숫자에 대한 열정이 있는 전직 NVIDIA 직원은 하나의 숫자에 200만 달러 이상, 거의 1년을 투자했습니다.
수학자들이 1,600만 자릿수가 넘는 가장 큰 소수를 발견한 지 거의 6년이 지났습니다. 그러나 10월 21일, 이 수수께끼 같은 숫자를 찾기 위한 글로벌 커뮤니티 프로젝트인 GIMPS(Great Internet Mersenne Prime Search Project)가 52번째 메르센 소수를 2^136279841-1로 확인하면서 이 기록이 깨졌습니다.
즉, 이 숫자는 숫자 2에 136,279,841번(또는 2의 136,279,841제곱)을 곱하고 1을 빼는 것과 같습니다. 이 최신 수학 숫자는 41,024자리로 확장됩니다. 이를 포함하는 .txt 파일은 41.8Mb를 차지합니다. 비교를 위해 Lev Tolstoy의 “전쟁과 평화”(587,287단어)의 .txt 파일은 3.4Mb만 차지합니다.
이 번호의 이름을 더 쉽게 지정하기 위해 GIMPS는 공식적으로 이름을 M136279841로 지정했습니다. 그럼에도 불구하고 이를 발견한 사람은 실제로 수학자보다는 숫자에 열광하는 사람이었습니다. NVIDIA의 전 직원인 36세의 Luke Durant는 소수 테스트를 사용하여 Fermat 비율을 결정합니다. Durant가 GIMPS에 자신의 돌파구를 알린 후 전 세계 여러 컴퓨터에서 M136279841의 소수를 확인하기 위해 여러 차례 Lucas-Lehmer 소수 테스트를 수행했으며 10일 후 공식 확인을 받았습니다.
1999년에 설립된 GIMPS는 매우 큰 메르센 소수를 검색하기 위해 컴퓨터의 사용되지 않는 프로그래밍 능력을 활용하는 전문 소프트웨어를 다운로드하는 국제 자원봉사자 네트워크에 의존합니다. 메르센 소수는 17세기 프랑스 수도사 마린 메르센의 이름을 따서 명명되었으며, 메르센 소수는 2^n-1로 정의됩니다. 여기서 “n”은 임의의 정수입니다.
이 숫자는 숫자 3(2^2-1)으로 상대적으로 단순하게 시작되지만 인간 정신의 수학적 능력을 뛰어넘는 거대한 숫자로 빠르게 올라갑니다. 사실, M136279841이 알려진 52번째 메르센 소수일 정도로 계산하기가 너무 어려워졌습니다.
이는 또한 이 숫자를 찾기 위한 Durant의 엄청난 노력을 부분적으로 설명합니다. 왜냐하면 이러한 숫자가 기존 CPU 프로세서 대신 GPU를 사용하여 발견된 것은 이번이 처음이기 때문입니다.
그러나 단일 GPU는 4,100만 자릿수가 넘는 숫자를 생성할 수 없습니다. 대신 듀란트는 17개국에 분산된 24개 데이터 센터에 GPU 서버가 있는 클라우드 슈퍼컴퓨터를 사용했습니다. 이러한 대규모 시스템도 저렴하지 않습니다. Washington Post는 Durant가 2023년 10월에 52번째 메르센 수를 검색하기 시작한 이후 이 프로젝트에 약 200만 달러의 비용이 들었다고 보고했습니다.
이러한 노력은 수비학에 대한 듀란트의 열정이 얼마나 컸는지를 보여줍니다. 특히 이 소수 52를 발견한 사람에 대한 GIMPS의 보상은 $3,000에 불과합니다. 단, 1억 자릿수 이상, 10억 자릿수 길이의 소수를 처음으로 찾은 사람에게는 최대 150,000달러, 250,000달러까지 보상이 제공됩니다.
지난 28년 동안 GIMPS 자원봉사자들은 조직의 원래 소프트웨어를 사용하기 위해 CPU 성능에 의존해 왔습니다. 그러나 2017년에 Mihai Preda라는 개발자는 이러한 그래픽 프로세서를 통해 메르센 소수를 더 연구하기 위해 GpuOwl이라는 오픈 소스 프로그램을 설계했습니다.
M136279841의 잠재적 응용 분야와 관련하여 기술적으로 현재로서는 응용 프로그램이 많지 않습니다. 이론적으로 이러한 복잡하고 긴 소수는 네트워크 보안을 강화하기 위해 암호화 알고리즘에 사용될 수 있습니다. GIMPS는 이전에 GIMPS 공동 창립자인 George Woltman이 “시간을 보내기 위한 좋은 방법” 및 “수학을 위한 엔터테인먼트”라고 설명하면서 검색을 전문으로 하는 조직으로 홍보했습니다.
그러나 이 경우 Durant의 메르센 소수 발견은 오늘날의 유명한 AI 모델과 함께 GPU 클라우드 슈퍼컴퓨터의 응용 가능성에 대한 보다 명확한 예를 제공합니다. 엄청난 수의 데이터 포인트, 암호화 및 기타 여러 애플리케이션을 사용한 시뮬레이션에 사용할 수 있습니다. 더욱이, 차세대 GPU는 더욱 강력해질 것으로 예상되며, 새로운 발견은 새로운 소수의 발견을 넘어설 가능성이 높습니다.
