Вычисление числа Пи уже давно стало способом оценки производительности процессоров при вычислениях с плавающей запятой. Однако по мере роста объёмов вычислений задача усложнялась, поскольку на результат стали оказывать всё большее влияние оперативная память, архитектура ввода-вывода и система хранения данных (СХД). Это наглядно продемонстрировала команда StorageReview, установив новый рекорд в 314 трлн знаков на одном двухюнитовом сервере за четыре месяца.

Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше

Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года

Обзор игрового 4K IPS-монитора Gigabyte M27UP: разнообразия ради

Обзор телевизора Sber SDX-43U4169

Обзор игрового QD-OLED WQHD-монитора Gigabyte AORUS FO27Q5P: на пределе возможностей

Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма

Для вычисления числа Пи с таким количеством знаков требуется серьёзная СХД, ведь речь идёт о множителях, состоящих из триллионов цифр. В 2022 году Google установила рекорд в 100 триллионов знаков с использованием облачных серверов, а в этом году Linus Media Group и Kioxia достигли рекорда в 300 триллионов знаков, используя кластер Weka с общим хранилищем. Однако специалисты StorageReview решили побить рекорд, используя только локальные SSD-накопители.

Энтузиасты использовали компьютер Dell PowerEdge R7725, оснащённый двумя 192-ядерными процессорами AMD Epyc и 1,5 Тбайт оперативной памяти DDR5. Однако наиболее выдающаяся часть системы — это массив хранения данных объёмом 2,5 петабайта, состоящий из 40 твердотельных накопителей Micron 6550 Ion объёмом 61,44 Тбайт каждый.

Одним из ключевых факторов, обеспечивших быструю обработку 314 триллионов знаков, стала возможность прямого подключения в серверах Dell 17-го поколения SSD-накопителей непосредственно к PCIe-линиям процессоров. В случае 40 накопителей на каждый пришлось от 2 до 4 линий, что обеспечило внушительную производительность чтения/записи в 280 Гбайт/с.

Источник изображения: StorageReview

Исследователи применили и другие важные оптимизации. Был особым образом настроен временный массив для обработки шаблонов, генерируемых программным обеспечением y-cruncher, применяемым для вычисления Пи, при большом количестве цифр. Также стандартное воздушное охлаждение сервера было заменено на систему CoolIT AHx10, что обеспечило повышенные тактовые частоты процессоров Epyc в установившемся режиме.

Потребляемая мощность в процессе вычислений составила 1600 Вт, что является довольно впечатляющим показателем с точки зрения эффективности. Использовалась операционная система на Ubuntu 24.04.2, которая, по словам исследователей, обеспечила лучший результат по сравнению с Windows Server.

Авторы канадского YouTube-канала Linus Tech Tips инициировали проект, который помог им оказаться в Книге рекордов Гиннесса — они вычислили число Пи, отношение длины окружности к её диаметру, до 300-триллионного знака. Для этого использовалось оборудование AMD, Micron, Gigabyte, Kioxia и ПО Weka.

Обзор телевизора Sber SDX-43U4169

Обзор игрового 4K IPS-монитора Gigabyte M27UP: разнообразия ради

Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года

Обзор игрового QD-OLED WQHD-монитора Gigabyte AORUS FO27Q5P: на пределе возможностей

Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма

Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше

Источник изображений: youtube.com/@LinusTechTips

Авторы проекта собрали кластер из девяти серверов хранения данных Gigabyte и одного вычислительного узла Gigabyte; в качестве программной платформы использовалась ОС Ubuntu 22.04.5 LTS. В вычислительном процессе интенсивно использовались ресурсы памяти, и потребовалось подключить приложение Y-cruncher, которое позволяет для подкачки ОЗУ использовать внешнее хранилище. Необходимую ёмкость хранилища обеспечили с помощью восьми серверов хранения данных.
В качестве серверов хранения данных использовали системы Gigabyte R183-Z95-AAD1, на каждую из которых пришлись два процессора AMD EPYC 9374F и около 1 Тбайт памяти DDR5 ECC. Для подключения по сети использовались по две карты Nvidia ConnectX-6 200 GbE, что дало 400 Гбит/с. Хранение данных осуществлялось на твердотельных накопителях Kioxia NVMe серий CM6 и CD6. Общий объём хранилища составил 2,2 Пбайт — 32 SSD CM6 по 30,72 Тбайт и 80 SSD CD6 по 15,36 Тбайт, что соответствует 245 Тбайт на сервер.

Вычислительным узлом выступил сервер Gigabyte R283-Z96-AAE1 с двумя 96-ядерными процессорами EPYC 9684X 3D V-Cache по 196 потоков на каждый. Сервер оборудовали 3 Тбайт DRAM: 24 планки Micron ECC DDR5 5600MT/s CL46 по 128 Гбайт; а также четырьмя сетевыми картами Nvidia ConnectX-7 200 GbE с двумя портами 200 Гбит/с на каждую — общая пропускная способность составила 1,6 Тбит/с.

