前 NVIDIA 員工花費超過 200 萬美元、近一年的時間，才發現他熱衷於命理中的「毫無價值」的數字 ✅ QUEEN MOBILE ⭐⭐⭐⭐⭐

這位前 NVIDIA 員工對數字充滿熱情，在一個數字上花費了超過 200 萬美元和近一年的時間

自從數學家發現長度超過 1600 萬位的最大質數以來，已經過去了近 6 年。但在10 月21 日，這項紀錄被打破，偉大的網路梅森素數搜尋計畫(GIMPS)（一個致力於尋找這些令人費解的數字的全球社區計畫）確認獲得第52 個梅森素數為2^136279841 -1。

換句話說，這個數字相當於將數字2 乘以136,279,841 次（或數字2 的136,279,841 次冪），然後減去1。計算。相較之下，列夫·托爾斯泰 (Lev Tolstoy) 的《戰爭與和平》(587,287 個單字) 的 .txt 檔案僅佔用 3.4 Mb。

為了方便命名這個數字，GIMPS 正式將其命名為 M136279841。即便如此，發現它的人並不是真正的數學家，而只是一個數字愛好者：36 歲的盧克·杜蘭特 (Luke Durant)，NVIDIA 前員工，使用素數測試來確定費馬率。在杜蘭特向GIMPS通報他可能取得的突破後，世界各地的其他幾台計算機進行了多次Lucas-Lehmer素數測試，以確保M136279841的素數，並在10天後得到官方確認。

GIMPS 成立於 1999 年，依靠國際志工網路下載專門的軟體，利用電腦未使用的程式設計能力來搜尋極大的梅森素數。梅森素數以首先研究梅森素數的 17 世紀法國修道士馬林·梅森 (Marin Mersenne) 的名字命名，其定義為 2^n-1，其中“n”是任何整數。

儘管這些數字一開始相對簡單，是數字 3 (2^2-1)，但它們很快就會攀升到超出任何人類大腦數學能力的巨大數字。事實上，它們已經變得非常難以計算，以至於 M136279841 只是第 52 個已知的梅森素數。

這也部分解釋了杜蘭特為找到這個數字所付出的巨大努力——因為這是第一次使用 GPU 而不是傳統的 CPU 處理器找到這樣的數字。

然而，單一 GPU 無法產生超過 4,100 萬位的數字。相反，杜蘭特使用了一台雲端超級計算機，其 GPU 伺服器位於分佈在 17 個國家的 24 個資料中心。如此龐大的系統價格也不菲——《華盛頓郵報》報道稱，自杜蘭特於 2023 年 10 月開始尋找第 52 個梅森數以來，該項目已花費了杜蘭特約 200 萬美元。

這些努力都體現了杜蘭特對命理學的熱情有多巨大。尤其是當GIMPS對發現這個素數52的人的獎勵只有3000美元。不過，第一人找到長度超過1億位和10億位的素數的獎勵最高可達15萬美元和25萬美元。

在過去的 28 年裡，GIMPS 志工一直依靠 CPU 的能力來使用該組織的原始軟體。然而，在 2017 年，一位名叫 Mihai Preda 的開發者設計了一個名為 GpuOwl 的開源程序，透過這些圖形處理器進一步研究梅森素數。

關於M136279841的潛在應用－從技術上來說，目前還沒有太多應用。理論上，如此複雜且長的素數可以用於密碼演算法中以增強網路安全性。 GIMPS 將自己宣傳為一個致​​力於搜尋的組織，GIMPS 聯合創始人 George Woltman 先前將其描述為「打發時間的好方法」和「數學書呆子的娛樂」。

然而，在這種情況下，杜蘭特對梅森素數的發現也為GPU雲端超級電腦與當今著名的AI模型一起提供了應用潛力的更清晰的例子。它們可用於模擬大量數據點、密碼學和許多其他應用。此外，隨著下一代 GPU 預計將更加強大，新發現可能會超越新素數的發現。

自從數學家發現長度超過 1,600 萬位的最大質數以來，已經過了近 6 年。但在10 月21 日，這項紀錄被打破，偉大的網路梅森素數搜尋計畫(GIMPS)（一個致力於尋找這些令人費解的數字的全球社區計畫）確認獲得第52 個梅森素數為2^136279841 -1。

換句話說，這個數字相當於將數字2 乘以136,279,841 次（或數字2 的136,279,841 次冪），然後減去1。計算。相較之下，列夫·托爾斯泰 (Lev Tolstoy) 的《戰爭與和平》(587,287 個單字) 的 .txt 檔案僅佔用 3.4 Mb。

為了方便命名這個數字，GIMPS 正式將其命名為 M136279841。即便如此，發現它的人並不是真正的數學家，而只是一個數字愛好者：36 歲的盧克·杜蘭特 (Luke Durant)，NVIDIA 前員工，使用素數測試來確定費馬率。在杜蘭特向GIMPS通報他可能取得的突破後，世界各地的其他幾台計算機進行了多次Lucas-Lehmer素數測試，以確保M136279841的素數，並在10天後得到官方確認。

GIMPS 成立於 1999 年，依靠國際志工網路下載專門的軟體，利用電腦未使用的程式設計能力來搜尋極大的梅森素數。梅森素數以首先研究梅森素數的 17 世紀法國修道士馬林·梅森 (Marin Mersenne) 的名字命名，其定義為 2^n-1，其中“n”是任何整數。

儘管這些數字一開始相對簡單，是數字 3 (2^2-1)，但它們很快就會攀升到超出任何人類大腦數學能力的巨大數字。事實上，它們已經變得非常難以計算，以至於 M136279841 只是第 52 個已知的梅森素數。

這也部分解釋了杜蘭特為找到這個數字所付出的巨大努力——因為這是第一次使用 GPU 而不是傳統的 CPU 處理器找到這樣的數字。

然而，單一 GPU 無法產生超過 4,100 萬位的數字。相反，杜蘭特使用了一台雲端超級計算機，其 GPU 伺服器位於分佈在 17 個國家的 24 個資料中心。如此龐大的系統價格也不菲——《華盛頓郵報》報道稱，自杜蘭特於 2023 年 10 月開始尋找第 52 個梅森數以來，該項目已花費了約 200 萬美元。

這些努力都體現了杜蘭特對命理學的熱情有多巨大。尤其是當GIMPS對發現這個素數52的人的獎勵只有3000美元。不過，第一人找到長度超過1億位和10億位的素數的獎勵最高可達15萬美元和25萬美元。

過去 28 年來，GIMPS 志工一直依靠 CPU 能力來使用該組織的原始軟體。然而，在 2017 年，一位名叫 Mihai Preda 的開發者設計了一個名為 GpuOwl 的開源程序，透過這些圖形處理器進一步研究梅森素數。

關於M136279841的潛在應用－從技術上來說，目前應用並不多。理論上，如此複雜且長的素數可以用於密碼演算法中以增強網路安全性。 GIMPS 將自己宣傳為一個致​​力於搜尋的組織，GIMPS 聯合創始人 George Woltman 先前將其描述為「打發時間的好方法」和「數學書呆子的娛樂」。

然而，在這種情況下，杜蘭特對梅森素數的發現也為 GPU 雲端超級電腦與當今著名的 AI 模型一起提供了應用潛力的更清晰的例子。它們可用於模擬大量數據點、密碼學和許多其他應用。此外，隨著下一代 GPU 預計將更加強大，新發現可能會超越新素數的發現。