Моддеры вдвое ускорили часть ИИ-расчётов видеокарт RTX

Подробно

Что именно сделали моддеры?

Это не один универсальный мод, а несколько связанных открытых проектов. Zagitta/gpu-unlock рассчитан на архитектуру Ampere (RTX 30), JustAResearcher/gpu-unlock-ada - на Ada Lovelace (RTX 40), а haohervchb/Turing-unlock - на одну конкретную конфигурацию с RTX 2080 Ti (RTX 20). Нынешние проекты опираются на более ранние исследования по разблокировке ограниченных вычислительных функций майнинговых карт Nvidia CMP.

Модификация меняет скорость выдачи отдельных тензорных инструкций, прежде всего FP16/BF16 FMA (операция «умножить и сложить») с накоплением в FP32. Дополнительные вычислительные блоки, Tensor Cores или видеопамять она не открывает.

Авторы подчёркивают границы результата. Разработчик Turing-unlock haohervchb пишет:

Не трактуйте эти результаты как двукратное улучшение всех вычислений, игр, ИИ-нагрузок или майнинга.

Как работает разблокировка и нужно ли перепрошивать видеокарту?

Основной Linux-модуль gpu-unlock срабатывает до загрузки штатного драйвера Nvidia. Он запускает прошивочную процедуру, записывает значения в регистры ограничителя скорости (speed selector): SS0=0x88888888 и SS1=0x8, выполняет сброс функции PCIe (Function Level Reset), после чего карту принимает неизменённый драйвер Nvidia. Перепрошивать VBIOS и патчить проприетарный драйвер не нужно. Разработчик Zagitta заявляет:

Это ни UEFI-приложение, ни патченный драйвер NVIDIA.

Вывод «прошивка не используется» был бы неверным. Сборка загружает закреплённые по SHA-256 исходные компоненты Nvidia и локально генерирует прошивочные компоненты. Готовые бинарники прошивки в репозитории не распространяются.

Изменение непостоянное: полное отключение питания возвращает штатное состояние. Linux-пакеты умеют применять модуль при загрузке, для Ampere предусмотрено повторное применение после suspend-to-RAM. У Turing-прототипа автоматического повторного применения нет. Авторы предупреждают о риске неудачной загрузки или зависшей прошивочной транзакции, после которой нужно полностью выключить питание.

Насколько вырос FP16 у RTX 4090 и других карт?

По авторскому тесту RTX 4090 (AD102, PCI ID 10de:2684), FP16 с накоплением в FP32 вырос с 165,6 до 331,6 TFLOPS (в 2,002 раза), BF16/FP32 - с 165,5 до 330,6 TFLOPS (в 1,998 раза). Официальная спецификация Nvidia приводит для FP16 Tensor с накоплением в FP32 165,2/330,4 TFLOPS, где второй показатель относится к структурной разреженности. Мод снимает ограничитель скорости инструкций, а не включает дополнительные блоки.

Те же авторы сообщают, что INT8/INT32 (661,6 и 661,4 TOPS), dp4a (скалярное умножение с накоплением 8-битных целых чисел; 164,5 и 164,4 TOPS) и скалярная FP32 FMA (79,1 TFLOPS) не изменились.

Другие результаты, заявленные авторами:

• RTX 4070 Ti SUPER при лимите 240 Вт: FP16/FP32 с 95,0 до 189,9 TFLOPS, BF16/FP32 с 95,0 до 189,7 TFLOPS;
• RTX 3090 Ti, dense GEMM 8192³ при 450 Вт (медианы пяти прогонов): FP16/FP32 с 87,46 до 118,39 TFLOPS, BF16/FP32 с 87,50 до 157,41 TFLOPS, TF32 с 42,58 до 82,61 TFLOPS;
• ASUS RTX 2080 Ti Rev. A (единственный успешный физический запуск, 22.10.2026): FP16/FP32 с 46,94 до 93,66 TFLOPS (в 1,9956 раза), а cuBLAS 8192 GEMM - с 48,15 до 85,17 TFLOPS (в 1,7689 раза).

Цифры принадлежат разработчикам. Независимая лаборатория или профильное издание их не воспроизводили.

Подтвердил ли результат независимый владелец RTX 4090?

Да, но частично. 24.10.2026 отдельный владелец RTX 4090 повторил опыт на Linux 7.2.11-arch1-1 с драйвером Nvidia 615.78.08 при лимите мощности 450 Вт: FP16/FP32 вырос с 160,4 до 320,4 TFLOPS, BF16/FP32 - с 159,7 до 320,2 TFLOPS. Это пользовательская проверка с опубликованными логами, а не независимый редакционный тест.

