В картах NVIDIA нашли скрытый запас мощности. RTX 3090 Ti ускорили на безумные 80%
Годами Nvidia искусственно ограничивала вычислительную мощность потребительских видеокарт, оставляя часть производительности дорогим профессиональным ускорителям. Теперь хакеры нашли способ снять программный барьер, скрытый в низкоуровневых настройках GPU. В результате GeForce RTX 4090 почти удвоила пиковую скорость тензорных вычислений без замены оборудования.
Разработчик Zagitta опубликовал проект gpu-unlock, который снимает ограничение на видеокартах RTX 20, 30 и 40. В тестах RTX 4090 скорость отдельных операций выросла примерно со 165 до 331 TFLOPS. Речь идёт о вычислениях, которые используют нейросети, а не об общей производительности GPU. Прирост до 100% подтверждён для конкретного режима работы тензорных ядер.
Причина скрывалась в аппаратных регистрах, управляющих скоростью вычислений. Nvidia ограничила выполнение операций FP16, BF16 и TF32 с накоплением результата в FP32. Подобные вычисления широко применяют при обучении и запуске нейросетей. Ограничение не связано с нехваткой вычислительных блоков, поскольку доступная производительность зависит от настроек самого ускорителя.
Разработчики воспользовались уязвимостью в подписанной прошивке SEC2 Booter, которая работает в защищённой среде GPU. Специальный модуль Linux загружается раньше штатного драйвера Nvidia, меняет два регистра управления скоростью и сбрасывает видеокарту. После этого обычный драйвер продолжает работу. Перепрошивать VBIOS или изменять файлы драйвера не требуется.
Результаты заметны и на предыдущем поколении. У RTX 3090 Ti производительность BF16 выросла с 87,5 до 157,4 TFLOPS, примерно на 80%. Для RTX 3060, 3070 и 3080 также зафиксировали существенное ускорение матричных операций. Однако итог зависит от конкретной модели, доступного питания и характера вычислений. Удвоение пиковой скорости не означает двукратного ускорения любой программы.
В реальных ИИ-задачах разработчики заявляют более скромные результаты. Обработка запросов большими языковыми моделями ускоряется примерно на 25–55%, дополнительное обучение нейросетей на 25–50%, а генерация изображений на 30–55%. Скорость вывода новых токенов почти не меняется, поскольку часто зависит от пропускной способности памяти. Обычные игры также не получают заметного преимущества.
Поддержка видеокарт пока различается. Для RTX 30 разработчики заявляют стабильную работу, а RTX 20 и RTX 40 остаются экспериментальными. Ускорители Blackwell серии RTX 50 пока не поддерживаются. Основной проект рассчитан на Linux, хотя уже появились отдельные реализации для Windows. После полного отключения питания изменения сбрасываются, поэтому постоянной модификации прошивки не происходит.
Подобные эксперименты показывают, насколько сильно низкоуровневые механизмы влияют на возможности современных ускорителей. Ранее энтузиасты запускали DLSS 5 на неподдерживаемых поколениях RTX, а атака GPUThor продемонстрировала обход защиты памяти профессиональных видеокарт Nvidia. Однако gpu-unlock решает другую задачу и позволяет снять ограничение скорости вычислений.
Разработчики предупреждают о рисках нестабильной работы, зависаний и повреждения оборудования. Дополнительная нагрузка на тензорные ядра повышает требования к питанию и охлаждению. На RTX 4090 крупные матричные вычисления способны упереться в заводской лимит мощности раньше, чем достигнут максимальной скорости. Поэтому разблокировка не превращает потребительскую GeForce в полноценную замену профессионального ускорителя, хотя существенно сокращает разрыв в отдельных ИИ-задачах.