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भंडारण समीक्षा प्रयोगशाला ने 202 ट्रिलियन अंकों से अधिक के साथ पाई गणना विश्व रिकॉर्ड तोड़ दिया

March 12, 2026

कंप्यूटेशनल शक्ति के एक प्रभावशाली प्रदर्शन में, स्टोरेज रिव्यू लैब टीम ने पाई को आश्चर्यजनक 202,112,290,000,000 अंकों तक कंप्यूट करके लगातार विश्व रिकॉर्ड हासिल किया है। यह उल्लेखनीय मील का पत्थर टीम के पिछले 105 ट्रिलियन अंकों के रिकॉर्ड को पार करता है, जो आधुनिक उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग (एचपीसी) और अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए कमोडिटी हार्डवेयर प्लेटफार्मों की बेजोड़ क्षमताओं को उजागर करता है।

अभूतपूर्व कम्प्यूटेशनल उपलब्धि

इस असाधारण उपलब्धि को हासिल करने के लिए, स्टोरेज रिव्यू लैब टीम ने एक अत्यधिक उन्नत हार्डवेयर सेटअप का इस्तेमाल किया। इंटेल ज़ीऑन 8592+ सीपीयू और सॉलिडगिम P5336 61.44TB NVMe SSD का उपयोग करते हुए, टीम ने 85 दिनों तक लगभग लगातार गणना की, जिसमें 28 सॉलिडगिम ड्राइव पर लगभग 1.5 पेटाबाइट्स स्टोरेज का उपयोग किया गया। यह अभूतपूर्व परियोजना कम्प्यूटेशनल शक्ति और दक्षता दोनों में महत्वपूर्ण प्रगति को रेखांकित करती है।

स्टोरेज रिव्यू लैब टीम के सिस्टम आर्किटेक्ट जॉर्डन रानोस ने कहा, "यह नया रिकॉर्ड आज के उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे की असाधारण क्षमता को उजागर करता है।" "इस मील के पत्थर तक पहुंचकर, हम न केवल कम्प्यूटेशनल गणित में नए बेंचमार्क स्थापित कर रहे हैं, बल्कि विभिन्न वैज्ञानिक और इंजीनियरिंग क्षेत्रों में भविष्य के नवाचारों के लिए आधार भी तैयार कर रहे हैं।"

मार्च 2024 में, स्टोरेज रिव्यू लैब टीम ने पाई को 105 ट्रिलियन अंकों तक कंप्यूट करके विश्व रिकॉर्ड बनाया। 256 कोर और लगभग एक पेटाबाइट सॉलिडगिम QLC SSD वाले डुअल-प्रोसेसर AMD EPYC सिस्टम का उपयोग करते हुए, टीम ने मेमोरी और स्टोरेज की बाधाओं सहित प्रमुख तकनीकी बाधाओं को दूर किया। इस उपलब्धि ने आधुनिक हार्डवेयर की क्षमताओं का प्रदर्शन किया और एचपीसी सिस्टम को अनुकूलित करने में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान की।

स्टोरेज रिव्यू लैब के निदेशक केविन ओ'ब्रायन ने कहा, "न केवल सॉलिडगिम ड्राइव और डेल पावरएज R760 ने एक साथ निर्बाध रूप से काम किया, बल्कि इस नए रिकॉर्ड की लगभग हैंड्स-ऑफ प्रकृति हमारे पिछले प्रयास की चुनौतियों से एक ताज़ा बदलाव थी।" "105 ट्रिलियन अंकों तक के पिछले परीक्षण रन में हमने जो कुछ भी अनुभव किया, उसके बाद, मुझे खुशी है कि हमने इस प्रमुख रिकॉर्ड के लिए वह प्लेटफॉर्म चुना जो हमने चुना था," उन्होंने आगे कहा। पिछले 105-ट्रिलियन-अंक प्रयास और इसकी चुनौतियों के बारे में अधिक जानकारी के लिए, आप यहां पूरा लेख पढ़ सकते हैं।

