文檔密碼恢復(fù)大師 Initializing backend runtime for device #2. Please be patient...
2024-09-05 12:51:49
這個錯誤消息表明在初始化設(shè)備（如GPU）時，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：
原因分析
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)你試圖破解一個非常大的哈希文件或使用了非常高的破解強度時，顯存需求會顯著增加。
其他進程占用了GPU內(nèi)存：你的GPU上可能還有其他進程在運行，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)動問題：有時候，GPU驅(qū)動版本不兼容或存在Bug，可能導(dǎo)致內(nèi)存管理的問題。更新驅(qū)動可能有助于解決這個問題。
內(nèi)存分配限制：某些OpenCL實現(xiàn)可能有對單個內(nèi)存分配的大小限制。如果你的任務(wù)需要的單個內(nèi)存塊超過了這個限制，也會出現(xiàn)內(nèi)存分配失敗。
解決方法
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行。
關(guān)閉其他占用GPU的進程：
確認沒有其他進程在使用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GPU）。更新或重新安裝GPU驅(qū)動：
確保你的GPU驅(qū)動是最新版本的，尤其是在使用較新的GPU或者操作系統(tǒng)版本時。
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。