CUDA—使用GPU暴力激活成功教程密码

CUDA—使用GPU暴力激活成功教程密码GPU支持大规模的并行加速运算,胜在量上,CPU处理大量的并行运算显得力不从心,它是胜在逻辑上。利用显卡加速的应用越来越多,但如果说GPU即将或最终将替代CPU还有点言过其实,二者最终将优势互补,各尽所能。使用显卡的无脑并行运算激活成功教程密码是一个不错的选择。这里选择一种简单的情况,限定密码是6位纯数字,并且不限定输入次数,这种情况下可以使用GPU暴力激活成功教程,当然…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺

GPU支持大规模的并行加速运算,胜在量上,CPU处理大量的并行运算显得力不从心,它是胜在逻辑上。利用显卡加速的应用越来越多,但如果说GPU即将或最终将替代CPU还有点言过其实,二者最终将优势互补,各尽所能。


使用显卡的无脑并行运算激活成功教程密码是一个不错的选择。这里选择一种简单的情况,限定密码是6位纯数字,并且不限定输入次数,这种 情况下可以使用GPU暴力激活成功教程,当然仅供娱乐,并无任何实际的应用价值。


#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include "time.h"

using namespace std;

//密码激活成功教程入口函数
cudaError_t BreakWithCuda(const int *userKeyWord, int *keyWordByGPU);

//密码激活成功教程核函数
__global__ void BreakPasswordKernel(const int *userKeyWord, int *keyWordByGPU)
{
	//获取线程的索引号
	int blockId = blockIdx.y*gridDim.x + blockIdx.x;
	int threadID = blockId*blockDim.x + threadIdx.x;
	if (threadID == *userKeyWord)
	{
		*keyWordByGPU = threadID;
	}
}

int main()
{
	int userWord = 0;  //用户输入的密码
	int keyWordByGPU = 0;  //接收GPU激活成功教程的密码
	cout << "请输入你设置的密码(6位阿拉伯数字):" << endl;
	cin >> userWord;
	const int keyWord = userWord;
	getchar();

	//计算耗时变量
	clock_t startTime, endTime;
	startTime = clock();

	cudaError_t cudaStatus = BreakWithCuda(&keyWord, &keyWordByGPU);
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		fprintf(stderr, "BreakWithCuda failed!");
		return 1;
	}

	//重置GPU设备
	cudaStatus = cudaDeviceReset();
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		fprintf(stderr, "cudaDeviceReset failed!");
		return 1;
	}

	cout << "\n经GPU运算激活成功教程的用户密码是:" << endl;

	//输出激活成功教程的密码,不足6位前补0
	cout.fill('0');
	cout.width(6);  //总长度6位
	cout << keyWordByGPU << endl << endl;

	endTime = clock();  //激活成功教程耗时,以秒位单位
	float spendTime = (float)(endTime - startTime) / CLOCKS_PER_SEC;
	cout << "耗时:\n" << spendTime << "seconds" << endl;

	getchar();
	return 0;
}

cudaError_t BreakWithCuda(const int *userKeyword, int *keyWordByGPU)
{
	int *dev_userKeyWord = 0;
	int *dev_keyWordByGPU = 0;
	cudaError_t cudaStatus;

	//选择运行设备
	cudaStatus = cudaSetDevice(0);
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		fprintf(stderr, "cudaSetDevice failed!  Do you have a CUDA-capable GPU installed?");
		goto Error;
	}

	// 在GUP上分配显存
	cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_userKeyWord, sizeof(int));
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
		goto Error;
	}
	cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_keyWordByGPU, sizeof(int));
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");
		goto Error;
	}

	// 把用户输入的密码从主机复制到设备显存上
	cudaStatus = cudaMemcpy(dev_userKeyWord, userKeyword, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
		goto Error;
	}

	dim3 grid(100, 100); //创建一个包含100*100个线程块的Grid    
	BreakPasswordKernel << <grid, 100 >> > (dev_userKeyWord, dev_keyWordByGPU);