कंप्यूटर विज्ञान और गणित का पाठ

जब हमने पहली बार बड़े क्षमता वाले SSD का परीक्षण करने के आकर्षक तरीके खोजना शुरू किया, तो समाधान हमारे CPU और सिस्टम समीक्षाओं में स्पष्ट था: वाई-क्रंचर। व्यापक गणनाओं के लिए स्वैप स्पेस का उपयोग करते समय, स्थान की आवश्यकता अंकों की संख्या के सापेक्ष लगभग 4.7:1 अनुपात होती है - जिसका अर्थ है कि 100 ट्रिलियन अंकों के लिए लगभग 470TiB स्थान की आवश्यकता होती है। गणित और कंप्यूटर विज्ञान के विवरण में बहुत गहराई में जाए बिना, वाई-क्रंचर चुडनोव्स्की एल्गोरिथम का उपयोग करता है, जो मॉड्यूलर फ़ंक्शन और अण्डाकार वक्र सिद्धांत से प्राप्त तेजी से अभिसरण श्रृंखला पर आधारित है। इस एल्गोरिथम का मूल निम्नलिखित अनंत श्रृंखला पर निर्भर करता है:

हमें प्राप्त 100-ट्रिलियन और 105-ट्रिलियन-अंक गणनाओं के बारे में सबसे आम सवाल था: "ठीक है, यह प्रभावशाली है, लेकिन इसमें इतना समय क्यों लगता है और इतनी अधिक मेमोरी की आवश्यकता क्यों होती है?" यह प्रश्न अक्सर ओपन सोर्स और एलेक्स यी के प्रोग्रामिंग कौशल के बारे में अन्य निराशाजनक पूछताछ के साथ जोड़ा जाता था। आइए सिस्टम-स्तरीय दृष्टिकोण से इसकी जांच करें।

पाई अंकों की एक विशाल संख्या की गणना करना - जैसे 100 ट्रिलियन - शामिल बड़ी अंकगणितीय संक्रियाओं के कारण पर्याप्त भंडारण की आवश्यकता होती है। प्राथमिक चुनौती बड़ी संख्याओं को गुणा करना है, जिसके लिए स्वाभाविक रूप से महत्वपूर्ण मेमोरी की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, N-अंकों वाली संख्याओं को गुणा करने के लिए सर्वोत्तम एल्गोरिदम को लगभग 4N बाइट्स मेमोरी की आवश्यकता होती है, जिसमें से अधिकांश स्क्रैच स्पेस के रूप में उपयोग की जाती है। इस मेमोरी को गणना के दौरान कई बार एक्सेस किया जाना चाहिए, जिससे प्रक्रिया सीपीयू-बाध्य होने के बजाय डिस्क आई/ओ-गहन कार्य बन जाती है।

चुडनोव्स्की सूत्र, जिसका व्यापक रूप से पाई अंकों की विशाल संख्या की गणना के लिए उपयोग किया जाता है, के लिए व्यापक अंकगणितीय संक्रियाओं की आवश्यकता होती है। ये गुणन, विभाजन और वर्ग कार्य अक्सर बड़े पैमाने पर गुणन के लिए सरल किए जाते हैं। ऐतिहासिक रूप से, सुपरकंप्यूटर एजीएम एल्गोरिदम का उपयोग करते थे, जो - धीमे होने के बावजूद - लागू करने में आसान थे और कई मशीनों की कच्ची शक्ति से लाभान्वित होते थे। हालांकि, आधुनिक प्रगति ने बाधा को कम्प्यूटेशनल शक्ति से मेमोरी एक्सेस गति तक स्थानांतरित कर दिया है।

प्रोसेसर अंकगणित तर्क इकाइयां (एएलयू) और फ्लोटिंग पॉइंट इकाइयां (एफपीयू) इन बड़ी गुणन क्रियाओं को मैन्युअल कागज-आधारित गुणन के समान संभालती हैं, उन्हें छोटे, प्रबंधनीय कार्यों में तोड़ती हैं। पहले, पाई गणनाएं कंप्यूट-बाध्य थीं, लेकिन आज की कम्प्यूटेशनल शक्ति मेमोरी एक्सेस गति से अधिक है, जिससे भंडारण और विश्वसनीयता पाई रिकॉर्ड स्थापित करने में प्रमुख कारक बन गए हैं। उदाहरण के लिए, हमने अपने 128-कोर इंटेल मशीन और 256-कोर एएमडी बर्गामो के बीच बहुत कम प्रदर्शन अंतर देखा; इसके बजाय ध्यान डिस्क आई/ओ दक्षता पर था।

