Inizializzazione del runtime backend per il dispositivo #2. Per favore sii paziente...

Questo messaggio di errore indica che durante l'inizializzazione di un dispositivo (ad esempio una GPU) si è verificata una condizione di memoria insufficiente, causando un errore nell'allocazione della memoria ( CL_MEM_OBJECT_ALLOCATION_FAILURE ) nel comando OpenCL clEnqueueNDRangeKernel () . Ciò è spesso correlato a memoria disponibile insufficiente della GPU, probabilmente per i seguenti motivi:

Analisi della causa

1. Memoria video insufficiente della GPU : La GPU non ha memoria video sufficiente per gestire le attività richieste da Hashcat o altri strumenti. Ad esempio, quando si tenta di craccare un file hash molto grande o si utilizza una forza di cracking molto elevata, i requisiti di memoria video aumentano in modo significativo.

2. Altri processi occupano la memoria della GPU : Potrebbero esserci altri processi in esecuzione sulla tua GPU che occupano molta memoria video, facendo sì che Hashcat non possa allocare memoria sufficiente.

3. Problemi con il driver GPU : A volte, le versioni del driver GPU sono incompatibili o ci sono Bug che possono causare problemi con la gestione della memoria. L'aggiornamento del driver potrebbe aiutare a risolvere questo problema.

4. Limiti di allocazione di memoria : Alcune implementazioni di OpenCL possono avere limiti di dimensione per una singola allocazione di memoria. Se il tuo compito richiede un singolo blocco di memoria che supera questo limite, si verificherà anche un errore nell'allocazione della memoria.

Soluzione

1. Ridurre i parametri di attacco :

• Ridurre le dimensioni del batch ( - -workload-profile o -n e -u parametri) per ridurre l'utilizzo della memoria.

• Esegui con una lista di hash più piccola o dividi un file di grandi dimensioni in sezioni più piccole.

2. Chiudere altri processi che utilizzano la GPU :

• Confermare che nessun altro processo utilizzi la GPU. È possibile utilizzare Task Manager (Windows) o nvidia-smi (Linux/Windows, per le GPU nvidia) per controllare l'utilizzo attuale della memoria.

3. Regola la selezione del dispositivo :

• Seleziona un dispositivo diverso (se ci sono più GPU) utilizzando i parametri -d .

4. Aggiorna o reinstalla il driver della GPU :

• Assicurati che il driver della GPU sia aggiornato, soprattutto quando si utilizza una GPU o una versione del sistema operativo più recente.

5. Utilizzare una modalità di algoritmo hash inferiore :

• Utilizzare una modalità inferiore (se applicabile) può ridurre i requisiti di memoria.

6. Aggiungi più memoria fisica :

• Se hai più GPU, prendi in considerazione l'aggiunta di memoria fisica o lo scambio con una GPU con più memoria.

Provando i metodi sopra descritti, dovresti essere in grado di trovare una soluzione adatta al problema della memoria insufficiente.