Distributed Password Recovery — высокоскоростное восстановление паролей

Программа Distributed Password Recovery компании ElcomSoft предназначена для распределенного нахождения забытых паролей к различным типам документов. Ещё в прошлом году ElcomSoft заявила о возможности использования мощностей GPU при восстановлении паролей путём перебора. Сразу же они пообещали ускорение при подборе паролей по сравнению с CPU в 20 раз и более.

Версия EDPR 2.0 с поддержкой видеокарт NVIDIA была выпущена в конце 2007 года. Сейчас уже доступна версия 2.7, которая может использовать до 64 ядер CPU, и до четырёх GPU в одной системе. К сожалению, одновременное использование CPU и GPU пока не поддерживается.

Distributed Password Recovery подбирает забытые пароли к большому количеству различных типов документов и операционным системам семейства Windows при объединении мощностей нескольких компьютеров в локальной или глобальной сети. Подбор для некоторых из форматов (документы Microsoft Office, пароли Windows, MD5 хеши) может ускоряться при использовании GPU производства NVIDIA при помощи CUDA. Аппаратное ускорение на GeForce на данный момент работает в операционных системах Windows XP, Windows Server 2003 и Windows Vista (32-бит и 64-бит), требуется лишь установить программу и свежие драйверы NVIDIA.

Технология ускорения на GPU разгружает CPU от наиболее ресурсоёмких частей алгоритма, перенося их на CUDA-совместимые графические процессоры. Требования к видеокартам просты, главное, чтобы объём видеопамяти был не менее 256 МБ. Из дополнительных рекомендаций можно отметить то, что желательно иметь в системе как минимум столько же процессорных ядер, сколько и GPU в системе.

EDPR состоит из трех компонентов: сервер, агент и консоль. Сервер устанавливается на один из компьютеров в сети, он управляет процессом перебора паролей. На остальные компьютеры в сети устанавливается агент, перебирающий порции паролей. По заявлению разработчиков, система с несколькими видеокартами NVIDIA способна перебрать до 1 млрд. паролей в секунду (зависит от формата), прирост быстродействия по сравнению с универсальными процессорами достигает десятков раз [6].

3.3 NVIDIA PhysX — физические расчёты в играх и DCC приложениях

Пожалуй, многие игроки согласятся с тем, что усложнение физических взаимодействий между объектами в играх сильно влияет на геймплей, и по важности вполне может соперничать с качеством 3D-графики. И при помощи переноса части физических расчётов на GPU можно получить прирост, как в скорости, так и в сложности этих физических взаимодействий.

Конечно, часть ресурсов видеочипа при этом будет вынуждена заниматься не задачами 3D-рендеринга, но во многих случаях некоторые блоки и так простаивают. Усложнение физических эффектов нужно потому, что важна не только и не столько статическая картинка, сколько динамика, объекты в движении. Для статической фигуры человека, например, не нужно делать симуляцию динамики одежды и волос, а поверхность воды прекрасно будет выглядеть без симуляции жидкости.

И сегодня производители видеочипов всерьёз взялись за перенос выполнения части физических расчётов на GPU. Сначала они работали над этой задачей совместно с Havok. Но эту компанию в дальнейшем купила Intel, и развитие разработки GPU-физики в неё замедлилось. Тогда NVIDIA приобрела другую компанию, занимающуюся физическими расчётами в играх и DCC приложениях, — Ageia. Эта компания выпускала в том числе и аппаратные ускорители физики, но для NVIDIA был интересен больше всего сам по себе PhysX SDK, а не аппаратные физические ускорители, роль которых теперь отдана видеокартам.

NVIDIA PhysX — это распространённый физический движок реального времени, используемый в большом количестве игровых приложений на разнообразных системах — ПК и игровых консолях. В список игр с поддержкой PhysX входит не одна сотня игр, которые выпущены или разрабатываются для нескольких платформ: ПК, Sony Playstation 3, Microsoft Xbox 360 и Nintendo Wii. Конечно, далеко не все из них аппаратно ускоряются на GPU, но чем дальше, тем таких проектов будет больше.

PhysX API изначально использовал возможности универсальных CPU и специализированных ускорителей физики Ageia PPU, но после его портирования на CUDA, расчёты ускоряются и на всех видеокартах компании NVIDIA, которые поддерживают CUDA, то есть, начиная с GeForce 8 и заканчивая современными решениями GeForce GTX 260 и 280. А это ни много, ни мало — более 90 миллионов видеокарт GeForce 8 и 9 серий, имеющих поддержку PhysX, в том числе и в некоторых из ранее вышедших игровых проектов.

Используя мощные современные видеочипы, PhysX способен предложить в играх дополнительные эффекты: динамические эффекты дыма и пыли, симуляция тканей, симуляция жидкостей и газов, гибких тел и т.п. Конечно, эти эффекты принципиально возможно выполнить и на универсальных процессорах, но скорость будет значительно выше на GPU.

Физические эффекты в играх и DCC приложениях отлично работают на GPU, обеспечивая большой прирост в производительности, который даёт возможность появления новых эффектов в играх. Но своя ложка дёгтя в PhysX на GPU, несомненно, есть — аппаратное ускорение поддерживается только для CUDA-совместимых видеокарт NVIDIA. То есть, разработчику, чтобы заставить алгоритм работать на системах с видеокартами других производителей, придётся делать отдельный код с упрощённой физикой для CPU. Поэтому есть вероятность, что некоторые разработчики будут ждать OpenCL или вычислительных шейдеров DirectX 11 и переноса на них задач ускорения физических эффектов. Или продолжать пользоваться чисто CPU физическими движками, вроде Havok [6].