सॉलिडगिम एसएसडी इन गणनाओं में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं - उनकी कच्ची गति के कारण नहीं, बल्कि उनके असाधारण भंडारण घनत्व के कारण।

उपभोक्ता-ग्रेड NVMe ड्राइव कॉम्पैक्ट फॉर्म फैक्टर में 4TB तक स्टोर कर सकते हैं, जबकि एंटरप्राइज़ SSDs और भी अधिक क्षमता के लिए इन चिप्स को स्टैक करते हैं। हालांकि QLC NAND अन्य फ्लैश मेमोरी प्रकारों की तुलना में धीमा है, इन उच्च-घनत्व SSDs में समानांतरता उच्च समग्र बैंडविड्थ प्रदान करती है, जिससे वे बड़े पैमाने पर पाई गणनाओं के लिए आदर्श बन जाते हैं।

सॉलिडगिम QLC NVMe SSDs, पागलपन को सक्षम करना

यदि आप अभी भी अनुसरण कर रहे हैं, तो यहां मुख्य बात यह है: जब मेमोरी में फिट होने के लिए बहुत बड़ी संख्या की गणना की जाती है, तो कंप्यूटर मल्टी-प्रिसिजन अंकगणित के लिए सॉफ्टवेयर एल्गोरिदम पर भरोसा करते हैं। ये एल्गोरिदम बड़ी संख्याओं को प्रबंधनीय टुकड़ों में तोड़ते हैं और विशेष तकनीकों का उपयोग करके विभाजन करते हैं। यहीं पर सॉलिडगिम P5336 61.44TB NVMe SSDs काम आते हैं। वाई-क्रंचर इन प्रबंधनीय टुकड़ों को लेता है, उन्हें पहले सिस्टम मेमोरी में संग्रहीत करता है, और फिर उन्हें स्क्रैच ड्राइव स्पेस में स्वैप करता है।

याद रखें, हमें स्वैप स्पेस के लिए लगभग 4.7:1 अनुपात की आवश्यकता है, क्योंकि पहले बताई गई जटिल सूत्र के प्रत्येक घटक को अनगिनत बिट्स द्वारा दर्शाया जाना चाहिए।

वाई-क्रंचर में आवश्यक ड्राइव स्पेस के लिए एक अंतर्निहित अनुमानक शामिल है (अभी भी "डिस्क" के रूप में लेबल किया गया है, *खांसी*) जिसे हमने इस और पिछले रन में पूरी तरह से सटीक पाया।

हालांकि आप एचडीडी या ऑब्जेक्ट स्टोरेज का उपयोग कर सकते हैं, कच्ची क्षमता एक बहुत ही जटिल पहेली का केवल एक टुकड़ा है - जैसा कि हमने अपने परीक्षण के पहले दौर में खोजा था। कंप्यूट डिवाइस के करीब पर्याप्त रूप से बड़े और तेज़ स्टोरेज प्रदान करने की क्षमता हाल के दिनों में स्टोरेज रिव्यू में एक आवर्ती विषय है, जो एआई वर्कलोड में वृद्धि को देखते हुए है। स्वैप स्पेस का प्रदर्शन इस गणना में सबसे बड़ी बाधा है। सीधे जुड़े NVMe उच्चतम उपलब्ध प्रदर्शन प्रदान करते हैं, और जबकि कुछ विकल्पों में प्रति-डिवाइस थ्रूपुट तेज हो सकता है, QLC ड्राइव की हमारी बड़ी, सघन सरणी कार्य को संभालने में सक्षम से अधिक थी।

उपभोक्ता ड्राइव और सीपीयू प्रदर्शन। रिकॉर्ड सिस्टम नहीं

वाई-क्रंचर में एक अंतर्निहित बेंचमार्क है जो आपको अपने डिस्क सरणी के लिए इष्टतम प्रदर्शन खोजने के लिए विभिन्न सेटिंग्स को समायोजित करने की अनुमति देता है। यह अत्यंत महत्वपूर्ण है। उपरोक्त स्क्रीनशॉट इस उपभोक्ता प्रणाली के लिए बेंचमार्क परिणाम दिखाता है, जिसमें सीपीयू प्रसंस्करण गति और एसएसडी प्रदर्शन पर मेट्रिक्स शामिल हैं।

