JohnTheRipper在Intel ARC显卡上的兼容性与性能测试
2025-05-21 07:37:38作者:蔡丛锟
项目背景
JohnTheRipper作为一款知名的开源密码安全评估工具,其GPU加速功能一直备受关注。近期有用户反馈在使用Intel ARC系列显卡时遇到了兼容性问题,本文将详细分析这一问题及其解决方案。
问题现象
用户在使用Intel ARC A750显卡时发现:
- Hashcat可以识别并使用该显卡进行OpenCL加速
- 但在JohnTheRipper 1.9.0-jumbo-1版本中无法检测到该显卡设备
- 系统仅能使用AMD CPU进行密码安全评估
错误信息显示OpenCL平台初始化失败,而Hashcat却能正常识别该显卡。
解决方案
开发团队确认该问题已在最新版本中修复。用户升级至最新Windows构建版本后:
- GPU设备被成功识别
- 能够正常调用Intel ARC显卡进行密码安全评估
- 成功处理了6GB大小的RAR压缩文件
深入测试
为进一步验证兼容性,开发团队建议进行以下测试:
全面性能测试
执行命令john --test --format=opencl对74种OpenCL支持的哈希算法进行基准测试,结果显示:
- 67种算法测试通过
- 7种算法出现失败情况
特定算法测试
针对失败的solarwinds-opencl算法单独测试,确认了特定算法的兼容性问题。
技术分析
测试结果反映出:
- Intel ARC显卡在大部分算法上表现良好
- 某些特定算法如Argon2i存在兼容性问题
- 内存管理可能需要优化,避免长时间运行后出现内存泄漏
使用建议
对于Intel ARC显卡用户:
- 务必使用最新版本的JohnTheRipper
- 测试时确保系统空闲,避免干扰
- 遇到特定算法失败时可尝试单独测试
- 大文件处理时注意内存使用情况
总结
JohnTheRipper已基本支持Intel ARC显卡的OpenCL加速功能,但在部分算法实现上仍需优化。开发团队将持续改进对新型硬件的支持,用户遇到问题时建议及时反馈测试结果以帮助完善兼容性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C095
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
476
3.54 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
223
94
暂无简介
Dart
726
175
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
339
Ascend Extension for PyTorch
Python
284
317
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
701
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
441
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19