Установлен новый мировой рекорд в области математических вычислений: на мощностях единственного физического сервера было определено 314 триллионов знаков числа π. Этот результат значительно превосходит достижение Google Cloud 2022 года, когда удалось рассчитать «лишь» 100 триллионов знаков.
Проект был реализован командой StorageReview без привлечения распределенных облачных ресурсов. Весь массив вычислений выполнялся локально и занял 110 суток непрерывной работы оборудования.
Технический фундамент системы составил сервер Dell PowerEdge R7725, оснащенный парой процессоров AMD EPYC 9965 (в совокупности 384 вычислительных ядра) и 1,5 ТБ оперативной памяти стандарта DDR5. Для манипуляций с колоссальными объемами данных задействовали 40 NVMe-накопителей Micron 6550 Ion суммарной емкостью 2,1 ПБ.
Архитектура хранения была распределена следующим образом: 34 диска обеспечивали работу временных файлов утилиты y-cruncher в режиме JBOD, а оставшиеся шесть накопителей были объединены в RAID-массив для верификации и сохранности итоговых данных. Подобная конфигурация позволила достичь максимальной пропускной способности при высокой энергоэффективности.
За время работы система обработала 132 ПБ данных на чтение и 112 ПБ на запись. Пиковая нагрузка на дисковое пространство составила 1,43 ПиБ, а объем наиболее ресурсоемкой контрольной точки превысил 774 ТиБ. На каждый отдельный SSD-накопитель пришлось около 7,3 ПБ записанных данных, что в суммарном выражении для всех swap-устройств достигло 249 ПБ.
Средняя потребляемая мощность оборудования удерживалась на уровне 1600 Вт. Суммарные энергозатраты составили примерно 4305 кВт⋅ч, что соответствует 13,7 кВт⋅ч на каждый вычисленный триллион знаков. Для сравнения: предыдущий рекорд, установленный на кластерных системах при расчете 300 триллионов знаков, потребовал свыше 33 000 кВт⋅ч.
Данный эксперимент демонстрирует, что в специфических задачах, требующих глубокой оптимизации подсистемы хранения и интенсивной обработки данных, грамотно сконфигурированные локальные серверы могут превосходить по эффективности масштабные облачные инфраструктуры. Тем не менее исследователи отмечают, что эти выводы актуальны именно для подобных математических расчетов и не могут безусловно проецироваться на иные научные или корпоративные сценарии.
Источник: iXBT