एलेक्स यी व्यापक प्रलेखन प्रदान करता है, लेकिन संक्षेप में: हफ्तों के परीक्षण के बाद, हमने पाया कि वाई-क्रंचर को सीधे ड्राइव के साथ इंटरैक्ट करने देना सबसे अच्छा परिणाम देता है। हमने नेटवर्क लक्ष्य, एसएएस रेड कार्ड के पीछे ड्राइव, एनवीएमई रेड कार्ड और आईएससीएसआई लक्ष्य का परीक्षण किया। जब वाई-क्रंचर के पास हार्डवेयर का सीधा नियंत्रण होता है, तो प्रदर्शन अंतर नाटकीय होता है। आईएससीएसआई ने भी पर्याप्त प्रदर्शन किया, लेकिन हमने इसका परीक्षण केवल आउटपुट फ़ाइल के लिए किया, जो उस इंटरैक्शन के लिए "डायरेक्ट आईओ" का उपयोग कर सकती है। स्वैप मोड रेड कोड अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया प्रतीत होता है, और हमारे परीक्षण और बातचीत से

61.44TB सॉलिडगिम ड्राइव इस क्षेत्र में कई चुनौतियों के लिए आदर्श समाधान के रूप में तेजी से उभर रहे हैं। हमारे सिस्टम पर बेंचमार्क चलाने से पता चला कि ड्राइव अपनी निर्दिष्ट रीड और राइट स्पीड पर प्रदर्शन करते हैं। हमने इष्टतम 2:1 ड्राइव-टू-कम्प्यूटेशन अनुपात प्राप्त करने के लिए विशेष रूप से इंटेल सीपीयू का चयन किया - यह सुनिश्चित करता है कि सीपीयू ड्राइव के प्रदर्शन की प्रतीक्षा में निष्क्रिय न रहे। जैसे-जैसे ड्राइव तकनीक आगे बढ़ती है, हम उच्च कोर-काउंट सीपीयू का चयन करके अधिक व्यापक, तेज रन कर सकते हैं।

"कस्टम" डेल पावरएज R760 सर्वर

जैसा कि कहावत है, तीसरी बार भाग्यशाली होता है। पाई के साथ रिकॉर्ड तोड़ने का यह हमारा पहला अनुभव नहीं है; हमने अपने सर्वश्रेष्ठ पाई प्लेटफॉर्म बनाने के लिए अपने पहले दो पुनरावृत्तियों से सबक लिया। हमारे पहले बिल्ड ने 16 NVMe बे और तीन आंतरिक SSD स्लेज के साथ 2U सर्वर का लाभ उठाया। 30.72TB सॉलिडगिम P5316 SSDs के साथ, हमने वाई-क्रंचर के लिए स्वैप स्टोरेज को समाहित किया, लेकिन हमें आउटपुट फ़ाइल के लिए HDD-आधारित स्टोरेज सर्वर का उपयोग करना पड़ा। यह कम से कम इष्टतम था, खासकर राइट-आउट चरण के अंत के दौरान। हमारे दूसरे प्लेटफॉर्म ने उसी सर्वर का उपयोग किया, जिसमें एक बाहरी NVMe JBOF संलग्न था, जिसने हमें अतिरिक्त NVMe बे दिया - लेकिन संवेदनशील केबलिंग और असंतुलित प्रदर्शन की कीमत पर। दोनों प्लेटफार्मों का नुकसान यह था कि पूरे वाई-क्रंचर रन के दौरान बाहरी हार्डवेयर पर निर्भर रहना पड़ता था, जिससे अतिरिक्त बिजली और विफलता के अतिरिक्त बिंदु लगते थे।

