https://www.mersenne.org/primes/?press=M136279841 M136279841 共计 41024320 位数 Matt Parker 就连在渡假中都挤出时间来拍了片速报: https://www.youtube.com/watch?v=zsyGRDrDfbI 中间将近六分钟的时间是用 25 fps 的影片每影格 4000 个数字来显示这个质数 XD (这个速度每秒会闪过十万位数, 所以全部四千一百多万位要约 410 秒将近六分钟) 这个质数的发现还标志了两个梅森质数搜寻计画的变革: 其一是 GPU 的应用, 早在 2017 已经有志愿者将搜寻程式写成 GPU 版本的, 叫 GpuOwl https://github.com/preda/gpuowl 而发现这个质数的 Luke Durant 他是前 NVIDIA 员工 他使用了分布在 17 个国家, 24 个资料中心的 GPU 的计算网路参与计算 在参加约一年之後找到了这个质数 GPU 的参战效果体现在找到的这个质数的大小: 前纪录是六年前的 M82589933 共 24862048 位 在这之前的位数推进速度大概是每年一两百万位左右 这次的纪录位数在这六年间一口气多了一千六百多万位 另一是搜寻方式的改变 八年前发现 M74207281 时版上有文章 (#1MecIDJV (Math)) 介绍了梅森质数的判别演算法 Lucas-Lehmer 不过後来根据一些结果发现, 如果能先用一些机率性可能质数检验法粗筛的话 可以不用每个梅森数都去跑这个演算法 他们选的粗筛演算法是大家熟知的费马小定理的逆叙述: 若 (a,p) 互质, a^(p-1) 除以 p 余 1 对某个或某些 a 成立, 则 p 很有可能是质数 但如果有一个 a^(p-1) 除以 p 不余 1 则 a 一定不是质数 之所以可以用这个粗筛快速筛选的原因是, 我们在找的质数是 2 的次方减 1 a^(p+1) 会是 a 的"某个 2 的次方数"次方, 可以由 a 开始连续平方而得 这个计算速度会比起完整的 L-L 来得快 (因为 L-L 除了平方还有 -2) 今天这个质数就是第一个先用粗筛筛出来之後再用 L-L 检验一次确认的 考虑到 L-L 检验的参数, 这里的粗筛实作 (PRPLL 程式) 选用了 a=3 做为判断条件 有趣的是, 这两个检查都是 Luke Durant 的云端 GPU 网路中的机器做的: 粗筛是他在爱尔兰的都柏林的 NVIDIA A100, 在 10/11 进行的 实际检验则是他在美国德州圣安东尼奥的 NVIDIA H100, 在 10/12 进行的 这个质数的正式发现日则是被定在正式 L-L 检验证实的那一天 (10/12) 随後在其他志愿者的机器独立检验确认之後在今天正式公布 -- 将很小又单纯的命令《Code》组合成函数《Function》。函数累积成更大更方便的元件《 Parts》，成为程式《App》。接着进行动态结合，相互通讯，打造出服务《Service》。 李奥纳多知道，要得到结果，就必须持续进行非常单纯的作业。为了展现出匹敌巨大建筑 的技术，现在非得将面前的碎片组合起来。 知道这条路多麽遥远的人，叫做极客《Geek》。 将这份尊贵具体呈现的人，叫做骇客《Hacker》。 －－记录的地平线 Vol.9 p.299 --

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