se dovessimo rifarlo, i modelli da 2800 W sarebbero stati preferibili.Hardware utilizzatoPunti salienti tecniciCifre totali calcolate: 202.112.290.000.000Hardware utilizzato: Dell PowerEdge R760 con 2 CPU Intel Xeon 8592+, 1 TB di DRAM DDR5, 28 SSD Solidigm P5336 da 61,44 TB

Software e algoritmi

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: y-cruncher v0.8.3.9532-d2, Chudnovsky

Archiviazione dati

: 3,76 PB scritti per unità, 82,7 PB sui 22 dischi per l'array di swap

  • Durata del calcolo: 100,673 giorni
  • Telemetria y-cruncherCheckpoint logico più grande: 305.175.690.291.376 (278 TiB)
  • Utilizzo massimo logico del disco: 1.053.227.481.637.440 (958 TiB)Byte letti dal disco logico: 102.614.191.450.271.272 (91,1 PiB)
  • Byte scritti sul disco logico: 88.784.496.475.376.328 (78,9 PiB)Data di inizio: martedì 6 febbraio 16:09:07 2024
  • Data di fine: lunedì 20 maggio 05:43:16 2024Pi: 7.272.017,696 secondi, 84,167 giorni

Tempo totale di calcolo: 8.698.188,428 secondi, 100,673 giorni

  • Tempo effettivo dall'inizio alla fine: 8.944.449,095 secondi, 103,524 giorni
  • La cifra più grande conosciuta di Pi è 2, alla posizione 202.112.290.000.000 (duecento due trilioni, centododici miliardi, duecentonovanta milioni).
  • Implicazioni più ampie
  • Sebbene il calcolo di pi greco fino a un numero così vasto di cifre possa apparire come una sfida astratta, le applicazioni pratiche e le tecniche sviluppate durante questo progetto hanno implicazioni di vasta portata. Questi progressi possono migliorare vari compiti computazionali, dalla crittografia alle simulazioni complesse in fisica e ingegneria.
  • Il recente calcolo di pi greco a 202 trilioni di cifre evidenzia significativi progressi nella densità di storage e nel costo totale di proprietà (TCO). La nostra configurazione ha raggiunto uno sbalorditivo 1,720 petabyte di storage SSD NVMe all'interno di un singolo chassis 2U. Questa densità rappresenta un balzo in avanti nelle capacità di archiviazione dati, soprattutto considerando che il consumo energetico totale ha raggiunto un picco di soli 2,4 kW sotto pieno carico di CPU e unità.
  • Questa efficienza energetica contrasta con le tradizionali esecuzioni da record HPC che consumano molta più energia e generano calore eccessivo. Il consumo energetico aumenta esponenzialmente quando si considerano nodi aggiuntivi per sistemi di storage scalabili se è necessario espandere lo storage condiviso a bassa capacità rispetto allo storage locale ad alta densità. La gestione del calore è fondamentale, soprattutto per i data center più piccoli e gli armadi server. Il raffreddamento dei sistemi tradizionali da record HPC non è un'impresa da poco, richiede refrigeratori per data center che possono consumare più energia dell'apparecchiatura in funzione da sola. Riducendo al minimo il consumo energetico e l'emissione di calore, la nostra configurazione offre una soluzione più sostenibile e gestibile per le piccole imprese. Come bonus, la maggior parte della nostra esecuzione è stata eseguita con raffreddamento ad aria fresca.
  • Per mettere questo in prospettiva, immagina le sfide che affrontano coloro che operano con storage condiviso in rete e piattaforme non ottimizzate. Tali configurazioni richiederebbero uno o più refrigeratori per data center per mantenere le temperature sotto controllo. In questi ambienti, ogni watt risparmiato si traduce in meno raffreddamento richiesto e costi operativi inferiori, rendendo il nostro approccio ad alta densità e a basso consumo una scelta ideale. Un altro beneficio critico dell'esecuzione di una piattaforma snella ed efficiente per un'esecuzione da record è la protezione dell'intera configurazione con hardware di backup a batteria. Come accennato in precedenza, sarebbero necessari backup a batteria per server di calcolo, switch, server di storage, refrigeratori e pompe dell'acqua per mantenerla in funzione per una buona parte dell'anno.
  • Nel complesso, questo risultato da record dimostra il potenziale delle attuali tecnologie HPC e sottolinea l'importanza dell'efficienza energetica e della gestione termica negli ambienti di calcolo moderni.
  • Garantire l'accuratezza: la formula di Bailey-Borwein-Plouffe

Calcolare pi greco fino a 202 trilioni di cifre è un compito monumentale, ma garantire l'accuratezza di tali cifre è altrettanto cruciale. È qui che entra in gioco la formula di Bailey-Borwein-Plouffe (BBP).

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La formula BBP ci consente di verificare le cifre binarie di pi greco in formato esadecimale (base 16) senza dover calcolare tutte le cifre precedenti. Questo è particolarmente utile per il controllo incrociato di sezioni del nostro enorme calcolo.

