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Elcomsoft, boite spécialisée dans la récupération de mots de passe sur de nombreux systèmes et services, s’attaque maintenant à l’iPhone.
Le téléphone d’Apple, véritable “pico-ordinateur”, ne cesse depuis son lancement de rencontrer l’engouement du public ce qui fait de lui aujourd’hui l’un des smartphones les plus vendus tant auprès du grand public que dans de nombreuses entreprises.

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Je suis tombé recemment sur quelques confs Nvidia autour de CUDA et du GPU computing qui peuvent en intéresser certains que je sais travailler ces temps ci sur le sujet.
C’est un peu trop spécifique pour le mettre en podcast (ca touche pas forcément tout le monde) alors je vous met les liens dans ce petit post.

Advanced C for CUDA : maximizing memory throughput, kernel launch configuration, using shared memory, and improving GPU/CPU interaction.

GPU Metaprogramming using PyCUDA: Convenient, high-level interface PyCUDA binds all functionality in Nvidia CUDA to a convenient interface in the high-level scripting language Python. Metaprogramming PyCUDA allows GPU code to be generated at run-time code, which makes many advanced programming techniques easy–such as empirical optimization, constant folding, and run-time specialization.

NEXUS, A Powerful IDE for GPU Computing on Windows : NVIDIA’s new development environment for GPU Computing and graphics applications that use CUDA C, OpenCL, DirectCompute, Direct3D, or OpenGL. NEXUS introduces native GPU debugging and platform-wide performance analysis tools for both computing and graphics developers, fully integrated into Visual Studio 2008.

The Art of Performance Tuning for the CUDA Architecture : (pas de résumé)

La recherche autour du reversing de l’algorithme de hashage MD5 est toujours active, tout comme ses applications directes en tant que vulnérabilité comme le montrent les toutes recentes inquiétudes autour des certificats SSL.
Les techniques les plus récentes en terme de force brute à l’encontre de ces hashes exploitent aujourd’hui la puissance de calcul des processeurs graphiques, les GPUs, depuis que Nvidia à ouvert largement leur accessibilité aux programmeurs au travers de son environnement de développement CUDA.

Cependant comme tous les codes, tous les programmes actuellement disponibles ne sont pas tous aussi rapides qu’ils est possible. Question d’optimisation du code, de stratégies adoptées, d’exploitation correcte de l’environement sur lequel ils sont deployés…FutureZone vous propose un petit tour d’horizon de ce qui se fait aujourd’hui.

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