Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Хабр доступен 24/7 благодаря поддержке друзей
Комментарии 50
Вы это чего? зачем в 21 вере MD5 хэш брутфорсить? нормально подбирается коллизия в течении десятков минут с помощью md5coll. Или это была чисто теоретическая задачка?
Чисто теоретическая. Показать на примере два подхода к распаралелливанию задачи.
Можно за несколько минут создать 2 текста с одним md5 хэшем, но подобрать коллизию к заданному тексту или хэшу так просто уже нельзя.
может быть виндошная реализация omp умней чем линуксовя, но вам явно не хватает объявления private(strHash, stream) в прагме, без этого могут встречаться ситуации, когда пароль никогда не будет найден
«платить» за критическую секцию все равно придется
«платить» за критическую секцию все равно придется
Запускал под виндой, проблем не было. Не исключаю, что я что-то упустил, но я не вижу проблемы. Объявление переменных strHash и stream происходит внутри тела цикла, т.е. они, если я правильно понимаю, для каждого потока будут своими. Вот если бы я вынес их объявление за тело цикла, тогда бы пришлось использовать private(strHash, stream). По моему как-то так.
может быть виндошная реализация omp умней чем линуксовя, но вам явно не хватает объявления private(strHash, stream) в прагме
В статьях по ссылкам выше:
По умолчанию общими являются все переменные, за исключением переменной цикла, которая является индивидуальной. Память можно объявить как индивидуальную следующими двумя способами.
* Объявите переменную внутри цикла (внутри директивы OpenMP) без ключевого слова static.
* Укажите индивидуальное выражение в директиве OpenMP.
И там же пример с комментариями:
// This works. The variable temp is now private
#pragma omp parallel for
for (i=0; i < 100; i++)
{
int temp; // variables declared within a parallel construct are, by definition, private
temp = array[i];
array[i] = do_something(temp);
} Так что вроде все верно и логично, если переменная объявлена внутри цикла, она по умолчанию приватная, если снаружи, общая.
Я с первого прохода по коду (глазами) не углядел, где там маппится, а где редъюсится. Я правильно понял, что решает в данном случае всего лишь прагма на цикл?
Ещё было бы интересно узнать, возможно ли как-нибудь так же просто, параллелится за пределы одного сервера.
Ещё было бы интересно узнать, возможно ли как-нибудь так же просто, параллелится за пределы одного сервера.
Да, добавляем прагму на цикл и получаем параллельное выполнение.Происходить это будет следующим образом (на примере первой итерации):
Извиняюсь, почему-то вставка текста привела к отправке коммента.
Current password: 8250000 Elapsed time: 0 sec.
Current password: 8500000 Elapsed time: 0 sec.
Current password: 8000000 Elapsed time: 0 sec.
Current password: 8750000 Elapsed time: 0 sec.
Т.е. первый цикл начал работу с 8000000, второй 8250000 и т.д. Насчет на разных серверах не скажу, не сталкивался, хотя тоже интересно.
Current password: 8250000 Elapsed time: 0 sec.
Current password: 8500000 Elapsed time: 0 sec.
Current password: 8000000 Elapsed time: 0 sec.
Current password: 8750000 Elapsed time: 0 sec.
Т.е. первый цикл начал работу с 8000000, второй 8250000 и т.д. Насчет на разных серверах не скажу, не сталкивался, хотя тоже интересно.
можно. с помощью mpi
Cluster OpenMP (ru preview, eng download), но лучше и вправду MPI, для большего контроля.
зачем делать многопоточную программу, когда можно параллельно запустить 2 однопоточные?
при этом только нужно разделить входные данные, чтобы дважды их не обрабатывать
при этом только нужно разделить входные данные, чтобы дважды их не обрабатывать
Это просто «синтетический» пример, необходимость многопоточных вычислений может возникнуть, например, в 3D редакторе, при рендеринге изображений.
