为什么要破解圆周率？美国存储公司在2024年把圆周率算到了105万亿位，存这些数

为什么要破解圆周率？美国存储公司在2024年把圆周率算到了105万亿位，存这些数字用了100万GB内存，相当于几十万部手机一起算了75天。   麻烦看官老爷们右上角点击一下“关注”，既方便您进行讨论和分享，又能给您带来不一样的参与感，感谢您的支持!   2024年，一家叫思德的美国存储公司做了件听起来很疯狂的事，他们花了75天时间，用超级计算机把圆周率π算到了小数点后105万亿位。   光是把这些数字存下来，就需要100万GB的硬盘空间，相当于几十万部手机的存储量加起来，看到这条新闻的时候，很多人的第一反应是：这图什么呢？   我们日常生活中用π，小数点后两三位就够了，火箭发射、航天器轨道计算这样的高精度应用，也只需要用到15位左右的π值。   即便是在测量整个可观测宇宙的规模时，用小数点后40位的圆周率进行计算，误差也只在一个氢原子的直径范围内，这样看来，费力去算105万亿位，确实显得有些荒唐。   但如果你这样想，就忽略了一个重要的现实：这根本不是为了实际应用，从某个角度说，算圆周率已经演变成了一场全球性的算力竞赛。   这种竞赛的历史其实很悠久，1500多年前，中国数学家祖冲之就已经把π算到了小数点后7位，到了20世纪中叶，计算机时代到来后，这场竞赛的激烈程度陡然上升。   1973年，超级计算机Cray一出场，π直接跳到了百位之后的几十万位，2019年，谷歌用自家的云服务器花了121天，把π推进到了31.4万亿位。   然后瑞士的一个团队不服，用高性能工作站直接干到了62.8万亿位，现在思德又反手抛出105万亿位的纪录，这场竞赛为什么这么激烈？答案很直白：谁能算得更多，谁就能向全世界证明自己的算力有多强。   一台计算机要连续运行75天不间断地处理天文数字般的数据，这对硬件是极端的考验，任何一点微小的瑕疵，无论是来自CPU、内存还是硬盘，都会在这样的极限工作状态下被无限放大，直到整个系统彻底崩溃。   这就像一场极限压力测试，能活下来的才是真正的性能兽，当年英特尔就是在算π的过程中，发现了自家奔腾处理器存在的一个致命缺陷，这个发现对整个芯片产业都产生了深远影响。   从技术角度看，算圆周率涉及到的不仅是单纯的计算能力，还包括内存调度、缓存管理、磁盘读写速度、浮点单元的稳定性，以及I/O吞吐量，这些因素任何一个出问题，都会导致整个计算过程功亏一篑。   科学家为了确保结果的准确性，通常会用两种不同的算法分别计算一遍，只有对上了才算过关，要知道，105万亿个数字中哪怕出错一位，整个计算就前功尽弃了。   思德公司砸下重金刷新这个纪录，当然也是在做一场赤裸裸的广告宣传，他们想向所有潜在客户展示，自己的硬件设备和技术方案在处理超大规模数据时有多牛。   对于那些需要跟海量数据打交道的行业，比如天气预报、基因测序、药物研发和人工智能模型训练，这就是最有说服力的广告，实际上，为了计算π而开发出的尖端算法和存储技术，最终都会流向更广泛的应用领域。   更快的高精度算法、更稳的数据验证方式、更牛的压缩存储结构，甚至连液冷散热、芯片功耗优化也被间接推进了一大截，这就是所谓的"醉翁之意不在酒"。   除了这些看得见的好处，这件事背后还有一种更纯粹的东西，那就是对极限的执着追求，对数学家而言，他们想通过分析更长的π数列，来研究它的数字分布是否真的完全随机。   对工程师和科学家来说，这就像攀登珠穆朗玛峰，象征着人类在智力探索上永不满足的精神，有人说，π在密码学中的应用价值不可低估。   π的数字排列几乎无法预测，因此可以用来生成伪随机数，在某些神经网络建模里，高维空间中的数据卷积结构也用上了π的小数精度。   训练AI时，一个数值精度误差可能就让结果偏差出数百公里，所以π值的精度本身就是底层数学基础的一个重要环节。   说到底，这就是一场没有终点的竞赛，明知道实际用途到不了那么多位，谁都不愿意在这块牌桌上认输，现在是105万亿位，未来必然还会有团队盯上千兆亿位。   每一次位数的突破，背后都踩着几代人的研究、几千颗芯片的堆砌、几百万度电的消耗，这不只是计算，这更像是在问：人类的极限到底在哪里？   对此大家有什么想说的呢？欢迎在评论区留言讨论，说出您的想法！    信源：圆周率真的无法算尽吗？当它被算尽的那一天，或许会改变世界——科技眼