इस रन के लिए, हम एक ऑल-डायरेक्ट-एनवीएमई सिंगल सर्वर का लाभ उठाना चाहते थे और हमारे वाई-क्रंचर स्वैप स्टोरेज और आउटपुट स्टोरेज के लिए एक ही शीट-मेटल छत के नीचे पर्याप्त जगह रखना चाहते थे। डेल पावरएज R760 को 24-बे NVMe डायरेक्ट ड्राइव बैकप्लेन के साथ पेश करें। यह प्लेटफॉर्म सभी NVMe ड्राइव को सर्वर से एक साथ बात करने के लिए एक आंतरिक पीसीआईई स्विच का लाभ उठाता है, जिससे किसी अतिरिक्त हार्डवेयर या रेड उपकरणों की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। फिर हमने अपने लैब वातावरण में कई R760s से एक पीसीआईई राइजर कॉन्फ़िगरेशन को एक साथ जोड़ा, जिससे हमें अतिरिक्त यू.2 माउंटेड NVMe SSDs के लिए पीछे चार पीसीआईई स्लॉट मिले। एक बोनस यह था कि हमने दूसरे R760 से बड़े हीटसिंक लिए, जिससे हमें जितना संभव हो उतना टर्बो-बूस्ट हेडरूम मिला। डायरेक्ट लिक्विड कूलिंग इस रन में लागू होने के लिए एक महीने देर से हमारे लैब में आई।

डेल पावरएज R760 के साथ 5वीं पीढ़ी के इंटेल ज़ीऑन प्रोसेसर का उपयोग करके स्टोरेज रिव्यू लैब टीम द्वारा 202 ट्रिलियन अंकों से अधिक पाई की गणना, इन सीपीयू की शक्ति और दक्षता को रेखांकित करती है। 5वीं पीढ़ी के ज़ीऑन प्रोसेसर की बढ़ी हुई कोर गणना और उन्नत प्रदर्शन सुविधाओं का लाभ उठाते हुए, यह मील का पत्थर कम्प्यूटेशनल गणित में एक नया बेंचमार्क स्थापित करता है और विभिन्न वैज्ञानिक और इंजीनियरिंग वर्कलोड में नवाचारों के लिए मार्ग प्रशस्त करता रहता है, " सुजी ज्यूएट, इंटेल के 5वीं पीढ़ी के इंटेल ज़ीऑन प्रोसेसर उत्पादों के महाप्रबंधक ने कहा।^{उपयोग किया गया हार्डवेयर}बिजली आपूर्ति का आकार भी इस रन के लिए महत्वपूर्ण था। जबकि अधिकांश लोग तुरंत सोचेंगे कि सीपीयू सबसे अधिक बिजली खींचते हैं, एक ही छत के नीचे 28 NVMe SSDs होना बिजली का एक महत्वपूर्ण प्रभाव है। हमारे बिल्ड ने 2400W पीएसयू का लाभ उठाया, जो पता चला, केवल मुश्किल से काम किया। हमारे पास कुछ लगभग-गंभीर स्तर के बिजली खींचने वाले क्षण थे जहां हम कम बिजली वाले होते यदि सिस्टम ने एक बिजली आपूर्ति कनेक्शन छोड़ दिया होता। यह जल्दी हिट हुआ; सीपीयू लोड चरम पर होने पर बिजली की खपत आसमान छू गई, और सिस्टम ने सभी एसएसडी पर आई/ओ गतिविधि बढ़ा दी। यदि हमें इसे फिर से करना पड़ता, तो 2800W मॉडल को प्राथमिकता दी जाती।^{उपयोग किया गया हार्डवेयर}तकनीकी मुख्य बातेंकुल अंकों की गणना की गई: 202,112,290,000,000^{उपयोग किया गया हार्डवेयर}: डेल पावरएज R760 2x इंटेल ज़ीऑन 8592+ सीपीयू, 1TB DDR5 DRAM, 28x सॉलिडगिम 61.44TB P5336 के साथ

सॉफ्टवेयर और एल्गोरिदम

: वाई-क्रंचर v0.8.3.9532-d2, चुडनोव्स्की

डेटा भंडारण

: प्रति ड्राइव 3.76PB लिखा गया, स्वैप सरणी के लिए 22 डिस्क पर 82.7PB

गणना अवधि: 100.673 दिन
वाई-क्रंचर टेलीमेट्रीलॉजिकल सबसे बड़ा चेकपॉइंट: 305,175,690,291,376 (278 TiB)
लॉजिकल पीक डिस्क उपयोग: 1,053,227,481,637,440 (958 TiB)लॉजिकल डिस्क बाइट्स पढ़े गए: 102,614,191,450,271,272 (91.1 PiB)
लॉजिकल डिस्क बाइट्स लिखे गए: 88,784,496,475,376,328 (78.9 PiB)प्रारंभ तिथि: मंगलवार 6 फरवरी 16:09:07 2024
अंतिम तिथि: सोमवार 20 मई 05:43:16 2024पाई: 7,272,017.696 सेकंड, 84.167 दिन