да, вы предлагаете тогда запускать запускать 100 программ когда нужно 100 трэдов? и сто лишних дескрипторов процессов повиснут где то в памяти ядра… не стоит забывать, что context-switch между трэдами одного процесса и между процессами происходит в десятки раз быстрей
каких только извращений не придумает человек, лишь бы не использовать языков с нативной многопоточностью
эрланг, например )
К сожалению, для некоторых задач, таких как брутфорс, Erlang проигрывает чистому C в 20-60 раз. Мне однажды было проще написать на С однопоточную прогу и запустить 8 процессов на моей 8-ядерной рабочей телеге, чем ждать, когда закончит работать Erlang. Да, можно было бы на других компах запустить процессы, но согласитесь, это получается, что ~50 компов нужно, чтобы уравновесить.
P.S. Я использовал Erlang HiPE, обычный по понятным причинам даже не рассматривал.
P.S. Я использовал Erlang HiPE, обычный по понятным причинам даже не рассматривал.
а как насчет Java?
В арифметике Java даже превосходит С++. И не слушайте вы этих школьников «жаба тормозит!!!!1111111111111111111111»
В арифметике Java даже превосходит С++. И не слушайте вы этих школьников «жаба тормозит!!!!1111111111111111111111»
С Java никогда дела не имел и предубеждений против неё нет. Может, она и лучше была бы. Ведь очень неплохая библиотека JTS(JTS Topology Suite) написана именно на ней, а мы в своей работе используем её порт на C++ — GEOS.
Но сейчас у нас уже в обработке данных C/C++, Python и всяческие скрипты на shell/bash/perl. Уже планируется использовать Erlang. Ещё одного языка нам с коллективом 8 человек не потянуть.
Но сейчас у нас уже в обработке данных C/C++, Python и всяческие скрипты на shell/bash/perl. Уже планируется использовать Erlang. Ещё одного языка нам с коллективом 8 человек не потянуть.
Ява тормозит.
что-то я количественных оценок быстродействия не встретил. А так — rainbow tables в руки и вперёд.
а можно использовать OpenMP без Visual Studio
я сторонник Unix технологий
>При этом вычисление пароля вторым методом, на моем компьютере, выполнялось значительно быстрее.
желательно такие заявления подтверждать цифрами. что стоит запустить таймер перед вычислениями и остановить после.
И еще посторить 10-100 итераций для усреднения…
Зато наглядно.
я сторонник Unix технологий
>При этом вычисление пароля вторым методом, на моем компьютере, выполнялось значительно быстрее.
желательно такие заявления подтверждать цифрами. что стоит запустить таймер перед вычислениями и остановить после.
И еще посторить 10-100 итераций для усреднения…
Зато наглядно.
недавно встретил задачку(не помню уже где): есть 2^128 md5 хешей, требуется найти число прообразов
Хотелось бы все таки разницу в цифрах увидеть.
Извините, но статья практически ни о чем. Да, есть explicit thread creation, есть OpenMP, а еще есть Threading Building Blocks, Parallel Pattern Library, GPGPU, SIMD-оптимизация. Если уж показывать разные варианты, то не в стиле A vs. B, особенно если учесть что задачка весьма специфичная, а не обобщенная (как например умножение матриц).
Кроме счета на видюхе есть технология MassCore — отнимает у винды несколько ядер в пользование проги, на них больше нету context-switch и считать намного веселее, особенно если написать чтобы в кеше все уместилось.
Предлагаю внести stringstream stream внутрь тела цикла в функции _WorkerThread.
Потому что оператор << добавляет данные в поток.
Так что в конце там оказывается очень динная строчка.
Кроме того, delete [] хорош к месту, в функции _WorkerThread должен быть простой delete.
Потому что оператор << добавляет данные в поток.
Так что в конце там оказывается очень динная строчка.
Кроме того, delete [] хорош к месту, в функции _WorkerThread должен быть простой delete.
а еще openmp кроссплатформенный метод.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Использование OpenMP для распараллеливания вычислений