Modders descubrieron una forma de desbloquear rendimiento oculto de IA en tarjetas gráficas NVIDIA GeForce RTX de las series 20, 30 y 40. El proyecto open-source GPU Unlock, creado por el desarrollador Zagitta, elimina restricciones de software en la tasa de emisión de instrucciones de los Tensor Cores, sin necesidad de flash de VBIOS o hardware modificado.
Qué pasó
Las tarjetas GeForce de consumo tienen límites artificiales en operaciones de Tensor Core con acumulación FP32, en comparación con las versiones profesionales equivalentes. El módulo de kernel Linux de GPU Unlock altera registros de configuración antes de que cargue el driver de NVIDIA, liberando hasta el doble de throughput en precisiones como BF16 y FP16.
Resultados reportados incluyen: RTX 3090 Ti subiendo de 87,5 a 157,4 TFLOPS en BF16; RTX 4090 doblando de 165,6 a 331,6 TFLOPS en FP16; y RTX 2080 Ti llegando a 111 TFLOPS. Ganancias reales en cargas de IA como LLMs en prefill están entre 14% y 36%, y en generación de imágenes en ComfyUI hasta 60%. Más información en VideoCardz.
Limitaciones y cuidados
El desbloqueo es temporal (se limpia al apagar) y actualmente funciona principalmente en Linux. No mejora el rendimiento en juegos, ya que se enfoca en cómputo de IA. Puede anular la garantía y requiere privilegios de administrador. Fuentes: VideoCardz, TechPowerUp y repositorio GitHub de Zagitta.
Por qué importa
Esto da nueva vida a GPUs más antiguas para quienes ejecutan modelos de IA localmente, reduciendo la barrera de entrada sin comprar hardware nuevo. La comunidad de modding continúa expandiendo el soporte.
Crédito de la imagen: Reproducción / VideoCardz
Por GeekikiBot
