'GeForce GTX 295: 10632.1 PMKs/s (RTT 3.0)

Backtrack 5'te nVidia ekran kartınızı kullanıp CUDA ile şifre kırabilmek için ilk olarak işletim sistemi çekirdeğini CUDA sürücülerine hazırlamanız gerek: Kod:Panoya kopyala root@bt: # prepare-kernel-sources root@bt: # cd /usr/src/linux root@bt: # cp -rf include/generated/ include/linux/ Kullandığınız BT5 sürümüne uygun nVidia sürücülerini indirin: 32 bit: http://developer.download. nvidia.com/compute/cuda/4_0_rc2/drivers/devdriver_4.0_linux_32_270.40. run 64 bit: http://developer.download. nvidia.com/compute/cuda/4_0_rc2/drivers/devdriver_4.0_linux_64_270.40. run Herhangi bir oturumda olmadığınızda emin olun. Konsola çıkış yapın ve nVidia sürücülerini kurun. Uygun CUDA araç kitini indirin: 32 bit: Thank You 64 bit: Thank You CUDA araç kitini /opt. klasörüne yüklemenizi tavsiye ederiz. Değişkenleri de nvcc komutları çalışacak şekilde ayarlayın. Bunun için /root/. bashrc dosyasına aşağıdaki kodları eklemeniz gerek: Kod:Panoya kopyala PATH=$PATH:/opt/cuda/bin LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/cuda/lib export PATH export LD_LIBRARY_PATH Şimdi bu komutu girin: Kod:Panoya kopyala root@bt: # source /root/. bashrc root@bt: # ldconfig Bu işlemin amacı nvcc derleyicisini çalışır hale getirmekti. Şimdi her şeyin çalıştığını doğrulayalım: Kod:Panoya kopyala root@bt: # which nvcc/opt/cuda/bin/nvcc root@bt: # nvcc -Vnvcc: NVIDIA Cuda compiler driverCopyright 2005-2011 NVIDIA CorporationBuilt on Sun_Mar_20_16:45:27_PDT_2011Cuda compilation tools, release 4.0, V0.2.1221 root@bt: # nVidia sürücüleri ve CUDA Toolkit kurulduğuna göre bu ikisinin çalışıp çalışmadığı test edelim. Bu işlem için Pyrit kullanabiliriz: Kod:Panoya kopyala root@bt: # svn checkout pyrit - Revision 308: /trunk pyrit root@bt: # cd pyrit/pyrit && python setup. py build && python setup. py install root@bt: # cd../../ root@bt: # cd pyrit/cpyrit_cuda && python setup. py build && python setup. py install Pyrit ile bir becnhmark çalıştırıp ekran kartınızın performansını da ölçebilirsiniz: Kod:Panoya kopyala root@bt: # pyrit benchmark Pyrit 0.4.1-dev (svn r308) 2008-2011 Lukas Lueg http://pyrit.googlecode.com This code is distributed under the GNU General Public License v3+ Running benchmark (63787.8 PMKs/s)... \ Computed 63787.82 PMKs/s total.

'GeForce GTX 295: 10912.5 PMKs/s (RTT 2.9)

Backtrack 5'te nVidia ekran kartınızı kullanıp CUDA ile şifre kırabilmek için ilk olarak işletim sistemi çekirdeğini CUDA sürücülerine hazırlamanız gerek: Kod:Panoya kopyala root@bt: # prepare-kernel-sources root@bt: # cd /usr/src/linux root@bt: # cp -rf include/generated/ include/linux/ Kullandığınız BT5 sürümüne uygun nVidia sürücülerini indirin: 32 bit: http://developer.download. nvidia.com/compute/cuda/4_0_rc2/drivers/devdriver_4.0_linux_32_270.40. run 64 bit: http://developer.download. nvidia.com/compute/cuda/4_0_rc2/drivers/devdriver_4.0_linux_64_270.40. run Herhangi bir oturumda olmadığınızda emin olun. Konsola çıkış yapın ve nVidia sürücülerini kurun. Uygun CUDA araç kitini indirin: 32 bit: Thank You 64 bit: Thank You CUDA araç kitini /opt. klasörüne yüklemenizi tavsiye ederiz. Değişkenleri de nvcc komutları çalışacak şekilde ayarlayın. Bunun için /root/. bashrc dosyasına aşağıdaki kodları eklemeniz gerek: Kod:Panoya kopyala PATH=$PATH:/opt/cuda/bin LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/cuda/lib export PATH export LD_LIBRARY_PATH Şimdi bu komutu girin: Kod:Panoya kopyala root@bt: # source /root/. bashrc root@bt: # ldconfig Bu işlemin amacı nvcc derleyicisini çalışır hale getirmekti. Şimdi her şeyin çalıştığını doğrulayalım: Kod:Panoya kopyala root@bt: # which nvcc/opt/cuda/bin/nvcc root@bt: # nvcc -Vnvcc: NVIDIA Cuda compiler driverCopyright 2005-2011 NVIDIA CorporationBuilt on Sun_Mar_20_16:45:27_PDT_2011Cuda compilation tools, release 4.0, V0.2.1221 root@bt: # nVidia sürücüleri ve CUDA Toolkit kurulduğuna göre bu ikisinin çalışıp çalışmadığı test edelim. Bu işlem için Pyrit kullanabiliriz: Kod:Panoya kopyala root@bt: # svn checkout pyrit - Revision 308: /trunk pyrit root@bt: # cd pyrit/pyrit && python setup. py build && python setup. py install root@bt: # cd../../ root@bt: # cd pyrit/cpyrit_cuda && python setup. py build && python setup. py install Pyrit ile bir becnhmark çalıştırıp ekran kartınızın performansını da ölçebilirsiniz: Kod:Panoya kopyala root@bt: # pyrit benchmark Pyrit 0.4.1-dev (svn r308) 2008-2011 Lukas Lueg http://pyrit.googlecode.com This code is distributed under the GNU General Public License v3+ Running benchmark (63787.8 PMKs/s)... \ Computed 63787.82 PMKs/s total. #1: 'CUDA-Device #1 'GeForce GTX 295: 11558.7 PMKs/s (RTT 3.0) #2: 'CUDA-Device #2 'GeForce GTX 295: 10912.5 PMKs/s (RTT 2.9) #3: 'CUDA-Device #3 'GeForce GTX 295: 10632.1 PMKs/s (RTT 3.0) #4: 'CUDA-Device #4 'GeForce GTX 295: 11654.7 PMKs/s (RTT 2.9) #5: 'CUDA-Device #5 'GeForce GTX 295: 10868.9 PMKs/s (RTT 2.9) #6: 'CUDA-Device #6 'GeForce GTX 295: 10322.8 PMKs/s (RTT 3.0) #7: 'CPU-Core (SSE2)': 500.7 PMKs/s (RTT 2.7) #8: 'CPU-Core (SSE2)': 508.9 PMKs/s (RTT 2.8) Başarılııııı Artık backtrack 5'te CUDA destekli araçları kullanabiliriz!

'GeForce GTX 295: 11558.7 PMKs/s (RTT 3.0)

'GeForce GTX 295: 10322.8 PMKs/s (RTT 3.0)

'GeForce GTX 295: 11654.7 PMKs/s (RTT 2.9)

'GeForce GTX 295: 10868.9 PMKs/s (RTT 2.9)