कुल गणना समय: 8,698,188.428 सेकंड, 100.673 दिन

शुरू से अंत तक दीवार का समय: 8,944,449.095 सेकंड, 103.524 दिन
पाई का सबसे बड़ा ज्ञात अंक 2 है, जो 202,112,290,000,000 की स्थिति पर है (दो सौ दो ट्रिलियन, एक सौ बारह अरब, दो सौ नब्बे मिलियन)।
व्यापक निहितार्थ
पाई को इतनी विशाल संख्या में अंकों तक कंप्यूट करना एक अमूर्त चुनौती के रूप में दिखाई दे सकता है, इस परियोजना के दौरान विकसित व्यावहारिक अनुप्रयोगों और तकनीकों के दूरगामी निहितार्थ हैं। ये प्रगति क्रिप्टोग्राफी से लेकर भौतिकी और इंजीनियरिंग में जटिल सिमुलेशन तक विभिन्न कम्प्यूटेशनल कार्यों को बढ़ा सकती है।
हाल ही में 202 ट्रिलियन अंकों की पाई गणना ने भंडारण घनत्व और स्वामित्व की कुल लागत (TCO) में महत्वपूर्ण प्रगति को उजागर किया है। हमारे सेटअप ने एक एकल 2U चेसिस के भीतर आश्चर्यजनक 1.720 पेटाबाइट्स NVMe SSD स्टोरेज हासिल किया। यह घनत्व डेटा भंडारण क्षमताओं में एक छलांग का प्रतिनिधित्व करता है, खासकर जब कुल बिजली की खपत केवल 2.4kW पर पूर्ण सीपीयू और ड्राइव लोड के तहत चरम पर थी।
यह ऊर्जा दक्षता पारंपरिक एचपीसी रिकॉर्ड रन के विपरीत है जो काफी अधिक बिजली की खपत करते हैं और अत्यधिक गर्मी उत्पन्न करते हैं। कम क्षमता वाले साझा स्टोरेज की तुलना में उच्च-घनत्व वाले स्थानीय स्टोरेज का विस्तार करने की आवश्यकता होने पर अतिरिक्त नोड्स के लिए स्केल-आउट स्टोरेज सिस्टम के लिए बिजली की खपत तेजी से बढ़ती है। गर्मी प्रबंधन महत्वपूर्ण है, खासकर छोटे डेटा केंद्रों और सर्वर अलमारियों के लिए। पारंपरिक एचपीसी रिकॉर्ड सिस्टम को ठंडा करना कोई छोटी बात नहीं है, जिसके लिए डेटा सेंटर चिलर की आवश्यकता होती है जो अकेले उपकरण चलाने की तुलना में अधिक बिजली खींच सकते हैं। बिजली की खपत और गर्मी उत्पादन को कम करके, हमारा सेटअप छोटे व्यवसायों के लिए अधिक टिकाऊ और प्रबंधनीय समाधान प्रदान करता है। एक बोनस के रूप में, हमारे अधिकांश रन ताजी हवा कूलिंग के साथ किए गए थे।
इसे परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, उन चुनौतियों की कल्पना करें जिनका सामना नेटवर्क साझा स्टोरेज और अन-अनुकूलित प्लेटफार्मों के साथ दौड़ने वाले करते हैं। उन सेटअपों को तापमान को नियंत्रित रखने के लिए एक या अधिक डेटा सेंटर चिलर की आवश्यकता होगी। इन वातावरणों में, हर वाट बचाया गया कम कूलिंग की आवश्यकता और कम परिचालन लागत में तब्दील हो जाता है, जिससे हमारा उच्च-घनत्व, कम-शक्ति वाला दृष्टिकोण एक आदर्श विकल्प बन जाता है। रिकॉर्ड रन के लिए एक दुबला और कुशल प्लेटफॉर्म चलाने का एक और महत्वपूर्ण लाभ पूरे सेटअप को बैटरी बैकअप हार्डवेयर के साथ सुरक्षित करना है। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, आपको कंप्यूट सर्वर, स्विचिंग, स्टोरेज सर्वर, चिलर और पानी के पंपों को पूरे साल जीवित रखने के लिए बैटरी बैकअप की आवश्यकता होगी।
कुल मिलाकर, यह रिकॉर्ड-तोड़ उपलब्धि वर्तमान एचपीसी प्रौद्योगिकियों की क्षमता को प्रदर्शित करती है और आधुनिक कंप्यूटिंग वातावरण में ऊर्जा दक्षता और थर्मल प्रबंधन के महत्व को रेखांकित करती है।
सटीकता सुनिश्चित करना: बेली-बोर्वीन-प्लौफ सूत्र

