Исследовательская группа Specops сравнила RTX 5090 с двумя ИИ-GPU для дата-центров с помощью Hashcat, чтобы выяснить, какой GPU лучше справляется со взломом паролей. Спойлер: победил RTX 5090. — tomshardware.com
Вычислительная мощность, задействованная в ИИ-ускорителях для дата-центров, растет с каждым новым поколением GPU с необычайной скоростью. Это побудило исследовательскую группу из Specops проверить, смогут ли некоторые популярные ИИ-GPU также хорошо справляться со взломом паролей, исходя из предположения, что этим GPU понадобится вторая работа, когда ИИ-пузырь наконец лопнет. Издание протестировало Nvidia H200, AMD MI300X и Nvidia RTX 5090, чтобы выяснить, могут ли очень дорогие ИИ-GPU стоимостью 30 000 долларов превзойти потребительские видеокарты во взломе паролей. Исследовательская группа провела бенчмаркинг пяти популярных алгоритмов хеширования — MD5, NTLM, bcrypt, SHA-256 и SHA-512 — на трех упомянутых GPU с использованием Hashcat (популярного инструмента для восстановления паролей). Hashcat предназначен для восстановления паролей из хешей, хранящихся в файле в качестве отправной точки. Неудивительно, что этот инструмент также используется хакерами в незаконных целях для автоматизации взлома паролей. Тестирование показало, что H200 и MI300X значительно отстают от RTX 5090, несмотря на то, что оба GPU значительно дороже. В среднем RTX 5090 был на 20% быстрее, чем MI300X, и на целых 63,7% быстрее, чем H200. Максимальное преимущество RTX 5090 составило 33,7% над Mi300X в MD5 и 93,5% над H200 в SHA-512. Проблема с этими ИИ-GPU заключается в том, как обрабатывается Hashcat; взлом паролей основан на 32-битных целочисленных операциях и является чрезвычайно ресурсоемким. Это полная противоположность рабочим нагрузкам машинного обучения, которые используют такие типы инструкций, как FP4, BF16, FP8 и INT8. В результате ИИ-GPU для дата-центров отдают приоритет этим инструкциям перед другими. Например, H200 имеет вдвое меньше ядер INT32 по сравнению с FP32 и значительно меньше ядер, чем RTX 5090, поскольку большая часть работы, для которой он предназначен, выполняется тензорными ядрами. По иронии судьбы, MI300X имеет гораздо более высокую производительность INT32, чем RTX 5090, но все равно проигрывает из-за оптимизаций Nvidia, встроенных в код Hashcat. Тестирование Specops демонстрирует, насколько оптимизированы современные ИИ-GPU для своей задачи; эти GPU мало что могут сделать за пределами своей основной роли. Пока что потребительские настольные GPU останутся самыми быстрыми для взлома паролей.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Aaron Klotz