Программа Y-cruncher помогла сформировать из серверов единую файловую систему, а ПО Weka настроили таким образом, что каждый сервер она воспринимала как два — это помогло добиться наибольшей эффективности в распределении данных. Каждый блок данных разбивался на 16 частей, к которым для обеспечения отказоустойчивости добавлялись 2 сегмента чётности — итого 18 виртуальных узлов, образованных двумя инстансами Weka на каждом физическом сервере.

Далее было необходимо ограничить объём данных, которые передавались между процессорами, чтобы избежать скопления задержек — из-за отправки данных с одного процессора на сетевые карты другого при ограниченной полосе пропускания памяти. На вычислительном узле запустили два контейнера Weka по 18 Гбайт для доступа к кластеру хранилища. Каждому контейнеру назначили по 12 ядер, чтобы максимально задействовать ресурсы 3D V-Cache на кристалле процессора AMD Zen 4, у которого 12 чиплетов, совместно использующих 32 Мбайт кеша L3 с дополнительными 64 Мбайт, что дало общий объём 96 Мбайт: буферы Y-cruncher не должны были превышать этот объём, поскольку это означало бы необходимость в дополнительных копиях памяти — на шину памяти повысилась бы нагрузка, а производительность — снизилась.

Пропускная способность Weka на запись составила около 70,14 Гбайт/с по сети; тестирование на чтение показало до 122,63 Гбайт/с с задержкой 2 мс. Первоначально система была настроена на четыре узла NUMA (Non-Uniform Memory Access) на каждый процессор — эту конфигурацию приложение Y-cruncher установило, чтобы оптимизировать локальность памяти; при перенастройке NUMA в один узел на сокет пропускная способность выросла до 155,17 Гбайт/с. Каждый SSD в системе работал на скорости выше 5 Гбайт/с; программа Y-cruncher использовала дисковое пространство как оперативную память. 300 трлн знаков в сжатом виде уложились в объём 120 Тбайт, но в процессе вычислений системе требовалось до 1,5 Пбайт — не использовались ни аппаратная, ни программная конфигурации RAID, но применялись собственные механизмы избыточности, которые помогли обеспечить целостность данных.

Процесс вычисления числа Пи начался 12 августа 2024 года и прервался через 12 дней из-за многодневного отключения электроэнергии и сбоев в системе кондиционирования воздуха — расчёт приостанавливали, перезапускали, и всего он занял 191 день. Удалось установить, что 300-триллионная цифра в числе Пи — это 5.

Ниже приводим краткую историю вычисления числа Пи.

• Примерно в 205 г. до н.э. Архимед определил его как 22/7 (около 3,142857).
• В V веке н.э. китайский математик Цзу Чунчжи (Zu Chongzhi) вычислил Пи до седьмой цифры (3,1415926) — этот рекорд продержался тысячу лет.
• В 1596 году нидерландец Людольф Цейлен (Ludolph van Ceulen) вычислил Пи до 20-го знака, используя метод Архимеда с многоугольниками до 262 сторон.
• В 1706 году британец Джон Мэчин (John Machin) вывел более эффективную формулу на основе арктангенса и получил 100 знаков.
• В 1844 году Захариас Дасе (Zacharias Dase) и Иоганн Мартин Штрассман (Johann Martin Strassmann) получили 200 знаков.
• К 1873 году англичанин Уильям Шэнкс (William Shanks) вычислил Пи до 707 знака, но правильными оказались только первые 527 цифр.
• В 1949 году американский компьютер ENIAC рассчитал число Пи до 2037 знаков, и дальше эти операции велись на компьютерах.
• В 1989 году братья Чудновские на суперкомпьютере вычислили Пи до более чем миллиардного знака.
• В 1999 году японцы Ясумаса Канада (Yasumasa Kanada) и Дайсукэ Такахаси (Daisuke Takahashi) применили алгоритм Чудновских на передовом на тот момент оборудовании и получили 206 млрд знаков числа Пи.
• В 2016 году швейцарец Петер Труэб (Peter Trueb) получил 22,4 трлн знаков за 105,524 дня.
• В 2019 году японка Эмма Харука Ивао (Emma Haruka Iwao) на ресурсах Google Cloud вычислила 31 415 926 535 897 знаков числа Пи.
• В 2021 году учёные Университета прикладных наук Граубюндена в Швейцарии вычислили Пи до 62,8 трлн знаков, потратив на это 108 дней и 9 часов.
• В 2022 году Эмма Харука Ивао обновила рекорд, и снова на Google Cloud, получив 100 трлн цифр числа Пи.