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使用六边形结构可视化质数分布,结合CUDA和GPU集群实现并行计算,通过颜色编码识别斐波那契数列、幂次等序列模式,高效筛选和分析质数位置与模式,为数学研究和密码学提供支持。
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Prime Hexagon 镜像文档

镜像概述和主要用途

质数分布仍是数学领域未解之谜,尚无公式能准确预测质数。本项目基于数学家T. Gallion提出的Prime Hexagon数学结构,通过六边形网格可视化质数分布:将整数按序填入正三角形密铺区域,遇质数时改变填充路径,使2以上所有整数均被约束在24格六边形内。结合颜色编码识别斐波那契数列、2/3的幂次、π的幂次等关键序列模式,并利用分布式CUDA Sieve和Hex Sieve算法在GPU集群上实现并行计算,显著提升质数筛选与分析效率,为质数分布规律研究、密码学应用等提供高性能计算支持。

核心功能和特性

质数可视化与模式识别

  • 六边形结构约束:2以上所有整数被约束在24格六边形内,形成可预测的网格分布
  • 颜色编码分析:对六个六边形进行颜色编码,识别斐波那契数列、2^n、3^n、π^n等序列的分布模式,已发现π的幂次序列(计算至π^32)中无两个值位于同一六格六边形内(随机概率<1/400)

高性能并行计算

  • 分布式算法:实现CUDA Sieve和Hex Sieve算法的分布式部署,支持多节点并行执行
  • 硬件支持:适配多GPU/CPU集群(4×NVIDIA V100 GPU+4×AMD EPYC 7551 CPU,共20480 CUDA核心+256 CPU核心)
  • 计算加速:较串行计算实现9倍速度提升,已完成10^17以内数值计算,计划扩展至128位以上整数

高效数据存储与检索

  • 稀疏存储策略:仅存储每108个整数的位置信息(末尾8位均为0,已移除),降低存储开销
  • 结构化文件编码:通过多级目录结构编码数值位置,目录名/文件名由数值分段(每2位)组成,行号对应数值在文件中的具体位置
  • 快速检索机制:根据输入值动态调整筛选范围(以下一较小索引值为下界,输入值为上界),高效定位数值的绝对位置与颜色

使用场景和适用范围

数学研究领域

  • 质数分布规律探索与验证
  • 斐波那契数列、幂次序列等与质数关联性分析
  • 大整数(10^17及以上)的质数特性研究

高性能计算领域

  • 分布式GPU并行算法优化验证
  • 大规模数值筛选与数据处理流程设计
  • 多节点集群资源调度与任务分配研究

密码学应用领域

  • 大质数筛选与定位(支持RSA等加密算法的密钥生成)
  • 基于质数分布特性的加密算法优化
  • 密码学中质因数分解效率提升研究

使用方法和配置说明

质数筛选与位置计算流程

  1. 分布式筛选:

    • 多GPU节点运行分布式CUDA函数筛选质数,每108个整数记录1次相对位置值,生成100行数据文件(含"~"标志,如***~.txt)
  2. 数据整合:

    • 文件传输至NUCAR服务器hybrid1节点,通过移位函数调整数值以对齐历史数据,计算绝对位置,同时移除"~"标志(如***~.txt→***.txt)
  3. 结构化存储:

    • 排序函数根据数值分段创建多级目录,将文件存储至对应路径(如***.txt→12/34/56/78/98.txt)

文件存储结构编码规则

数值编码格式(以12345678987600000000为例):

  • 移除末尾8位:12345678987600000000→123456789876(因每108个数存储,末尾8位均为0)
  • 行号(后2位):76→文件中第76行存储颜色值
  • 文件名(接下来2位):98→文件名98.txt
  • 目录名(每2位分段):78→78/目录,56→56/目录,34→34/目录,12→12/目录
  • 完整路径:12/34/56/78/98.txt(行76存储目标数值的颜色值)

注:若数值长度不足,前方补"0"以满足分段要求

数值搜索与定位方法

  1. 输入值查询:

    • 用户输入目标数值,系统自动定位最近的较小索引值作为下界,以输入值为上界
  2. 范围筛选:

    • 在指定范围内运行筛选函数,计算目标数值的相对位置
  3. 结果返回:

    • 基于文件存储结构定位数值所在文件及行号,返回其绝对位置和颜色编码

性能与应用价值

计算性能

  • 硬件配置:4×NVIDIA V100 GPU(20480 CUDA核心)+4×AMD EPYC 7551 CPU(256核心)
  • 计算规模:已完成10^17以内数值计算,支持扩展至128位以上整数
  • 效率提升:较串行计算实现9倍速度提升,π的幂次序列分析(至π^32)随机概率<1/400

核心应用价值

  • 数学研究:为质数分布规律提供可视化工具,揭示质数与其他序列的潜在关联
  • 密码学:优化大质数筛选流程,支撑现代加密算法的密钥生成与安全性分析
  • 可扩展性:支持通过互联网动态添加计算节点,适应更大规模数值计算需求
  • 算法创新:验证分布式GPU并行筛选算法的有效性,为高性能计算领域提供参考范例
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用于生成最终组合对称性的Docker镜像,专注于高效处理组合数学中的对称性问题,提供便捷的对称性分析与生成工具,适用于科学研究及相关领域。
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用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

oldzhang的头像

oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

用户评价详情

oldzhang - 运维工程师

Linux服务器

5

Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

4.9

配置Docker镜像源后,拉取速度快了数倍,开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定,容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时,测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单,Docker镜像源稳定,适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后,镜像下载速度飞快,非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比,再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广,更新及时,团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后,Podman拉取镜像稳定无比,生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务,Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高,安全合规,Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著,节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

Docker Compose

4.9

配置Compose镜像加速后,整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单,镜像拉取稳定,适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

5

在极空间NAS上使用Docker加速,体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

Linux服务器

4.9

Docker镜像源下载速度快,大数据环境搭建轻松完成。

磊子 - SRE

宝塔面板

5

使用轩辕镜像后,CI/CD流程整体快了很多,值得推荐。

阿Yang - 前端开发

Mac桌面

4.9

国内网络环境下,Docker加速非常给力,前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

5

威联通NAS下配置镜像加速后,Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

绿联NAS

5

绿联NAS支持加速配置,Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

查看全部问题→

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K8s Containerd

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宝塔面板

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群晖

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飞牛

飞牛 fnOS 系统配置镜像加速

极空间

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爱快路由

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