Inițializarea timpului de rulare backend pentru dispozitivul#2. Va rog sa aveti rabdare...

Acest mesaj de eroare indică faptul că există o lipsă de memorie la inițializarea dispozitivului (cum ar fi GPU), determinând o eșec de alocare a memoriei în comanda OpenCL clEnqueueNDRangeKernel () ( CL_MEM_OBJECT_ALLOCATION_FAILURE ). Acest lucru este de obicei legat de memoria disponibilă insuficientă a GPU-ului, probabil din următoarele motive:

Analiza cauzei

1. Memorie video insuficientă a GPU-ului : GPU-ul dvs. nu are suficientă memorie video pentru a gestiona sarcinile cerute de Hashcat sau alte instrumente. De exemplu, atunci când încercați să spargeți un fișier hash foarte mare sau utilizați o putere de spargere foarte mare, cerințele de memorie vor crește semnificativ.

2. Alte procese ocupă memoria GPU : Este posibil să existe alte procese care rulează pe GPU-ul dvs., ocupând o cantitate mare de memorie video, ceea ce face ca Hashcat să nu poată aloca suficientă memorie.

3. Probleme cu driverul GPU : Uneori, versiunile driverului GPU sunt incompatibile sau există erori, ceea ce poate duce la probleme de gestionare a memoriei. Actualizarea driverului poate ajuta la rezolvarea acestei probleme.

4. Limite de alocare a memoriei : Unele implementări OpenCL pot avea limite de dimensiune pentru o singură alocare de memorie. Dacă un singur bloc de memorie necesar pentru sarcina dvs. depășește această limită, va apărea și un eșec de alocare a memoriei.

Soluție

1. Reduceți parametrii de atac :

• Reduceți dimensiunea lotului ( - -workload-profile sau -n și -u parametri) pentru a reduce utilizarea memoriei video.

• Folosiți o listă hash mai mică sau împărțiți un fișier mare în părți mai mici pentru a rula.

2. Închideți alte procese care ocupă GPU :

• Confirmați că niciun alt proces nu utilizează GPU. Puteți utiliza Task Manager (Windows) sau nvidia-smi (Linux/Windows, pentru GPU-urile nvidia) pentru a verifica utilizarea curentă a memoriei.

3. Ajustați selecția dispozitivului :

• Selectați diferite dispozitive (dacă există mai multe GPU-uri) prin utilizarea parametrilor -d .

4. Actualizați sau reinstalați driverul GPU :

• Asigurați-vă că driverul GPU este cea mai recentă versiune, mai ales atunci când utilizați o versiune mai nouă a GPU-ului sau a sistemului de operare.

5. Utilizați modul algoritmului de hash mai mic :

• Utilizarea modului mai mic (dacă este cazul) poate reduce cerințele de memorie.

6. Adăugați mai multă memorie fizică :

• Dacă aveți mai multe GPU-uri, luați în considerare creșterea memoriei fizice sau schimbarea cu un GPU cu mai multă memorie.

Încercând metodele de mai sus, ar trebui să puteți găsi o soluție adecvată pentru problema memoriei insuficiente.