Реальный cuBLAS GEMM в том же прогоне ускорился заметно меньше и неравномерно: FP16 - на 12,0-34,4%, BF16 - примерно на 16,0-19,6% в двух случаях, а BF16 4096³ остался практически без изменений (0,995×). Сопровождающий gpu-unlock-ada JustAResearcher прямо пишет:

Это измерения пропускной способности инструкций, а не ускорение приложений.

Ускорит ли мод локальные нейросети и игры?

По сводке проекта, могут ускориться матрично-насыщенные операции: предварительная обработка запроса языковой моделью (prefill), diffusion и FlashAttention. Генерация токенов (decode) и INT8 обычно почти не меняются, поскольку часто упираются в пропускную способность памяти. Автор ComputerBase Деннис Краузе отмечает, что прирост реальной производительности меньше роста пиковой скорости, а для игр выгоды не ожидается.

Один из пользовательских отчётов по Ampere (№9) проведён на Zotac RTX 3090. При контексте 16K скорость обработки промпта выросла с 2594 до 3009 токенов/с (+16%), а время до первого токена сократилось с 6,35 до 5,48 секунды (на 14%). При контексте 4K скорость обработки промпта не изменилась. Приводимый в прессе диапазон 14-36% относится к совокупности отчётов по Ampere, а не к подтверждённому тесту RTX 3090 Ti.

На модифицированной китайской RTX 4090 с 48 ГБ памяти смешанно-квантованная MoE-нагрузка не ускорилась: prefill 8K составил 0,983× от исходного результата. Типы FP32/FP16/BF16 составляли лишь 0,43% элементов модели. Автор проекта пишет:

Разблокировка работает, но эта нагрузка её не использует.

Какие видеокарты поддерживаются и работает ли мод в Windows?

Формулировка «RTX 20, 30 и 40» не означает поддержку каждой карты этих серий. Для RTX 20 есть измеренный результат только одной RTX 2080 Ti: ASUS Rev. A с VBIOS 90.02.17.00.47 в системе Alienware Area-51 R2 (BIOS A14, Xeon E5-1660 v3), Linux и открытый драйвер Nvidia 580.178.04. Автор отдельно запрещает применять нагрузку для TU102 к установленной RTX 5060 Ti.

Для Ampere пользователи сообщают о результатах на RTX 3090 Ti, 3090, 3080 10 ГБ, модифицированной RTX 3080 20 ГБ, RTX 3070 и RTX 3060 12 ГБ. У RTX 3080 Ti 20 ГБ процедура прошла, но BF16 остался на половинной скорости. Для GA103 в таблице проекта записей не было.

Утверждение «работает только в Linux» уже не абсолютно: опубликован экспериментальный UEFI-порт для Windows. Он дважды успешно запускался только на MSI RTX 4090 Suprim X с платой MSI MEG Z790 GODLIKE, Windows build 26200 и драйвером 617.14. Любое отличие видеокарты, платы, BIOS или загрузчика приводит к отказу запуска. Подтверждённой разблокировки для RTX 50 (Blackwell) нет, сроки её появления неизвестны.

Что неизвестно о безопасности, гарантии и влиянии на цены?

Nvidia моды официально не поддерживала и результаты не комментировала; комментария компании не найдено. Официальный статус модов, влияние на гарантию и объяснение причин ограничения не раскрыты. Технически показано лишь изменение регистров ограничителя скорости (speed selector) и скорости выдачи отдельных инструкций. Утверждение, что Nvidia намеренно ввела «программный лимит для ИИ», не подтверждено.

Долговременная стабильность, электрическая безопасность и отсутствие редких ошибок на большом парке карт не доказаны. Опубликованные проверки охватывают отдельные загрузки и ограниченные по времени тесты. Разработчик gpu-unlock-ada пишет:

Поддержка более широкого набора оборудования и длительная стабильность остаются недоказанными.

VideoCardz опасается, что RTX 3090 и RTX 4090 с 24 ГБ памяти станут ещё привлекательнее для тех, кто запускает ИИ локально, а это может ухудшить доступность и цены на вторичном рынке. Это редакционное предположение, данных об изменении спроса и цен пока нет. Цена у модов не объявлена: исходники распространяются открыто, коммерческого продукта и официальной гарантии нет. Настоящие имена большинства разработчиков не установлены, в источниках они представлены GitHub-псевдонимами Zagitta, JustAResearcher, haohervchb и TOTORONG.