पाई को 202 ट्रिलियन अंकों तक कंप्यूट करना एक विशाल कार्य है, लेकिन उन अंकों की सटीकता सुनिश्चित करना भी उतना ही महत्वपूर्ण है। यहीं पर बेली-बोर्वीन-प्लौफ (बीबीपी) सूत्र काम आता है।

बीबीपी सूत्र हमें सभी पूर्ववर्ती अंकों की गणना किए बिना पाई के बाइनरी अंकों को हेक्साडेसिमल (आधार 16) प्रारूप में सत्यापित करने की अनुमति देता है। यह हमारे विशाल गणना के अनुभागों को क्रॉस-चेक करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है।

यहां एक सरलीकृत स्पष्टीकरण दिया गया है:

हेक्साडेसिमल आउटपुट

: हम मुख्य गणना के दौरान पहले पाई के अंकों को हेक्साडेसिमल में उत्पन्न करते हैं। बीबीपी सूत्र आधार 16 में पाई के किसी भी मनमाने व्यक्तिगत अंक की सीधे गणना कर सकता है। आप इसे जीपीयूपीआई जैसे अन्य कार्यक्रमों के साथ कर सकते हैं, लेकिन वाई-क्रंचर में एक अंतर्निहित फ़ंक्शन भी है। यदि आप ओपन-सोर्स दृष्टिकोण पसंद करते हैं, तो सूत्र अच्छी तरह से ज्ञात हैं।

क्रॉस-सत्यापन

: हम बीबीपी सूत्र के साथ स्वतंत्र रूप से पाई के हेक्साडेसिमल अंकों की विशिष्ट स्थितियों की गणना करके इन परिणामों की अपनी मुख्य गणना से तुलना कर सकते हैं। यदि वे मेल खाते हैं, तो यह दृढ़ता से इंगित करता है कि हमारा पूरा क्रम सही है। हमने यह क्रॉस-चेक छह बार किया; यहां उनमें से दो हैं।

उदाहरण के लिए, यदि हमारी प्राथमिक गणना बीबीपी सूत्र से विभिन्न बिंदुओं पर प्राप्त हेक्साडेसिमल अंकों के समान हेक्साडेसिमल अंक उत्पन्न करती है, तो हम आत्मविश्वास से अपने अंकों की सटीकता का दावा कर सकते हैं। यह विधि केवल सैद्धांतिक नहीं है; यह परिणामों में मजबूती और विश्वसनीयता सुनिश्चित करते हुए, सभी महत्वपूर्ण पाई गणनाओं में व्यावहारिक रूप से लागू की गई है।

