John the Ripper构建系统中SIMD标志的传递优化
在John the Ripper密码分析工具的构建系统中,存在一个关于SIMD(单指令多数据流)指令集标志传递的优化问题。这个问题最初在项目内部讨论中被发现,涉及到如何将主构建的SIMD编译标志正确传递到子目录的库构建过程中。
问题背景
现代CPU支持的SIMD指令集(如SSE、AVX、AES-NI等)可以显著加速密码哈希计算。John the Ripper作为性能敏感的密码分析工具,充分利用这些指令集是其核心优化手段之一。然而在当前构建系统中,子目录(如mbedtls等第三方库)的编译过程并未继承主构建的SIMD相关编译标志。
这种分离的编译方式可能导致两个问题:
- 子模块无法利用与主程序相同的CPU特性,造成性能损失
- 在VEX编码指令和传统SSE代码之间可能出现性能下降的转换
技术分析
通过分析项目中的Makefile.in文件,我们可以看到当前的编译标志处理机制:
主Makefile.in中定义了多组编译标志:
- CFLAGSX:基础编译标志集合
- CFLAGS_MAIN:专用于john.c主文件的特殊标志
- CFLAGS:通用编译标志
问题根源在于子目录的Makefile.in没有完整继承这些标志,特别是缺少@CC_CPU@和@CC_MAIN_CPU@等关键SIMD相关标志。
解决方案
项目维护者提出了两种解决思路:
-
全面重构方案:修改configure.ac,使@CFLAGS@包含所有必要标志,然后简化Makefile中的标志处理逻辑。
-
快速修复方案:在子目录的Makefile.in中标准化编译标志定义,确保包含所有必要的SIMD相关标志。
考虑到改动范围和影响,项目决定采用第二种方案,即在子目录Makefile.in中使用如下标准化定义:
CFLAGS = -c -DAC_BUILT @CC_CPU@ @CC_MAIN_CPU@ @CFLAGS@ @JOHN_NO_SIMD@ @CFLAGS_EXTRA@ @OPENSSL_CFLAGS@ @OPENMP_CFLAGS@ @HAVE_MPI@ @PTHREAD_CFLAGS@ @CPPFLAGS@
实施细节
对于特定的AES-NI指令集支持问题(#5593),解决方案是将-maes -mpclmul标志添加到@CC_CPU@中,这样就能自动传播到所有子目录的构建过程中。
性能考量
值得注意的是,这种改变可能会在某些CPU上引起性能回退,特别是从汇编代码切换到内部函数(intrinsics)的实现时。项目团队决定先解决功能完整性问题,性能优化将作为后续工作单独处理。这种分阶段处理的策略既保证了构建系统的正确性,又为后续针对性优化保留了空间。
总结
这次构建系统的优化确保了John the Ripper能够更一致地利用现代CPU的SIMD指令集,特别是在处理加密原语时。通过标准化子目录的编译标志处理,不仅解决了当前的问题,还为未来的构建系统改进奠定了基础。对于密码分析这种对性能极其敏感的应用,这类底层优化往往能带来显著的性能提升。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00