Around Around
Описание

GPU кластеры для брутфорса

Вычислительные системы, состоящие из нескольких графических процессоров (GPU), которые используются для быстрого перебора паролей, расшифровки данных или других задач, требующих огромной вычислительной мощности. Такие кластеры эффективны благодаря способности GPU выполнять множество параллельных операций, что значительно ускоряет процесс по сравнению с традиционными CPU.

Задачи, которые решаются

Брутфорс (перебор паролей).

Криптоанализ .

Разгадывание хэшированных паролей.

Проверка стойкости криптографии.

Аудит безопасности .

Поиск коллизий хэш-функций.

Описание

Описание

GPU-кластеры — это объединённые в единую вычислительную систему графические процессоры (GPU), используемые для высокопроизводительных вычислений. Они значительно превосходят центральные процессоры (CPU) в задачах, требующих массивного параллелизма, таких как брутфорс-атаки (перебор паролей, подбор ключей шифрования и криптоаналитика).

  • GPU-кластеры состоят из нескольких видеокарт, объединённых через высокоскоростные интерфейсы (PCIe, NVLink) и управляемых специализированным программным обеспечением, например, Hashcat, John the Ripper, oclHashcat, CUDA и OpenCL.
Характеристики GPU-кластеров:

Характеристики GPU-кластеров:

  • Производительность — измеряется в терахэшах (TH/s) или петафлопсах (PFLOPS), зависит от количества видеокарт и их характеристик.
  • Видеокарты — используются мощные GPU, такие как NVIDIA A100, RTX 4090, AMD Instinct MI250.
  • Объём видеопамяти — критично для хранения больших наборов данных (обычно от 16 до 48 ГБ на GPU).
  • Скалируемость — возможность добавления новых GPU в кластер.
  • Сетевые соединения — высокоскоростные интерфейсы (NVLink, Infiniband) для синхронизации данных между видеокартами.
  • Программное обеспечение — CUDA, OpenCL, HIP, TensorFlow (для специфических задач).
  • Энергопотребление — высокое, требует мощного охлаждения и источников питания.
Область применения:

Область применения:

  • Кибербезопасность.
  • Криминалистика и расследования.
  • Научные исследования.
  • Государственные и разведывательные службы.
  • Облачные вычисления и хостинг.

GPU-кластеры являются мощным инструментом для анализа защищённости данных и криптографии, но их также используют в несанкционированных целях, таких как взлом паролей и атаки на системы шифрования.

20 лет

мы работаем с 2001 года

10 000+

к нам обратились за помощью

5.0

средний рейтинг по отзывам в системе Яндекс

100%

заключений сдаются в срок!

Обратный звонок