OpenCL 强力 TEA 块 32 位,密钥 64 位

如何解决OpenCL 强力 TEA 块 32 位,密钥 64 位

我决定自己学习 OpenCL 并为 TEA 算法编写一个暴力密码,我是否正确理解 OpenCL?你能在速度方面改进一些东西吗?我犯了什么错误?

我循环准备前5个字节,剩下的3个字节由内核整理,255个线程,每个65535

在主程序中:

for (int x5 = KEY[0]; x5 >= 0; x5--) {
KEY[0]=x5;
for (int x4 = KEY[1]; x4 >= 0; x4--) {
KEY[1]=x4;
for (int x3 = KEY[2]; x3 >= 0; x3--) {
KEY[2]=x3;
for (int x2 = KEY[3]; x2 >= 0; x2--) {
KEY[3]=x2;
for (int x = KEY[4]; x >= 0; x--) {
KEY[4]=x;

ret = clEnqueueWriteBuffer(command_queue,key_mem_obj,CL_TRUE,8 * sizeof(int),KEY,NULL,NULL);
ret = clEnqueueWriteBuffer(command_queue,cadr_mem_obj,1 * sizeof(int),CADR,NULL);

ret = clSetKernelArg(kernel,sizeof(cl_mem),(void *)&key_mem_obj);
ret = clSetKernelArg(kernel,2,(void *)&cadr_mem_obj);

NDRange = 0x0100;

ret = clEnqueueNDRangeKernel(command_queue,kernel,1,&NDRange,NULL);
if (ret != CL_SUCCESS) {

break;
}

ret = clEnqueueReadBuffer(command_queue,NULL);

if (CADR[0]>0) {

uint16_t k=CADR[0];

ret = clEnqueueReadBuffer(command_queue,retc_mem_obj,524280 * sizeof(int),RETC,NULL);


for ((i = 0); i < k; i++) {
Form1->Memo1->Lines->BeginUpdate();
Form1->Memo1->Lines->Add(IntToHex(RETC[i*8],2)+IntToHex(RETC[i*8+1],2)+
IntToHex(RETC[i*8+2],2)+IntToHex(RETC[i*8+3],2)+IntToHex(RETC[i*8+4],2)+
IntToHex(RETC[i*8+5],2)+IntToHex(RETC[i*8+6],2)+IntToHex(RETC[i*8+7],2));
Form1->Memo1->Lines->EndUpdate();
    Form1->Label6->Caption=IntToStr(Form1->Memo1->Lines->Count-1);
}
CADR[0]=0;
}

KEY2[0]=KEY[0];
KEY2[1]=KEY[1];
KEY2[2]=KEY[2];
KEY2[3]=KEY[3];
KEY2[4]=KEY[4];
KEY2[5]=KEY[5];
KEY2[6]=KEY[6];
KEY2[7]=KEY[7];

if(Terminated){
break;
}
}
KEY[4]=0xFF;
}
KEY[3]=0xFF;
}
KEY[2]=0xFF;
}
KEY[1]=0xFF;
}
KEY[0]=0xFF;`

内核:

#pragma OPENCL EXTENSION cl_khr_byte_addressable_store : enable
#pragma OPENCL EXTENSION cl_khr_global_int32_base_atomics : enable
#pragma OPENCL EXTENSION cl_khr_local_int32_base_atomics : enable
#pragma OPENCL EXTENSION cl_khr_global_int32_extended_atomics : enable
#pragma OPENCL EXTENSION cl_khr_local_int32_extended_atomics : enable

__kernel void    brute(__global const int *KEY,__global const int *DAT,__global int 
*CADR,__global int *RETC)
{

int i = get_global_id(0);

ushort Data[2];
ushort Key[4];

Key[0]=(KEY[0]<<8)+KEY[1];
Key[1]=(KEY[2]<<8)+KEY[3];
// Key[2]=(KEY[4]<<8)+KEY[5];
Key[3]=(KEY[6]<<8)+KEY[7];

Key[2] = (KEY[4]<<8) + i;

for (int j=0xFFFF; j>=0; j--){

Key[3]=j;

Data[0]=(DAT[0]<<8)+DAT[1];
Data[1]=(DAT[2]<<8)+DAT[3];

 ushort delta = 0x9e37;
ushort sum = (delta<<5);

for (uint n = 0;n < 32; ++n){
Data[1]-=(((Data[0])+Key[2])^(Data[0]+sum)^((Data[0]>>5)+Key[3]));
Data[0]-=(((Data[1]<<4)+Key[0])^(Data[1]+sum)^(Data[1]+Key[1]));
sum -= delta;
}

if ((Data[0]==0x0000) && (Data[1]==0x0000)){
int a=CADR[0];
atomic_inc(CADR);
RETC[a*8]=(Key[0] >> 8);
RETC[a*8+1]=(Key[0] & 0xFF);
RETC[a*8+2]=(Key[1] >> 8);
RETC[a*8+3]=(Key[1] & 0xFF);
RETC[a*8+4]=(Key[2] >> 8);
RETC[a*8+5]=(Key[2] & 0xFF);
RETC[a*8+6]=(Key[3] >> 8);
RETC[a*8+7]=(Key[3] & 0xFF);

