이 오류 메시지는 장치(예: GPU)를 초기화할 때 메모리가 부족하여 OpenCL 명령 clEnqueueNDRangeKernel()의 메모리 할당 실패(CL_MEM_OBJECT_ALLOCATION_FAILURE)가 발생했음을 나타냅니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 이유로 인해 GPU의 사용 가능한 메모리가 부족한 것과 관련이 있습니다.
GPU 비디오 메모리 부족 : GPU가 해시캣이나 다른 도구에 의해 요구되는 작업을 처리할 수 있는 비디오 메모리가 충분하지 않습니다. 예를 들어, 매우 큰 해시 파일을 크랙하거나 매우 높은 크랙 강도를 사용할 때 비디오 메모리 요구 사항이 크게 증가합니다.
다른 프로세스가 GPU 메모리를 차지합니다.: GPU에서 많은 양의 비디오 메모리를 차지하는 다른 프로세스가 실행 중일 수 있으며, 이로 인해 Hashcat이 충분한 메모리를 할당하지 못할 수 있습니다.
GPU 드라이버 문제: 때때로 GPU 드라이버 버전이 호환되지 않거나 버그가 있어 메모리 관리에 문제가 발생할 수 있습니다. 드라이버를 업데이트하면 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
메모리 할당 제한 : 일부 OpenCL 구현에는 개별 메모리 할당에 대한 크기 제한이 있을 수 있습니다. 작업에 필요한 단일 메모리 블록이 이 제한을 초과하는 경우에도 메모리 할당 실패가 발생할 수 있습니다.
공격 매개변수 감소:
배치 크기(--workload-profile 또는 -n 및 -u 매개변수)를 줄여 메모리 사용량을 줄입니다.
는 작은 해시 목록을 사용하거나 큰 파일을 작은 부분으로 나누어 실행합니다.
다른 GPU를 사용하는 프로세스를 종료합니다. :
다른 프로세스가 GPU를 사용하지 않는지 확인합니다. 작업 관리자(Windows) 또는 nvidia-smi(Linux/Windows, NVIDIA GPU용)를 사용하여 현재 메모리 사용량을 확인할 수 있습니다.
장치 선택 조정 :
-d 매개 변수를 사용하여 다른 장치를 선택합니다(여러 개의 GPU가 있는 경우).
GPU 드라이버를 업데이트하거나 다시 설치하십시오.
특히 최신 GPU 또는 운영 체제 버전을 사용하는 경우 GPU 드라이버가 최신 버전인지 확인하십시오.
낮은 해시 알고리즘 패턴 :
낮은 패턴을 사용하면 메모리 요구 사항이 줄어들 수 있습니다.
물리적 메모리 추가 :
여러 개의 GPU가 있다면 물리적 메모리를 추가하거나 메모리가 더 많은 GPU로 바꾸는 것을 고려하십시오.
위의 방법을 시도해 보면 메모리 부족 문제에 적합한 해결책을 찾을 수 있을 것입니다.