Fabrice Bellard acaba de establecer un nuevo record en computación de cifras del número PI. Este tipo ha conseguido calcular 2,7 trillones billones de dígitos decimales de PI (2.699.999.990.000).
Y lo más curioso del tema es que Fabrice lo ha hecho con la única ayuda de un único ordenador de sobremesa que puede costar alrededor de 2.000€ (Un Intel Core i7 a 2.93 GHz, con 6 Gb de RAM y 7.5 TB de disco duro).
No está nada mal, teniendo en cuenta que para el anterior record (obtenido por Daisuke Takahashi en agosto del 2009) se habían utilizado 640 nodos de este supercomputador.
Más información sobre el record aquí.
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9 comentarios:
Hola sólo quería comentar que no son TRILLONES, sino BILLONES.
Eso son billones no trillones (10^18)
si no me he equivocado en el cálculo es un 3 seguido de 8 millones de kilometros de decimales (dígitos de 3mm incluido el espacio entre ellos)
Hay un error: 2.699.999.990.000 son casi 2,7 *billones*, no trillones.
Perdona, pero son 2,7 billones, no trillones. Busca en el diccionario si no me crees.
INGLÉS - ESPAÑOL
billion = mil millones
trillion = billón
Si estuviera escrito en inglés sí, serían "2.7 trillions"
Joder, trillones anglosajones, es decir, billones en español). Lleva a confusión el Spanglish matemático.
Cierto cierto, se trata de un error de traducción. Corregido, gracias a todos.
¿Cómo lo ha hecho? Si ha sido con un ordenador casero habrá tenido que encontrar un método nuevo, los conocidos no permiten ganarle a una supercomputadora (porque ella utiliza estos mismos). ¿Podeis publicar algo sobre esto? Gracias.
Pepe, parece ser que no ha utilizado un método muy novedoso, lo realmente novedoso es el algoritmo que utiliza para almacenar, obtener y manipular los datos del disco duro utilizando aritmética entera de precisión arbitraria (que es sobre lo que el autor está trabajando).
Puedes leer más en el FAQ que tiene el autor en su página: "I am not especially interested in the digits of Pi, but in the various algorithms involved to do arbitrary-precision arithmetic. Optimizing these algorithms to get good performance is a difficult programming challenge."
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