Initialisierung der Backend-Laufzeit für das Gerät #2. Bitte sei geduldig...

Diese Fehlermeldung zeigt an, dass bei der Initialisierung eines Geräts (z. B. einer GPU) nicht genügend Speicher aufgetreten ist, was zu einem Speicherzuweisungsfehler des OpenCL-Befehls clEnqueueNDRangeKernel () führt ( CL_MEM_OBJECT_ALLOCATION_FAILURE ). Dies hängt häufig mit unzureichendem Speicher der GPU zusammen, möglicherweise aus den folgenden Gründen:

Ursachenanalyse

1. Unzureichender GPU-Speicher : Ihre GPU hat nicht genug Speicher, um Aufgaben zu erledigen, die von Hashcat oder anderen Tools erforderlich sind. Wenn Sie beispielsweise versuchen, eine sehr große Hash-Datei zu knacken oder eine sehr hohe Crack-Stärke verwenden, erhöht sich der Speicherbedarf deutlich.

2. Andere Prozesse beanspruchen GPU-Speicher : Möglicherweise laufen andere Prozesse auf Ihrer GPU, die viel Videospeicher beanspruchen, wodurch Hashcat nicht genügend Speicher zuweisen kann.

3. GPU-Treiberproblem : Manchmal sind die GPU-Treiberversionen nicht kompatibel oder weisen Fehler auf, die Probleme mit der Speicherverwaltung verursachen können. Das Aktualisieren des Treibers könnte helfen, dieses Problem zu beheben.

4. Speicherzuweisungsbeschränkungen : Einige OpenCL-Implementierungen können Größenbeschränkungen für einzelne Speicherzuweisungen haben. Wenn Ihre Aufgabe einen einzelnen Speicherblock benötigt, der diese Grenze überschreitet, kommt es auch zu einem Speicherzuweisungsfehler.

Lösung

1. Angriffsparameter reduzieren:

• Reduzieren Sie die Batchgröße ( - -workload-profile oder -n und -u Parameter), um den Speicheraufwand zu reduzieren.

• Verwenden Sie eine kleinere Hash-Liste oder teilen Sie eine große Datei in kleinere Teile.

2. Schließen Sie andere Prozesse, die die GPU nutzen :

• Bestätigen Sie, dass keine anderen Prozesse die GPU nutzen. Sie können den Task Manager (Windows) oder nvidia-smi (Linux/Windows, für nvidia GPUs) verwenden, um die aktuelle Speichernutzung zu überprüfen.

3. Geräteauswahl anpassen:

• Wählen Sie unterschiedliche Geräte (wenn mehrere GPUs vorhanden sind), indem Sie die Parameter -d verwenden.

4. GPU-Treiber aktualisieren oder neu installieren :

• Stellen Sie sicher, dass Ihr GPU-Treiber die neueste Version ist, insbesondere wenn Sie eine neuere GPU-oder Betriebssystemversion verwenden.

5. Verwendung eines niedrigeren Hash-Algorithmus-Modus :

• Die Verwendung eines niedrigeren Modus (falls zutreffend) kann den Speicherbedarf reduzieren.

6. Mehr physischer Speicher hinzufügen :

• Wenn Sie mehrere GPUs haben, sollten Sie physischen Speicher hinzufügen oder gegen eine GPU mit mehr Speicher tauschen.

Wenn Sie die oben genannten Methoden ausprobieren, sollten Sie in der Lage sein, eine geeignete Lösung für das Problem mit ausreichendem Speicher zu finden.