수학자들이 1,600만 자릿수가 넘는 가장 큰 소수를 발견한 지 거의 6년이 지났습니다. 그러나 10월 21일, 이 수수께끼 같은 숫자를 찾기 위한 글로벌 커뮤니티 프로젝트인 GIMPS(Great Internet Mersenne Prime Search Project)가 52번째 메르센 소수를 2^136279841-1로 확인하면서 이 기록이 깨졌습니다.
즉, 이 숫자는 숫자 2에 136,279,841번(또는 2의 136,279,841제곱)을 곱하고 1을 빼는 것과 같습니다. 이 최신 수학 숫자는 41,024자리로 확장됩니다. 이를 포함하는 .txt 파일은 41.8Mb를 차지합니다. 비교를 위해 Lev Tolstoy의 “전쟁과 평화”(587,287단어)의 .txt 파일은 3.4Mb만 차지합니다.
이 번호의 이름을 더 쉽게 지정하기 위해 GIMPS는 공식적으로 이름을 M136279841로 지정했습니다. 그럼에도 불구하고 이를 발견한 사람은 실제로 수학자보다는 숫자에 열광하는 사람이었습니다. NVIDIA의 전 직원인 36세의 Luke Durant는 소수 테스트를 사용하여 Fermat 비율을 결정합니다. Durant가 GIMPS에 자신의 돌파구를 알린 후 전 세계 여러 컴퓨터에서 M136279841의 소수를 확인하기 위해 여러 차례 Lucas-Lehmer 소수 테스트를 수행했으며 10일 후 공식 확인을 받았습니다.
1999년에 설립된 GIMPS는 매우 큰 메르센 소수를 검색하기 위해 컴퓨터의 사용되지 않는 프로그래밍 능력을 활용하는 전문 소프트웨어를 다운로드하는 국제 자원봉사자 네트워크에 의존합니다. 메르센 소수는 17세기 프랑스 수도사 마린 메르센의 이름을 따서 명명되었으며, 메르센 소수는 2^n-1로 정의됩니다. 여기서 “n”은 임의의 정수입니다.
이 숫자는 숫자 3(2^2-1)으로 상대적으로 단순하게 시작되지만 인간 정신의 수학적 능력을 뛰어넘는 거대한 숫자로 빠르게 올라갑니다. 사실, M136279841이 알려진 52번째 메르센 소수일 정도로 계산하기가 너무 어려워졌습니다.
소수 52번의 발견자 루크 듀란트
이는 또한 이 숫자를 찾기 위한 Durant의 엄청난 노력을 부분적으로 설명합니다. 왜냐하면 이러한 숫자가 기존 CPU 프로세서 대신 GPU를 사용하여 발견된 것은 이번이 처음이기 때문입니다.
그러나 단일 GPU는 4,100만 자릿수가 넘는 숫자를 생성할 수 없습니다. 대신 듀란트는 17개국에 분산된 24개 데이터 센터에 GPU 서버가 있는 클라우드 슈퍼컴퓨터를 사용했습니다. 이러한 대규모 시스템도 저렴하지 않습니다. Washington Post는 Durant가 2023년 10월에 52번째 메르센 수를 검색하기 시작한 이후 이 프로젝트에 약 200만 달러의 비용이 들었다고 보고했습니다.
이러한 노력은 수비학에 대한 듀란트의 열정이 얼마나 컸는지를 보여줍니다. 특히 이 소수 52를 발견한 사람에 대한 GIMPS의 보상은 $3,000에 불과합니다. 단, 1억 자릿수 이상, 10억 자릿수 길이의 소수를 최초로 찾은 사람에게는 최대 150,000달러, 250,000달러까지 보상이 제공될 수 있습니다.
지난 28년 동안 GIMPS 자원봉사자들은 조직의 원래 소프트웨어를 사용하기 위해 CPU 성능에 의존해 왔습니다. 그러나 2017년에 Mihai Preda라는 개발자는 이러한 그래픽 프로세서를 통해 메르센 소수를 더 연구하기 위해 GpuOwl이라는 오픈 소스 프로그램을 설계했습니다.
M136279841의 잠재적 응용 분야와 관련하여 기술적으로 현재로서는 응용 프로그램이 많지 않습니다. 이론적으로 이러한 복잡하고 긴 소수는 네트워크 보안을 강화하기 위해 암호화 알고리즘에 사용될 수 있습니다. GIMPS는 이전에 GIMPS 공동 창립자인 George Woltman이 “시간을 보내기 위한 좋은 방법” 및 “수학을 위한 엔터테인먼트”라고 설명하면서 검색을 위한 검색에 전념하는 조직으로 스스로를 홍보했습니다.
그러나 이 경우 Durant의 메르센 소수 발견은 오늘날의 유명한 AI 모델과 함께 GPU 클라우드 슈퍼컴퓨터의 응용 가능성에 대한 보다 명확한 예를 제공합니다. 엄청난 수의 데이터 포인트, 암호화 및 기타 여러 애플리케이션을 사용한 시뮬레이션에 사용할 수 있습니다. 더욱이, 차세대 GPU는 더욱 강력해질 것으로 예상되며, 새로운 발견은 새로운 소수의 발견을 넘어설 가능성이 높습니다.
