在OpenCL 2.0中，一个显著的新特性就是共享虚拟存储器（Shared Virtual Memory， SVM）。 SVM使得将链表或树这样的指针链表数据用OpenCL处理变得非常容易。 如下图所示，在OpenCL 1.2中，标准不保证指向主机端数据的指针，在设备内核中能够访问这些数据；也不能保证 ...

2020年8月10日 · hashcat号称世界上最快的密码破解，世界上第一个和唯一的基于GPGPU规则引擎，免费多GPU（高达128个GPU），多哈希，多操作系统（Linux和Windows本地二进制文件），多平台（OpenCL和CUDA支持），多算法，资源利用率低，基于字典攻击，支持分布式破解等等。 hashcat目前支持各类公开算法高达247类，市面上面公开的密码加密算法基本都支持！ hashcat系列软件在硬件上支持使用CPU、NVIDIA GPU、ATI GPU来进行密码破解。 在操作 …

2014年9月10日 · One of the remarkable features of OpenCL™ 2.0 is shared virtual memory (SVM). This feature enables OpenCL developers to write code with extensive use of pointer-linked data structures like linked lists or trees that are shared between the host and a device side of an OpenCL application.

2021年10月23日 · Pure kernels can crack longer passwords, but drastically reduce performance. If you want to switch to optimized kernels, append -O to your commandline. See the above message to find out about the exact limits. * Device #1: Kernel ./OpenCL/shared.cl build failed. * Device #1: WARNING! Kernel exec timeout is not disabled.

在现代图形处理器（GPU）的发展中，共享虚拟内存（Shared Virtual Memory，SVM）成为了一个重要的技术。 SVM技术允许不同的GPU设备之间共享内存空间，从而实现高效的跨设备数据传输和协同计算。 AMD HSA SVM是在HMM的基础上实现的。 openCL 2.0也加入了SVM的支持。 在最纯粹的形式中，SVM使得CPU和GPU代码能够通过传递一个根指针来共享一个指针丰富的数据结构。 然而，OpenCL 2.0共享虚拟内存包含了一些功能，以实现不同程度的硬件支持和应用 …

2023年1月15日 · Kernel /root/OpenCL/shared.cl build failed clCompileProgram(): CL_OUT_OF_RESOURCES. How to resolve this issues?

* Device #1: Kernel ./OpenCL/shared.cl build failed. 我下面这个是对应好了的，非常完美。 看着多，实际上就是两个安装程序：显卡驱动和CUDA。

2021年1月26日 · Pure (unoptimized) backend kernels selected. Using pure kernels enables cracking longer passwords but for the price of drastically reduced performance. If you want to switch to optimized backend kernels, append -O to your commandline. See the above message to find out about the exact limits.

This may cause "CL_OUT_OF_RESOURCES" or related errors. 在命令最后添加"-d 设备id"指定设备即可,而 报错 下方输出了当前所有设备及设备id。 为了快速爆破这里选择1号设备rtx3060。

2021年5月12日 · 在本修订版中将包含OpenCL 2.0最新的改进：共享虚拟内存(Shared virtual memory)可增强编程的灵活性，从而能大幅度减少在数据转换上所消耗的资源和精力；动态并行(Dynamic parallelism)将减少处