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Informatik » Angewandte Informatik » Gibt es Hardware (FPGA,CUDA) zum Konvertieren großer Hex-Zahlen?
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Universität/Hochschule Gibt es Hardware (FPGA,CUDA) zum Konvertieren großer Hex-Zahlen?
hyperG
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Zum letzten BeitragZum nächsten BeitragZum vorigen BeitragZum erstem Beitrag  Themenstart: 2021-03-07


Hallo zusammen,

da ich in letzter Zeit sehr große Hex Zahlen ( 1 Mrd. Stellen) nach dezimal wandeln muss, wollte ich fragen, ob es analog zum Bitcoin-Mining mit ASIC (de.wikipedia.org/wiki/Anwendungsspezifische_integrierte_Schaltung )
nicht auch für die häufige HEX-DEC-Wandlung bereits fertige Hardware gibt?

Beim Suchen fand ich zwar fertige FPGAs
(de.wikipedia.org/wiki/Field_Programmable_Gate_Array
) die für einzelne 7-Segmentanzeigen geeignet sind:
www.ee.ic.ac.uk/pcheung/teaching/E2_experiment/Experiment%20Sheet%20-%20FPGA%20design%20Part%201%20v4_2.pdf
aber nicht für 1 Mrd. Dezimalstellen...

Der Name ist mir egal: FPGA, ASIC, Coprozessor, GPU...
Wichtig ist nur, um von zig Mrd. Hardware-Takten der CPUs (Rechenzeiten über 2 s pro 1 Mrd. Stellen selbst mit 20 Kernen) auf wenige Hardware-Takte zu kommen.

Bei einigen Grafikkarten gibt es ja auch für MPEG Algorithmen fertige Schnittstellen zur Hardware wie:
www.chip.de/downloads/MediaCoder-NT_44069839.html

Selbst Mathematica soll schon CUDA unterstützen...
Für "Hex to Dec" habe ich aber nichts gefunden.

Grüße



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DerEinfaeltige
Senior Letzter Besuch: in der letzten Woche
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Zum letzten BeitragZum nächsten BeitragZum vorigen BeitragZum erstem Beitrag  Beitrag No.1, eingetragen 2021-03-07


Warum sollte es so etwas geben?


Wer sich mit großen Zahlen beschäftigt, der interessiert sich nicht für Dezimalzahlen und wer sich mit normalen Zahlen beschäftigt, der hat keine Umwandlungsprobleme.


Außer so richtig "sinnvollen" Problemen wie der Frage, ob die 7 bis 8 Milliardste Dezimalstelle einer astronomisch großen oder genauen Zahl den Weltuntergang für Ende März 2021 vorhersagt, fällt mir jedenfalls keine Anwendung ein, bei der man so etwas bräuchte.


Und falls doch, kann man sich ja hinsetzen und einen effizienten Algorithmus entwickeln.


-----------------
Why waste time learning when ignorance is instantaneous?
- Bill Watterson -



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