	// GPU运行错误检查
	cudaStatus = cudaGetLastError();
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		fprintf(stderr, "BreakPasswordKernel launch failed: %s\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
		goto Error;
	}

	// cudaDeviceSynchronize waits for the kernel to finish, and returns
	// any errors encountered during the launch.
	cudaStatus = cudaDeviceSynchronize();
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		fprintf(stderr, "cudaDeviceSynchronize returned error code %d after launching BreakPasswordKernel!\n", cudaStatus);
		goto Error;
	}

	// 把激活成功教程的密码从GPU拷贝到CPU
	cudaStatus = cudaMemcpy(keyWordByGPU, dev_keyWordByGPU, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");
		goto Error;
	}

Error:
	cudaFree(dev_keyWordByGPU);
	cudaFree(dev_userKeyWord);

	return cudaStatus;
}


运行后提示用户输入6位密码,第一位可以为0,如果检测到最终激活成功教程的密码不足6位,则可以判断用户在第一位输入的数字是0,所以自动在密码前补上0,补足6位


输入的密码第一位或之后若干位为0的情况:

CUDA—使用GPU暴力激活成功教程密码


正常情况:

CUDA—使用GPU暴力激活成功教程密码


转载于:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9411872.html

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/172196.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • websocket深入浅出

    websocket深入浅出websocket简介websocket是什么答:它是一种网络通信协议,是HTML5开始提供的一种在单个TCP连接上进行全双工通讯的协议。为什么需要websocket?疑问?我们已经有了HTTP协议,为什么还需要另一个协议?它能带来什么好处?答:因为HTTP协议有一个缺陷:通信只能由客户端发起我们都知道轮询的效率低,非常浪费资源(因为必须不停连接,或者HTTP…

    2022年7月11日
    21
  • jadx初识_你我初识

    jadx初识_你我初识一.jadx介绍一款相对流行的反编译工具下载:https://github.com/skylot/jadx/releases/tag/v1.0.0解压后得到这么几个文件:启动:(以下来两个文件

    2022年8月4日
    7
  • php内置函数分析之str_pad()

    php内置函数分析之str_pad()

    2021年11月6日
    167
  • C3P0连接池的配置与使用[通俗易懂]

    C3P0连接池的配置与使用[通俗易懂]1、下载c3p0-0.9.1.2.jar下载地址:http://download.csdn.net/detail/chunxiaqiudong5/96619222、添加配置文件c3p0-config.xml3、配置文件内容如下:1030100

    2022年6月1日
    24
  • 高并发的解决方案「建议收藏」

    高并发的解决方案「建议收藏」1.应用和静态资源分离刚开始的时候应用和静态资源是保存在一起的,当并发量达到一定程度的时候就需要将静态资源保存到专门的服务器中,静态资源主要包括图片、视频、js、css和一些资源文件等,这些文件因为没有状态所以分离比较简单,直接存放到响应的服务器就可以了,一般会使用专门的域名去访问。通过不同的域名可以让浏览器直接访问资源服务器而不需要再访问应用服务器了。架构图如下:2.页面缓存

    2022年5月6日
    38
  • pinn求解ode_pt_pin

    pinn求解ode_pt_pin今天硕士论文开题答辩,想着学了这么长时间的PINN,七七八八也看了一些文献,一来是为了整理思路,二来可以方便以后回顾复习。使用PINN求解PDE与传统有限元、有限差分、谱方法等最大的区别是,无需做预先的假设,线性化和网格化。求解一般的偏微分方程的形式:PINN具体算法步骤如下:其中只有初边界训练数据包含u的值,内部配置点不包含u的值,只有定义域内部的点。(这一点一直迷糊,最近才理清楚)。PINN求解PDE框架图:可以通过自动微分最小化损失函数,得到神经网络最优参数,从而的到.

    2022年10月27日
    0

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号