आर = आधिकारिक रन परिणाम, वी = सत्यापन परिणाम

आर: f3f7e2296 822ac6a8c9 7843dacfbc 1eeb4a5893 37088*

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

कुशाग्र पाठक ध्यान देंगे कि स्क्रीनशॉट और उपरोक्त तुलना से सत्यापन थोड़ा शिफ्ट हो गया है (*)। हालांकि आवश्यक नहीं है, क्योंकि अंत में हेक्स प्रभावित होगा, हमने यह सुनिश्चित करने के लिए कि रन मेल खाता है, कुछ अन्य स्थानों (जैसे 100 ट्रिलियन और 105 ट्रिलियन अंक) की भी जांच की। जबकि सैद्धांतिक रूप से समान विधि का उपयोग करके पाई के किसी भी दशमलव अंक की गणना करना संभव है, यह स्पष्ट नहीं है कि क्या यह केवल 100 मिलियन अंकों से परे सटीकता होगी या क्या यह कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल होगा, चुडनोव्स्की गणित करने और उन सभी को प्राप्त करने के बजाय। (यदि एरिक वेइसस्टीन इसे देखता है, तो संपर्क करें; मैं इसे आज़माना चाहूंगा।)इस गणितीय क्रॉस-चेकिंग प्रक्रिया को एकीकृत करके, हम अपने रिकॉर्ड-तोड़ 202 ट्रिलियन अंक पाई गणना की अखंडता का आश्वासन दे सकते हैं, जो हमारी कम्प्यूटेशनल सटीकता और वैज्ञानिक सटीकता के प्रति प्रतिबद्धता को प्रदर्शित करता है।
आगे की राहस्टोरेज रिव्यू लैब टीम की 202 ट्रिलियन अंकों से अधिक पाई की गणना करने की उपलब्धि उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग और स्टोरेज प्रौद्योगिकियों में उल्लेखनीय प्रगति का एक शक्तिशाली प्रमाण है। यह रिकॉर्ड-तोड़ उपलब्धि - हमारे डेल पावरएज R760 और सॉलिडगिम 61.44TB QLC NVMe SSDs में इंटेल ज़ीऑन 8592+ सीपीयू द्वारा संचालित - यह उजागर करती है कि आधुनिक हार्डवेयर कैसे बेजोड़ प्रभावशीलता के साथ जटिल, संसाधन-भारी कार्यों को कुशलतापूर्वक संभाल सकता है। स्टोरेज रिव्यू टीम की विशेषज्ञता को प्रदर्शित करने से परे, परियोजना की सफलता कम्प्यूटेशनल गणित और अन्य वैज्ञानिक क्षेत्रों की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए आज के एचपीसी बुनियादी ढांचे की क्षमता पर जोर देती है।

ग्रेग मैटसन, वीपी, सॉलिडगिम के डेटा सेंटर स्टोरेज ग्रुप ने कहा, "यह नया पाई विश्व रिकॉर्ड एक रोमांचक उपलब्धि है क्योंकि यह कम्प्यूटेशनल वर्कलोड आज हम देख रहे कई एआई वर्कलोड जितना ही तीव्र है। सॉलिडगिम D5-P5336 61.44TB SSDs ने एक बार फिर साबित कर दिया है कि अल्ट्रा-हाई क्षमता, पीसीआईई 4 संतृप्त रीड प्रदर्शन और उच्च पेटाबाइट्स लिखित का शक्तिशाली संयोजन आज के सबसे अधिक मांग वाले अनुप्रयोगों में से कुछ का सामना कर सकता है और उन्हें जारी कर सकता है।" "हम डेल टेक्नोलॉजीज और स्टोरेज रिव्यू के विशेषज्ञों के साथ अपने भागीदारों के साथ पाई की गणना के एक और रिकॉर्ड-तोड़ प्रयास को सक्षम करने का अवसर पाकर रोमांचित हैं।"

यह पहल भंडारण घनत्व और ऊर्जा दक्षता को अनुकूलित करने में मूल्यवान अंतर्दृष्टि भी प्रदान करती है, जिससे अधिक टिकाऊ और प्रबंधनीय कंप्यूटिंग समाधानों का मार्ग प्रशस्त होता है। जैसे-जैसे हम एचपीसी की क्षमता का पता लगाना जारी रखते हैं, इस परियोजना से प्राप्त सबक निश्चित रूप से भविष्य के नवाचारों को प्रेरित करेंगे, जो क्रिप्टोग्राफी से लेकर इंजीनियरिंग तक विविध क्षेत्रों को लाभान्वित करेंगे। स्टोरेज रिव्यू लैब टीम की उपलब्धि कम्प्यूटेशनल इतिहास में एक मील का पत्थर है, जो यह दर्शाता है कि हम सही हार्डवेयर और विशेषज्ञता के मिश्रण से वैज्ञानिक खोज और तकनीकी प्रगति की नई ऊंचाइयों तक पहुंच सकते हैं।

स्वीकृतियाँ
स्टोरेज रिव्यू लैब टीम इस परियोजना के लिए अपने अटूट समर्थन और योगदान के लिए सॉलिडगिम, डेल टेक्नोलॉजीज, इंटेल और वाई-क्रंचर एलेक्स यी को धन्यवाद देती है।

बीजिंग कियानक्सिंग जिएटोंग टेक्नोलॉजी कं, लिमिटेड