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Les FPGA sont-ils l’avenir du craquage de mots de passe et du supercalcul ? – ExtrêmeTech

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Les matrices de portes programmables sur le terrain (FPGA) sont des puces de silicium polyvalentes qui s’avèrent extrêmement rapides lors de certaines opérations. Disposés sur du silicium comme n’importe quelle autre puce, les FPGA sont dotés de blocs logiques configurables câblés avec des interconnexions et des commutateurs, et d’une petite quantité de mémoire sous forme de SRAM, d’EEPROM ou d’un anti-fusible pour chaque élément programmable. De plus, les FPGA disposent également d’un matériel spécial pour gérer les cycles d’horloge globaux (pilotes d’horloge) et peuvent être équipés de cœurs intégrés à fonction spécifique tels que les processeurs de signaux numériques (DSP).

La meilleure partie des FPGA, comme leur nom l’indique, est qu’ils sont entièrement programmables. La puce aura des broches d’entrée et de sortie, et à l’aide de schémas ou d’un langage de programmation logiciel comme VHDL, vous pourrez concevoir les circuits numériques nécessaires pour effectuer des tâches. Vous pouvez prendre deux valeurs d’entrée et utiliser les blocs logiques et rechercher des tables pour additionner les valeurs et renvoyer le résultat, pour un exemple simple. Alternativement, vous pouvez avoir le FPGA ajustant constamment la vitesse du ventilateur en fonction d’une entrée de capteur de température. Quelle que soit votre tâche, vous la chargez généralement sur la puce FPGA à l’aide d’un dispositif de mémoire externe qui programme la logique et ferme les commutateurs appropriés pour connecter divers blocs logiques et d’autres matériels ensemble.

Contrairement à un CPU ou un GPU traditionnel, les FPGA n’exécutent pas de code. Essentiellement, un FPGA équivaut à une puce de silicium spécialement conçue pour une tâche très spécifique. Dans un processeur traditionnel, le système d’exploitation met en file d’attente les instructions que le processeur doit exécuter une à la fois. Les FPGA, d’autre part, sont câblés d’une manière qui, pour des raisons de simplicité et de visualisation, signifie essentiellement que le FPGA est le programme (plutôt qu’il fonctionnement un programme).

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C’est ici que les FPGA deviennent intéressants. Bien qu’ils fonctionnent à des vitesses d’horloge bien inférieures à celles des CPU et GPU « câblés », ce sont de véritables conceptions parallèles – du niveau de la boucle et de la tâche au niveau du bit et de l’instruction – qui sont davantage exemptes d’opérations de récupération d’instructions (car les instructions sont construites- dans).

Module FPGA Pico Computing

Les FPGA peuvent accélérer les simulations, les tâches de chiffrement et de déchiffrement, Bitcoin l’exploitation minière, et peut même être utilisé pour forcer brutalement les mots de passe. Beaucoup de ces tâches commencent ou sont déjà exécutées sur des cartes graphiques utilisant des langages de programmation logiciels comme CUDA et OpenCL. Les cartes graphiques d’aujourd’hui sont assez rapides (surtout côté AMD avec ses Cœur graphique Suivant architecture), et l’exécution de programmes sur le GPU peut considérablement accélérer les tâches qui impliquent de grandes quantités de données et des processus hautement parallèles. Les cartes Tesla de Nvidia sont un bon exemple de la vitesse du GPU, où quelques cartes graphiques peuvent être utilisées à la place d’un petit cluster CPU (généralement pour les simulations et les tâches de modélisation).

Cela dit, même si les GPU fonctionnent à 1 GHz + et disposent de milliers de processeurs de flux, ils sont toujours battus par les FPGA qui utilisent moins d’énergie et fonctionnent à des vitesses d’horloge beaucoup plus faibles (mais peuvent certes coûter plus cher à l’achat). Par exemple, une nouvelle carte FPGA de Pico Computing qui utilise six FPGA Xilinx Virtex-6 LX240T et 3 Go de mémoire DDR3 a le puissance de calcul approximative de 400 processeurs Intel E5-2687W à huit cœurs – ou dix cartes graphiques AMD Radeon 7970 – et il est capable de faire ce dessin seulement 150 watts (beaucoup moins qu’un seul GPU, beaucoup moins dix).

Récupération de mot de passe WPA-PSK, FPGA vs CPU vs GPU

En ce qui concerne spécifiquement le craquage de mot de passe, le PDG d’ElcomSoft, Vladimir Katalov déclaré qu’un cluster FPGA de la taille d’un châssis 4U aurait une puissance de calcul équivalente à « plus de 2 000 processeurs double cœur » et utiliserait beaucoup moins d’énergie en même temps. Le communiqué de presse compare en outre les performances WPA-PSK d’un AMD 5970 à 103 000 suppositions par seconde, tandis que la carte Pico FPGA est capable de 1 756 800 suppositions par seconde. Bien que ces chiffres doivent être pris avec un grain de sel – c’est un communiqué de presse, après tout – le Microsoft document de recherche semble au moins étayer les affirmations générales selon lesquelles les FPGA sont plus rapides que les processeurs, le FPGA étant 11 fois plus rapide que la ligne de base MIPS optimisée des chercheurs. Il a pu tirer pleinement parti du fait que la compression JPEG se fait en étapes indépendantes pour diviser les images en groupes de pixels et les faire passer par une logique parallèle, puis combiner les données à l’étape finale. Ce faisant, le FPGA a pu traiter quatre images à la fois.

En bref, les matrices de portes programmables sur le terrain sont extrêmement rapides et continuent de devenir plus rapides et moins chères à produire, ce qui peut donner à Nvidia et AMD une course pour leur argent sur les marchés du HPC (calcul haute performance ; supercalcul) et des stations de travail haut de gamme. à l’avenir. D’autre part, les marchés de l’informatique grand public et général sont relativement à l’abri de toute sorte de bouleversement du FPGA en raison du coût des puces et du fait que l’utilisation du GPGPU par les développeurs en est encore à ses balbutiements, et encore moins l’accélération FGPA des programmes grand public. . Il y a aussi le problème que, comme les cartes graphiques continuent de se concentrer davantage sur les performances GPGPU, les FPGA seront encore plus difficiles à justifier par rapport à un GPU « assez bon » pour la plupart lorsque la carte graphique peut également effectuer d’autres tâches (comme le rendu de jeux 3D ! ) Le FPGA ne remplacera pas de si tôt votre CPU ou votre GPU, mais il est intéressant de noter que le matériel reprogrammable peut offrir de bien meilleures performances que même les cartes graphiques les plus rapides d’aujourd’hui.

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