Cognition-KI Devin knackt mit GPUs den RSA-260-Rekord
Factoring RSA 260
Das Cognition-Forschungsteam hat mit dem KI-Softwareentwickler Devin eine neue Bestmarke beim Faktorisieren von RSA-Zahlen aufgestellt: RSA-260, eine 260-stellige Zahl, wurde mithilfe eines GPU-beschleunigten allgemeinen Zahlkörpersiebs (GNFS) zerlegt. Die Rechnung lief auf überschüssiger Rechenkapazität und kostete rund 4.900 GPU-Tage (ca. 400.000 US-Dollar). Der bisherige Rekord, RSA-250, stammte aus dem Jahr 2020. Laut den Autoren könnten Hyperscaler oder KI-Labore RSA-1024 für etwa 30 Millionen US-Dollar pro Zahl faktorisieren, während RSA-2048 weiterhin rund eine Milliarde Mal aufwändiger bleibt.
Devin ist ein ausreichend leistungsfähiger Softwareentwickler, um ein anspruchsvelles Problem an der Schnittstelle von computergestützter Zahlentheorie und GPU-Performance-Engineering zu lösen. Meine Rolle bestand hauptsächlich darin, Prioritäten zu setzen, Benchmarks zu etablieren und zu erkennen, wann die Arbeit vom Kurs abkam. Devin übernahm ansonsten autonom Messungen, Cluster-Operationen und Optimierung von Anfang bis Ende.
- herf
Ein Problem ist, dass die Kernjahre für RSA-250 im Jahr 2017 in Skylake Xeon Single-Core-Begriffen gemessen wurden.
Wenn man einen dedizierten 96-Kern-Epyc für 1 $/Stunde mieten kann (günstiger dedizierter Host), machen die Kombination aus IPC-Verbesserungen (>2x) und Kernanzahl 7.010 "Skylake-Kernjahre" nur 175.000 $ kosten, nicht 5 Mio. $. On-Demand-Cloud-Server (die mehr als 1 $, vielleicht 5 $/Stunde kosten) machen die GPU wahrscheinlich billiger, aber es ist knapper, als der Autor sagt.
- Retr0id
Ich glaube, das ist das erste Mal, dass ein Blogbeitrag der Art "Ich habe einen Agentenschwarm etwas tun lassen" tatsächlich von einem Menschen geschrieben wurde – was für eine Wohltat.
- big_toast
"Ich schätze, dass diese Faktorisierung etwa 4.900 GPU-Tage oder 13,5 GPU-Jahre gekostet hat, was bei aktuellen Marktpreisen etwa 400.000 $ entspricht"
"Die Faktorisierung lief ohne Grenzkosten auf ungenutzter oder fragmentierter Rechenleistung, die nicht für andere Zwecke genutzt werden konnte"
Interessante Nutzung von stranded compute.