Ecco una spiegazione semplificata:

Output esadecimale

: Generiamo prima le cifre di pi greco in esadecimale durante il calcolo principale. La formula BBP può calcolare direttamente qualsiasi singola cifra arbitraria di pi greco in base 16. Puoi farlo con altri programmi come GPUPI, ma y-cruncher ha anche una funzione integrata. Se preferisci un approccio open-source, le formule sono ben note.

Verifica incrociata

: Possiamo confrontare questi risultati con il nostro calcolo principale calcolando posizioni specifiche delle cifre esadecimali di pi greco in modo indipendente con la formula BBP. Se corrispondono, ciò indica fortemente che la nostra intera sequenza è corretta. Abbiamo eseguito questo controllo incrociato più di sei volte; eccone due.

Ad esempio, se il nostro calcolo primario produce le stesse cifre esadecimali di quelle ottenute dalla formula BBP in vari punti, possiamo affermare con sicurezza l'accuratezza delle nostre cifre. Questo metodo non è solo teorico; è stato applicato praticamente in tutti i calcoli significativi di pi greco, garantendo robustezza e affidabilità nei risultati.

R= Risultato ufficiale dell'esecuzione, V= Risultato della verifica

R: f3f7e2296 822ac6a8c9 7843dacfbc 1eeb4a5893 37088*

 

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V: *3f7e2296 822ac6a8c9 7843dacfbc 1eeb4a5893 370888

  1. I lettori attenti noteranno che le verifiche dagli screenshot e dal confronto sopra sono leggermente spostate (*). Sebbene non necessario, poiché l'esadecimale sarebbe influenzato alla fine, abbiamo anche controllato alcune altre posizioni (come 100 trilioni e 105 trilioni di cifre) per garantire che l'esecuzione corrispondesse. Sebbene sia teoricamente possibile calcolare qualsiasi cifra decimale di pi greco utilizzando un metodo simile, non è chiaro se ciò avrebbe una precisione superiore a soli 100 milioni di cifre o se sarebbe computazionalmente efficiente farlo, piuttosto che eseguire la matematica di Chudnovsky e ottenerle tutte. (Se Eric Weisstein vede questo, contattami; vorrei provarci.)Integrando questo processo di controllo incrociato matematico, possiamo garantire l'integrità del nostro calcolo di pi greco da 202 trilioni di cifre da record, dimostrando la nostra precisione computazionale e il nostro impegno per l'accuratezza scientifica.
  2. La strada da percorrereIl raggiungimento da parte del team di StorageReview Lab del calcolo di pi greco a oltre 202 trilioni di cifre testimonia la notevole progressione nel calcolo ad alte prestazioni e nelle tecnologie di storage. Questo risultato da record, alimentato dalle CPU Intel Xeon 8592+ nel nostro Dell PowerEdge R760 e dagli SSD NVMe QLC Solidigm da 61,44 TB, evidenzia come l'hardware moderno possa affrontare in modo efficiente compiti complessi e ad alto consumo di risorse con un'efficacia impareggiabile. Oltre a dimostrare l'esperienza del team di StorageReview, il successo del progetto sottolinea il potenziale dell'infrastruttura HPC odierna per spingere i limiti della matematica computazionale e di altri campi scientifici.

"Questo nuovo record mondiale di Pi è un risultato entusiasmante perché questo carico di lavoro computazionale è intenso quanto molti dei carichi di lavoro AI che vediamo oggi. Gli SSD Solidigm D5-P5336 da 61,44 TB hanno dimostrato, ancora una volta, che la potente combinazione di capacità ultra-elevata, prestazioni di lettura che saturano PCIe 4 e elevati Petabyte scritti, può resistere e scatenare alcune delle applicazioni più esigenti di oggi", ha affermato Greg Matson, VP, Solidigm's Data Center Storage Group. "Siamo entusiasti di aver avuto l'opportunità di abilitare un altro tentativo da record per calcolare Pi con i nostri partner di Dell Technologies e gli esperti di StorageReview."

Questa iniziativa fornisce anche preziose informazioni sull'ottimizzazione della densità di storage e dell'efficienza energetica, spianando la strada a soluzioni di calcolo più sostenibili e gestibili. Mentre continuiamo a esplorare il potenziale dell'HPC, le lezioni apprese da questo progetto guideranno sicuramente le future innovazioni, a beneficio di diversi campi che vanno dalla crittografia all'ingegneria. Il risultato del team di StorageReview Lab rappresenta una pietra miliare nella storia computazionale, dimostrando che possiamo raggiungere nuove vette di scoperta scientifica e progresso tecnologico con il giusto mix di hardware e competenza.

  • Ringraziamenti
  • Il team di StorageReview Lab ringrazia Solidigm, Dell Technologies, Intel e y-cruncher Alex Yee per il loro incrollabile supporto e contributo a questo progetto.

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