Calcolo del Pi greco, dalla Svizzera un nuovo record del mondo

In Svizzera, presso l'Università di scienze applicate dei Grigioni (FHGR), hanno raggiunto un nuovo record mondiale nel calcolo del Pi greco spingendosi a ben 62.800 miliardi di cifre dopo la virgola, 12.800 miliardi in più rispetto ai 50.000 miliardi (50.000.000.000.000) precedenti. "Le ultime dieci cifre conosciute di Pi sono ora 7817924264", spiegano dall'ateneo. Da tempo è in corso una vera e propria sfida per calcolare il modo sempre più preciso la costante matematica che tutti conosciamo con il generico 3,14.  

Nel momento in cui scriviamo il nuovo record non è ufficializzato dal Guinness dei Primati, dove ritroviamo quello precedente fatto segnare da Timothy Mullican nel 2020.

Raggiungere il nuovo record ha richiesto 108 giorni e 9 ore, un lasso di tempo che sembra elevato ma che invece è due volte più veloce del record che Google stabilì nel suo cloud nel 2019 e circa 3,5 volte più veloce dell'ultimo record mondiale del 2020.

L'hardware richiesto per l'impresa consta in un paio di processori AMD EPYC 7542 con 32 core e 64 thread mossi dall'architettura Zen 2. Il processore, realizzato a 7 nanometri, lavora a 2,9 - 3,4 GHz e ha 128 MB di cache L3. Sono stati inoltre necessari 1 TB di RAM, Ubuntu Linux 20.04 installato su un paio di SSD di capacità ignota e un JBOD con 38 hard disk a 7200 RPM con 16 TB ciascuno.

Trentaquattro di quei dischi sono stati usati per memorizzare i valori scambiati dalla RAM. Come riporta l'ateneo, "sono stati scelti gli hard disk rispetto agli SSD perché le prestazioni degli SSD diminuiscono nel tempo e i progettisti dell'Università temevano che i calcoli intensivi potessero causare problemi. In tutto, sono stati utilizzati 510 TB di spazio su disco".

Il calcolo è avvenuto tramite il software y-Cruncher, configurato per spostare dati in parallelo dal server ai 34 dischi a 8,5 GB/s. Gli altri quattro dischi sono stati necessari per immagazzinare il valore del Pi greco.

Conoscere un Pi greco con una tale precisione non ha alcuna utilità, ma come affermato dal professor Heiko Rölke, serve per "acquisire molto know-how e ottimizzare i nostri processi nel corso della preparazione e dell'esecuzione dei calcoli. Tutto questo ora va a beneficio dei nostri partner di ricerca, con i quali portiamo avanti congiuntamente programmi nell'analisi dei dati e nella simulazione".