Изчислителната мощност на ИИ графичните процесори в центровете за данни продължава да нараства с невероятни темпове с всяко ново поколение графични процесори. Това накара изследователски екип от Specops да провери дали някои популярни ИИ видеокарти биха се справили добре и с разбиването на пароли, като се изхожда от предположението, че тези графични процесори ще се нуждаят от втора задача, след като балонът на изкуствения интелект най-накрая се спука. Медията тества Nvidia H200, AMD MI300X и Nvidia RTX 5090, за да провери дали наистина скъпите ИИ GPU-та за 30 000 долара могат да надминат потребителските графични карти при разбиването на пароли.

Изследователският екип тества пет популярни алгоритъма за хеширане – MD5, NTLM, bcrypt, SHA-256 и SHA-512 – с трите споменати графични процесора, като използва Hashcat (популярен инструмент за възстановяване на пароли). Hashcat е проектиран да възстановява пароли от хешове на пароли, съхранени във файл, като отправна точка. Не е изненадващо, че този инструмент се използва и незаконно от хакери за автоматизиране на разбиването на пароли.

Тестовете показват, че H200 и MI300X изостават значително от RTX 5090, въпреки че и двата графични ускорителя са значително по-скъпи. Средно RTX 5090 беше с 20% по-бърз от MI300X и с цели 63,7% по-бърз от H200. Най-много RTX 5090 беше с 33,7% по-бърз от Mi300X в MD5 и с 93,5% по-бърз от H200 в SHA-512.

Проблемът с тези ИИ GPU е начинът, по който се обработва Hashcat; разбиването на пароли разчита на 32-битови целочислени операции и е изключително ресурсоемко. Това е точно обратното на натоварванията при машинно обучение, които използват типове инструкции като FP4, BF16, FP8 и INT8.

В резултат на това ИИ GPU-тата за центрове за данни дават приоритет на тези инструкции пред другите. Например, H200 има само половината INT32 ядра в сравнение с FP32 и значително по-малко ядра от RTX 5090, защото по-голямата част от работата, за която е проектиран, се обработва от Tensor ядрата. Иронично, MI300X има много по-голяма INT32 производителност от RTX 5090, но все пак губи поради оптимизациите на Nvidia, вградени в кода на Hashcat.

Тестовете на Specops демонстрират колко рационализирани са съвременните ИИ GPU в работата си; тези графични процесори не могат да направят много повече от предвидената им роля. Засега потребителските настолни видеокарти ще останат най-бързите за разбиване на пароли.

Снимка: Unsplash/Nvidia/Specops 

Виж още: Бивши инженери на Apple създадоха ИИ бутон, който прилича на iPod Shuffle и изпълнява задачи за половин секунда