文檔密碼恢復大師 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備（如GPU）時，出現了內存不足的情況，導致OpenCL命令clEnqueueNDRangeKernel()發生了內存分配失敗 (CL_MEM_OBJECT_ALLOCATION_FAILURE)。這通常與GPU的可用內存不足有關，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。例如，當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，導致Hashcat無法分配足夠的內存。
GPU驅動問題：有時候，GPU驅動版本不兼容或存在Bug，可能導致內存管理的問題。更新驅動可能有助于解決這個問題。
內存分配限制：某些OpenCL實現可能有對單個內存分配的大小限制。如果你的任務需要的單個內存塊超過了這個限制，也會出現內存分配失敗。
解決方法
降低攻擊參數：
減少批處理大小 (
--workload-profile或-n和-u參數) 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。你可以使用任務管理器（Windows）或者
nvidia-smi（Linux/Windows，針對NVIDIA GPU）來檢查當前顯存使用情況。調整設備選擇：
通過使用
-d參數來選擇不同的設備（如果有多個GPU）。更新或重新安裝GPU驅動：
確保你的GPU驅動是最新版本的，尤其是在使用較新的GPU或者操作系統版本時。
使用較低的哈希算法模式：
使用較低的模式（如果適用）可能減少內存需求。
添加更多物理內存：
如果你有多張GPU，考慮增加物理內存或交換到內存更多的GPU上。
通過嘗試上述方法，你應該能夠找到一種適合的解決方案來處理內存不足的問題。