新纪录将圆周率计算到了小数点后202万亿位 用了28块61.44TB SSD

新纪录将圆周率计算到了小数点后202万亿位 用了28块61.44TB SSD 本次计算采用了戴尔PowerEdge R760服务器，配置Intel五代至强铂金8592+ 64核心处理器、1TB DDR5内存、Solidigm D5-P5336 61.44TB SSD，一共多达28块，总容量将近1.5PB。计算连续进行了足足85天，也就是将近三个月，每块SSD都写入了3.76PB的数据。计算圆周率当然需要超强的CPU算力，那为什么还需要超大SSD呢？这是因为，当计算数据过大、远远大于内存时，必须使用多精度算术软件算法，将数据分解成易于管理的数据块，并使用特定算法进行分离，自然对存储容量、速度提出了严格的要求。之前计算105万亿位的时候，用的也是Solidigm SSD，搭配了AMD EPYC 256核心处理器。 ... PC版： 手机版：

新纪录诞生：圆周率π已被精确到小数点后105万亿位

新纪录诞生：圆周率π已被精确到小数点后105万亿位 据美国趣味科学网站15日报道，在国际圆周率日（3月14日），总部位于美国加州的计算机存储公司Solidigm发布声明称，该公司已将圆周率Pi（π）计算到小数点后约105万亿位，打破此前100万亿位的世界纪录。据了解，本次计算历时75天，利用了100万GB数据，需要的计算能力与数十万部智能手机相当，Solidigm负责人布莱恩·比勒在声明中表示，这一成就“绝非易事，它涉及细致的规划、优化和执行”。计算圆周率向来是一个挑战，在2021年，瑞士科学家利用超级计算机历时108天，计算出小数点后62.8万亿位数；2022年，谷歌公司将圆周率计算到小数点后100万亿位，创下当时的世界纪录；今年4月，Solidigm公司追平这一纪录。 ... PC版： 手机版：

日前Google Cloud 再次宣布打破了百万亿位的圆周率计算纪录，Google Cloud 团队表示，其借助计算引擎（Com

日前Google Cloud 再次宣布打破了百万亿位的圆周率计算纪录，Google Cloud 团队表示，其借助计算引擎（Compute Engine）服务完成了本次新挑战。期间用到了 N2 机器家族、虚拟 NIC @ 100 Gbps 出口带宽，以及平衡持久磁盘（balanced Persistent Disks）等新功能。目前 Google Cloud 团队已同吉尼斯世界纪录官方取得了联系，以验证其最新壮举。 最终 Google Cloud 计算到的百万亿位圆周率的最后 100 位数字为： 4658718895 1242883556 4671544483 9873493812 1206904813 2656719174 5255431487 2142102057 7077336434 3095295560 。

圆周率已计算至小数点后约 105 万亿位，再次刷新纪录

圆周率已计算至小数点后约 105 万亿位，再次刷新纪录 在国际圆周率日（3 月 14 日），总部位于美国加州的计算机存储公司 Solidigm 发布声明称，该公司已将圆周率 Pi（π）计算到小数点后约 105 万亿位，打破此前 100 万亿位的世界纪录。 据悉，本次计算历时 75 天，使用该公司专有的 36 个固态硬盘，存储了大约 100 万 GB 数据，需要的计算能力与数十万部智能手机相当。而在 2023 年 4 月，Solidigm 曾追平由 Google Cloud 在 2022 年创下的将圆周率计算到小数点后 100 万亿位的纪录。 美国趣味科学网站透露，如果在纸上用 10 号字体在一条连续的行中输入这个数字，这个数字将长约 23 亿英里（37 亿公里），这意味着它可以从地球延伸到天王星和海王星之间的某个地方。 值得庆幸的是，解开圆周率 Pi 的隐藏小数位对数学没有真正的影响，因为计算很少需要超过几十位数字。例如，美国宇航局的科学家只需要知道圆周率的前 15 位小数。 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat

英特尔"Aurora"突破Exaflops障碍 成为AI领域速度最快的超级计算机

英特尔"Aurora"突破Exaflops障碍 成为AI领域速度最快的超级计算机 由英特尔、阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory）和HPE合作研发的Aurora超级计算机以585.34 petaflops的部分系统运行速度排名第二。阿贡的早期科学计划取得了重大进展，该计划重点关注科学研究中的高性能计算和人工智能应用。图为安装团队成员在阿贡国家实验室的众多机架中穿行。(图片来源：阿贡国家实验室）Aurora超级计算机部署在阿贡国家实验室，由惠普企业公司（HPE）合作建造，有望成为高性能计算和人工智能领域表现最出色的产品之一。该平台由英特尔至强 CPU Max 和数据中心 GPU Max 系列提供支持，与AMD 展开了激烈的竞争，后者成功地率先突破了Exaflops关卡。与此同时，尽管早在 2019 年就宣布了 Aurora 超级计算机，但它几乎没能达到预期目标，但如今，该系统的运行能力已达到 87%，即总共 9234 个节点。在规格方面，Aurora 超级计算机由 166 个机架组成，其中包括 10624 个刀片服务器、21248 个英特尔至强 CPU Max 芯片（第四代）和 63744 个英特尔数据中心 GPU Max 系列单元（Ponte Vecchio）。它基于 HPE slingshot 光纤架构进行互连，使用 84992 个端点。在性能指标方面，Aurora 超级计算机在 HPL LINPACK 基准测试中名列第二，但仅用了总节点容量的 87%（9234 个节点对 10624 个节点）就达到了 1.012 exaflops，成功突破了1 Exaflops障碍。在 HPCG 测试中，该系统也以 5612 TFLOPs/second 的成绩排名第三，仅使用了系统的 39%。利用 Xe 核心架构及其多个人工智能硬件模块，曙光超级计算机目前在人工智能性能排行榜上名列第一，额定总性能为 10.6 AI Exaflops。该性能使用 LINPACK 混合精度（HPL-MxP）基准进行测量。采用英特尔至强CPU Max系列和英特尔数据中心GPU Max系列技术部署的新型超级计算机彰显了英特尔推进高性能计算和人工智能的目标。这些系统包括欧洲-地中海气候变化中心（CMCC）的Cassandra，用于加速气候变化建模；意大利国家新技术、能源和可持续经济发展局（ENEA）的CRESCO 8，用于实现核聚变能源的突破；德克萨斯高级计算中心 (TACC)，该中心已全面投入使用，可对超音速湍流进行生物数据分析，并对多种材料进行原子模拟；以及英国原子能管理局 (UKAEA)，用于解决未来核聚变发电厂设计中的内存约束问题。混合精度人工智能基准测试的结果将为英特尔面向人工智能和高性能计算的下一代 GPU（代号为 Falcon Shores）奠定基础。Falcon Shores将利用下一代英特尔Xe架构和英特尔高迪的最佳性能。这种集成实现了统一的编程接口。英特尔至强6的早期性能结果显示，与上一代产品相比， 配备P核和多路复用器组合级（MCR）内存（8800 MT/s）的实际高性能计算应用（如欧洲海洋建模核心（NEMO））的性能提高了2.3倍，为成为高性能计算解决方案的首选主机CPU奠定了坚实的基础。 ... PC版： 手机版：

英特尔至强“Granite Rapids”晶圆图片现身 首款基于英特尔3工艺的硅片

英特尔至强“Granite Rapids”晶圆图片现身 首款基于英特尔3工艺的硅片 英特尔3工艺的晶体管密度和性能可与台积电N3系列和三星3GA系列节点相媲美。晶圆包含正方形的 30 核芯片，其中两个组成一个"Granite Rapids-XCC"处理器，CPU 内核数可达到 56 核/112 线程（每个芯片有两个内核未使用）。瓦片上的 30 个内核中，每个都是一个"Redwood Cove"P 内核。相比之下，目前的"Emerald Rapids"至强处理器使用的是"Raptor Cove"内核，并且是在英特尔 7 代工节点上制造的。英特尔正计划通过在硅片上实施几种固定功能加速器来加快流行的服务器工作负载，从而克服与 AMD EPYC（包括即将推出的 EPYC"都灵"Zen 5 处理器及其传闻中的 128 核/256 线程数量）在 CPU 内核数量上的差距。预计"Redwood Cove"内核将成为英特尔首个采用 AVX10 和 APX 的 IA 内核。 ... PC版： 手机版：