Aggiungi versione GPU (CUDA) del bruteforce
Porta la stessa strategia algoritmica della versione CPU (batch EC in coordinate Jacobiane con Z1=1 + un'unica inversione di campo per batch via trucco di Montgomery) su GPU NVIDIA, dove però GMP non è disponibile: l'aritmetica a 256 bit mod il primo di secp256k1 è scritta a mano (limb a 64 bit + __int128, riduzione veloce sfruttando 2^256 ≡ 2^32+977 mod p), e ogni thread CUDA agisce come una lane di ricerca indipendente con la propria chiave privata iniziale casuale — esattamente come un thread CPU, ma migliaia in parallelo invece di una manciata. La moltiplicazione scalare su device è un semplice double-and-add (nessun wNAF/tabelle precalcolate come in libsecp256k1 lato host), il principale margine di ottimizzazione futura. Il matching usa un Bloom filter + ricerca binaria su un array di target ordinato, entrambi caricati una volta sola in memoria device. Aggiunge i target `make gpu` / `make gpu-info` al Makefile (NVCC_ARCH configurabile, default sm_61/Pascal) e documenta in README che su WSL2 il driver NVIDIA arriva dall'host Windows: dentro WSL serve installare solo il CUDA Toolkit, mai un driver. Verificato: aritmetica di campo, moltiplicazione scalare e batch add confrontati bit-per-bit con secp256k1_ec_pubkey_create (nessuna discrepanza su ~30 valori di test); run end-to-end con privkey nota trova la chiave corretta; nessun falso positivo su chiavi pubbliche valide casuali. Su una Quadro P4000 (Pascal): ~15M keys/sec, contro ~3.5-4M keys/sec della CPU con 11 thread nello stesso ambiente.
This commit is contained in:
+47
-3
@@ -27,6 +27,14 @@ SOURCE = p2pk_bruteforce.cpp
|
||||
INCLUDE_PATH = -I/usr/local/include -I/usr/include
|
||||
LIB_PATH = -L/usr/local/lib -L/usr/lib
|
||||
|
||||
# Versione GPU (CUDA)
|
||||
NVCC = nvcc
|
||||
# Architettura GPU target: sm_61 = Pascal (es. Quadro/GTX 10xx). Sovrascrivi con
|
||||
# `make gpu NVCC_ARCH=sm_75` (Turing), sm_86 (Ampere), sm_89 (Ada) etc. secondo la tua GPU.
|
||||
NVCC_ARCH = sm_61
|
||||
GPU_TARGET = p2pk_bruteforce_gpu
|
||||
GPU_SOURCE = p2pk_bruteforce_gpu.cu
|
||||
|
||||
# ============================================================================
|
||||
# TARGET PRINCIPALI
|
||||
# ============================================================================
|
||||
@@ -140,7 +148,7 @@ valgrind: debug
|
||||
# Pulizia
|
||||
clean:
|
||||
@echo "[+] Pulizia file compilati..."
|
||||
rm -f $(TARGET) $(TARGET)_debug $(TARGET)_pgo
|
||||
rm -f $(TARGET) $(TARGET)_debug $(TARGET)_pgo $(GPU_TARGET)
|
||||
rm -f *.o *.gcda *.gcno *.s
|
||||
rm -f progress.csv
|
||||
@echo "[+] Pulizia completata!"
|
||||
@@ -170,6 +178,35 @@ build-secp256k1:
|
||||
@echo "[+] Compilazione libsecp256k1 ottimizzata..."
|
||||
@./build_secp256k1.sh
|
||||
|
||||
# ============================================================================
|
||||
# VERSIONE GPU (CUDA)
|
||||
# ============================================================================
|
||||
|
||||
# Richiede: NVIDIA CUDA Toolkit (nvcc) + driver NVIDIA funzionante (verifica
|
||||
# con `nvidia-smi`). Su WSL2 il driver è quello del sistema Windows host: non
|
||||
# va installato dentro WSL, basta il CUDA Toolkit (`nvcc --version` per controllare).
|
||||
gpu: $(GPU_SOURCE)
|
||||
@echo "========================================="
|
||||
@echo " Bitcoin P2PK Bruteforce GPU - Compilazione"
|
||||
@echo "========================================="
|
||||
@which $(NVCC) > /dev/null || (echo "[ERROR] nvcc non trovato. Installa il CUDA Toolkit."; exit 1)
|
||||
$(NVCC) -O3 -arch=$(NVCC_ARCH) -std=c++17 -diag-suppress 1650 \
|
||||
$(INCLUDE_PATH) $(LIB_PATH) \
|
||||
-o $(GPU_TARGET) $(GPU_SOURCE) -lsecp256k1
|
||||
@echo "[+] Compilazione completata!"
|
||||
@echo "[+] Eseguibile: ./$(GPU_TARGET)"
|
||||
@echo ""
|
||||
@echo "OTTIMIZZAZIONI ATTIVE:"
|
||||
@echo " ✓ Batch EC point addition in coordinate Jacobiane (stesso algoritmo della CPU)"
|
||||
@echo " ✓ Batch modular inversion (Montgomery) per thread"
|
||||
@echo " ✓ Migliaia di thread paralleli invece di N core CPU"
|
||||
@echo "========================================="
|
||||
|
||||
gpu-info:
|
||||
@nvidia-smi --query-gpu=name,driver_version,memory.total,compute_cap --format=csv 2>&1 || \
|
||||
echo "[!] nvidia-smi non disponibile: driver NVIDIA non rilevato"
|
||||
@which $(NVCC) > /dev/null && $(NVCC) --version || echo "[!] nvcc non trovato: CUDA Toolkit non installato"
|
||||
|
||||
# ============================================================================
|
||||
# HELP
|
||||
# ============================================================================
|
||||
@@ -191,15 +228,22 @@ help:
|
||||
@echo " make clean-all - Pulizia completa"
|
||||
@echo " make install-deps - Installa dipendenze"
|
||||
@echo " make build-secp256k1 - Compila libsecp256k1 locale"
|
||||
@echo " make gpu - Compila la versione GPU (richiede CUDA Toolkit)"
|
||||
@echo " make gpu-info - Controlla driver NVIDIA e CUDA Toolkit disponibili"
|
||||
@echo ""
|
||||
@echo "Uso consigliato:"
|
||||
@echo " 1. make # Compila"
|
||||
@echo " 2. ./$(TARGET) # Esegui bruteforce"
|
||||
@echo ""
|
||||
@echo "Per massime performance:"
|
||||
@echo "Per massime performance su CPU:"
|
||||
@echo " make pgo # Compila con PGO (+10-20% speed)"
|
||||
@echo ""
|
||||
@echo "Per usare la GPU (molto più veloce, se disponibile):"
|
||||
@echo " make gpu-info # Verifica driver/CUDA Toolkit"
|
||||
@echo " make gpu # Compila"
|
||||
@echo " ./$(GPU_TARGET) # Esegui"
|
||||
@echo ""
|
||||
@echo "==================================================="
|
||||
|
||||
.PHONY: all build pgo pgo-generate pgo-run pgo-use debug asm bench \
|
||||
valgrind clean clean-all install-deps build-secp256k1 help
|
||||
valgrind clean clean-all install-deps build-secp256k1 gpu gpu-info help
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user