這個(gè)錯(cuò)誤消息表明在初始化設(shè)備(如GPU)時(shí),出現(xiàn)了內(nèi)存不足的情況,導(dǎo)致OpenCL命令clEnqueueNDRangeKernel()
發(fā)生了內(nèi)存分配失敗 (CL_MEM_OBJECT_ALLOCATION_FAILURE
)。這通常與GPU的可用內(nèi)存不足有關(guān),可能由于以下原因:
GPU顯存不足:你的GPU沒有足夠的顯存來處理Hashcat或其他工具要求的任務(wù)。例如,當(dāng)你試圖破解一個(gè)非常大的哈希文件或使用了非常高的破解強(qiáng)度時(shí),顯存需求會(huì)顯著增加。
其他進(jìn)程占用了GPU內(nèi)存:你的GPU上可能還有其他進(jìn)程在運(yùn)行,占用了大量的顯存,導(dǎo)致Hashcat無法分配足夠的內(nèi)存。
GPU驅(qū)動(dòng)問題:有時(shí)候,GPU驅(qū)動(dòng)版本不兼容或存在Bug,可能導(dǎo)致內(nèi)存管理的問題。更新驅(qū)動(dòng)可能有助于解決這個(gè)問題。
內(nèi)存分配限制:某些OpenCL實(shí)現(xiàn)可能有對(duì)單個(gè)內(nèi)存分配的大小限制。如果你的任務(wù)需要的單個(gè)內(nèi)存塊超過了這個(gè)限制,也會(huì)出現(xiàn)內(nèi)存分配失敗。
降低攻擊參數(shù):
減少批處理大小 (--workload-profile
或 -n
和 -u
參數(shù)) 以減少顯存占用。
使用較小的哈希列表或者拆分大文件成較小的部分運(yùn)行。
關(guān)閉其他占用GPU的進(jìn)程:
確認(rèn)沒有其他進(jìn)程在使用GPU。你可以使用任務(wù)管理器(Windows)或者nvidia-smi
(Linux/Windows,針對(duì)NVIDIA GPU)來檢查當(dāng)前顯存使用情況。
調(diào)整設(shè)備選擇:
通過使用-d
參數(shù)來選擇不同的設(shè)備(如果有多個(gè)GPU)。
更新或重新安裝GPU驅(qū)動(dòng):
確保你的GPU驅(qū)動(dòng)是最新版本的,尤其是在使用較新的GPU或者操作系統(tǒng)版本時(shí)。
使用較低的哈希算法模式:
使用較低的模式(如果適用)可能減少內(nèi)存需求。
添加更多物理內(nèi)存:
如果你有多張GPU,考慮增加物理內(nèi)存或交換到內(nèi)存更多的GPU上。
通過嘗試上述方法,你應(yīng)該能夠找到一種適合的解決方案來處理內(nèi)存不足的問題。