距离数学爱好者发现 上一个最大的已知质数 已近六年，但现在这个数字的记录已被刷新，增加了超过 1600 万位数字。10 月 21 日，致力于寻找这些难以想象的巨大数字的全球社区项目——互联网梅森素数大搜索 (GIMPS) 确认了第 52 个梅森 素数，它就是（请鼓掌）2136279841-1。换句话说，这相当于将数字 2 乘以自身 136,279,841 次，然后减去 1。最新的数学数字包含 41,024,320 位数字——这是一个如此庞大的数字，以至于 存放它的 .txt 文件 需要 41.8MB 的空间。作为参考，列夫·托尔斯泰的《战争与和平》（587,287 个单词）的 .txt 文件 只有可怜的 3.4MB。
GIMPS 项目成立于 1999 年，依赖于一个由志愿者组成的国际网络，他们 下载专门的软件，该软件利用他们计算机未使用的计算能力来搜索异常大的梅森素数。梅森素数以 17 世纪研究它们的法国教士马林·梅森的名字命名，其定义为 2n-1，其中“n”是任何整数。虽然它们最初相对简单，例如数字 3 (22-1)，但它们会迅速增长到远超任何个体人类心智的计算能力的巨大数字。事实上，它们变得如此难以计算，以至于最新的例子，正式命名为 M136279841，仅仅是已知的第 52 个梅森素数。
GIMPS 于周二宣布，M136279841 最初由一名 36 岁的nvidia 前员工 Luke Durant 于 10 月 11 日通过所谓的费马概率素性检验怀疑发现。在 Durant 通知 GIMPS 他可能的重大发现后，世界各地的其他几台计算机进行了多次 Lucas-Lehmer 素性检验，以确保 M136279841 的素数性质，并在 10 天后得到正式确认。
Durant 的成就标志着梅森素数搜寻的一个重要时刻——这是首次通过图形处理器 (GPU) 而非传统的中央处理器 (CPU) 找到的。近年来，随着机器学习、大型语言模型和 人工智能 的兴起，GPU 变得越来越重要，因为所有这些技术都经常依赖于庞大的 GPU 网络来运行。28 年来，GIMPS 志愿者一直依靠 CPU 性能来运行该组织最初的软件。然而，在 2017 年，一位名叫 Mihai Preda 的开发人员设计了一个名为 GpuOwl 的开源程序，通过这些性能大幅提升的机器继续进行梅森素数研究。
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然而，单个 GPU 不太可能发现一个 41,024,320 位数字。例如，Durant 是通过一个他自己构建的 超级计算机云网络 找到 M136279841 的，该网络在他遍布 17 个国家的 24 个数据中心区域使用了服务器 GPU。这样庞大的系统也并不便宜——据《华盛顿邮报》报道，自 2023 年 10 月开始寻找第 52 个梅森数以来，该项目花费了 Durant 大约 200 万美元。
至于 M136279841 的潜在用途——目前理论上并没有太多。理论上，如此复杂和冗长的素数可能在 加密算法 中用于 增强网络安全。GIMPS 一直 标榜 自己致力于搜寻本身，GIMPS 联合创始人 George Woltman 曾将其描述为 “打发时间的好方法” 和 “数学爱好者的娱乐”。
然而，在这种情况下，Durant 发现梅森素数可能提供了一个非常清晰的例子，说明 GPU 云超级计算机可以如何用于推进比仅仅是有争议的人工智能项目更广泛的领域。尽管有其用途，但即使是最强大的生成式人工智能模型，在数学方面与其它计算系统相比，仍然近乎 可笑地糟糕。尽管它们 有一天可能会改变，但目前，M136279841 这样的发现可以继续彰显人类的独创性、创造力和好奇心——但显然，能够花费数百万美元来支持这样的热情也并非坏事。