}


}


}

解决方法

如果你只启动 256 个线程,每个线程做 65536 次迭代,你的 GPU 不会饱和,性能会很差。 GPU 有数千个“核心”,如果您启动 256 个线程,您将只使用其中的 256 个,而其余线程保持空闲。

GPU 并行化的想法是将工作拆分为尽可能多的独立问题。在您的情况下,这意味着:启动 256*65536 个线程,每个线程执行一次迭代。那么性能会好很多。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐


使用本地python环境可以成功执行 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 设置字体 plt.rcParams[&#39;font.sans-serif&#39;] = [&#39;SimHei&#39;] # 能正确显示负号 p
错误1:Request method ‘DELETE‘ not supported 错误还原:controller层有一个接口,访问该接口时报错:Request method ‘DELETE‘ not supported 错误原因:没有接收到前端传入的参数,修改为如下 参考 错误2:cannot r
错误1:启动docker镜像时报错:Error response from daemon: driver failed programming external connectivity on endpoint quirky_allen 解决方法:重启docker -&gt; systemctl r
错误1:private field ‘xxx‘ is never assigned 按Altʾnter快捷键,选择第2项 参考:https://blog.csdn.net/shi_hong_fei_hei/article/details/88814070 错误2:启动时报错,不能找到主启动类 #
报错如下,通过源不能下载,最后警告pip需升级版本 Requirement already satisfied: pip in c:\users\ychen\appdata\local\programs\python\python310\lib\site-packages (22.0.4) Coll
错误1:maven打包报错 错误还原:使用maven打包项目时报错如下 [ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-resources-plugin:3.2.0:resources (default-resources)
错误1:服务调用时报错 服务消费者模块assess通过openFeign调用服务提供者模块hires 如下为服务提供者模块hires的控制层接口 @RestController @RequestMapping(&quot;/hires&quot;) public class FeignControl
错误1:运行项目后报如下错误 解决方案 报错2:Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin:3.8.1:compile (default-compile) on project sb 解决方案:在pom.
参考 错误原因 过滤器或拦截器在生效时,redisTemplate还没有注入 解决方案:在注入容器时就生效 @Component //项目运行时就注入Spring容器 public class RedisBean { @Resource private RedisTemplate&lt;String
使用vite构建项目报错 C:\Users\ychen\work&gt;npm init @vitejs/app @vitejs/create-app is deprecated, use npm init vite instead C:\Users\ychen\AppData\Local\npm-
参考1 参考2 解决方案 # 点击安装源 协议选择 http:// 路径填写 mirrors.aliyun.com/centos/8.3.2011/BaseOS/x86_64/os URL类型 软件库URL 其他路径 # 版本 7 mirrors.aliyun.com/centos/7/os/x86
报错1 [root@slave1 data_mocker]# kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server slave1:9092 --topic topic_db [2023-12-19 18:31:12,770] WARN [Consumer clie
错误1 # 重写数据 hive (edu)&gt; insert overwrite table dwd_trade_cart_add_inc &gt; select data.id, &gt; data.user_id, &gt; data.course_id, &gt; date_format(
错误1 hive (edu)&gt; insert into huanhuan values(1,&#39;haoge&#39;); Query ID = root_20240110071417_fe1517ad-3607-41f4-bdcf-d00b98ac443e Total jobs = 1
报错1:执行到如下就不执行了,没有显示Successfully registered new MBean. [root@slave1 bin]# /usr/local/software/flume-1.9.0/bin/flume-ng agent -n a1 -c /usr/local/softwa
虚拟及没有启动任何服务器查看jps会显示jps,如果没有显示任何东西 [root@slave2 ~]# jps 9647 Jps 解决方案 # 进入/tmp查看 [root@slave1 dfs]# cd /tmp [root@slave1 tmp]# ll 总用量 48 drwxr-xr-x. 2
报错1 hive&gt; show databases; OK Failed with exception java.io.IOException:java.lang.RuntimeException: Error in configuring object Time taken: 0.474 se
报错1 [root@localhost ~]# vim -bash: vim: 未找到命令 安装vim yum -y install vim* # 查看是否安装成功 [root@hadoop01 hadoop]# rpm -qa |grep vim vim-X11-7.4.629-8.el7_9.x
修改hadoop配置 vi /usr/local/software/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/yarn-site.xml # 添加如下 &lt;configuration&gt; &lt;property&gt; &lt;name&gt;yarn.nodemanager.res