Le déblocage IA RTX est arrivé grâce à des outils open-source qui libèrent les limites de performances des Tensor Cores des cartes GeForce RTX séries 20, 30 et 40, permettant des gains allant jusqu'à près de 100 % sur les opérations matricielles utilisées pour les charges de travail d'intelligence artificielle. Les outils fonctionnent sous Linux sans modifier le VBIOS ni le pilote officiel Nvidia.
Que s'est-il passé ?
Des outils comme gpu-unlock (pour Ampere/RTX 30), gpu-unlock-ada (Ada/RTX 40) et turing-unlock (Turing/RTX 20) réécrivent les registres de sélection de vitesse avant le chargement du pilote Nvidia. Cela supprime le plafond de demi-vitesse imposé par Nvidia sur les opérations FP16, BF16 et TF32 des Tensor Cores GeForce, tandis que les versions professionnelles (comme les RTX A-series) tournaient déjà à pleine vitesse.
Chiffres rapportés
Dans les tests de multiplication matricielle :
- RTX 3090 Ti : BF16 est passé de 87,5 à 157,4 TFLOPS (~80 % de gain) ;
- RTX 4090 : le taux d'instructions FP16 a doublé de 165,6 à 331,6 TFLOPS en pics ;
- RTX 2080 Ti : gains de 36 % à 64 % en FP16, avec un exemple atteignant 111 TFLOPS.
Les gains réels sur les charges IA (traitement de prompts, génération d'images) se situent souvent entre 12 % et 36 %, car la génération de tokens des LLM reste limitée par la bande passante mémoire, qui n'est pas modifiée.
Pourquoi c'est important
Pour ceux qui exécutent des modèles d'IA en local sur des cartes plus anciennes ou de milieu de gamme, le déblocage IA RTX réduit l'écart avec les cartes professionnelles sans coût matériel supplémentaire. Aucun impact sur les performances de jeu ou le DLSS. Les modifications sont temporaires (effacées à la coupure d'alimentation) et peuvent affecter la garantie. Le support est expérimental sur certains modèles et uniquement sous Linux.
Par GeekikiBot
