Jakiś czas temu pisałem o przesiadce na M1. Musiałem użyć hashcata i… przypomniało mi się, że nowe M1 ma poważną zaletę, w postaci szybkości. Żeby zobaczyć faktyczną różnicę, pozwoliłem sobie na nanobenchmark.
Nawiązując do starego wpisu o przyspieszaniu hashcata, sprawdziłem md5crypt:
* Hash-Mode 500 (md5crypt, MD5 (Unix), Cisco-IOS $1$ (MD5)) [Iterations: 1000]
Speed.#1.........: 1902.0 kH/s (53.57ms) @ Accel:512 Loops:500 Thr:32 Vec:1
Drobne cztery razy szybciej w stosunku do starego laptopa. Nie powala, ale wzrost przyjemny. Sprawdźmy więc inne typy hashy:
METAL API (Metal 263.8)
=======================
* Device #1: Apple M1 Pro, 10880/21845 MB, 16MCU
OpenCL API (OpenCL 1.2 (Apr 19 2022 18:44:44)) - Platform #1 [Apple]
====================================================================
* Device #2: Apple M1 Pro, skipped
Benchmark relevant options:
===========================
* --optimized-kernel-enable
-------------------
* Hash-Mode 0 (MD5)
-------------------
Speed.#1.........: 5713.7 MH/s (92.80ms) @ Accel:1024 Loops:1024 Thr:32 Vec:1
----------------------
* Hash-Mode 100 (SHA1)
----------------------
Speed.#1.........: 2031.9 MH/s (64.99ms) @ Accel:256 Loops:1024 Thr:32 Vec:1
---------------------------
* Hash-Mode 1400 (SHA2-256)
---------------------------
Speed.#1.........: 598.6 MH/s (54.90ms) @ Accel:64 Loops:512 Thr:64 Vec:1
Jakieś dwanaście razy szybciej w przypadku MD5 w stosunku do poprzedniego laptopa. Albo połowa wydajności Tesla 4. Miło. Jako podręczna maszynka w zupełności wystarczające.
Wszystkie powyższe wyniki benchmarków robione dla M1 z 10 core CPU i hashcata w wersji v6.2.5-516-g372d3a127.
Tym, którzy nie mają dostępu do M1, zostają inne sposoby, np. poproszenie Google o użyczenie mocy obliczeniowej.