Entusiastas descobrem como liberar desempenho oculto em placas NVIDIA RTX 30 e 40 e registram ganhos de até 80%
Uma placa de vídeo pode ter capacidade de processamento que não é totalmente aproveitada, mesmo funcionando dentro das especificações originais. É justamente isso que dois projetos de código aberto estão demonstrando com GPUs GeForce da NVIDIA.
O GPU-Unlock, desenvolvido pelo usuário Zagitta e disponibilizado no GitHub, encontrou uma maneira de modificar restrições internas relacionadas às operações de precisão reduzida dos Tensor Cores. Nos testes publicados pela comunidade, placas como a RTX 3070, RTX 3090 e RTX 3090 Ti registraram melhorias expressivas em cálculos utilizados por aplicações de inteligência artificial.
Um segundo projeto, chamado GPU-Unlock Ada, levou a técnica à arquitetura das RTX 40. Na GeForce RTX 4090, um dos experimentos registrou um salto de 165,5 para 330,6 TFLOPS em operações BF16 com acumulação FP32, praticamente dobrando a taxa de execução.
O detalhe é que os responsáveis conseguiram isso sem aumentar a quantidade de núcleos, substituir componentes físicos ou gravar uma BIOS modificada permanentemente na placa.
Como os entusiastas conseguiram liberar o desempenho?
A descoberta está relacionada a mecanismos internos que controlam a velocidade com que determinados tipos de instruções são executados pela GPU.
As placas GeForce utilizam Tensor Cores, unidades especializadas em operações matemáticas com matrizes, especialmente importantes para inteligência artificial. Entretanto, a capacidade efetivamente disponibilizada para algumas operações pode ser inferior à que o hardware consegue executar. O GPU-Unlock modifica seletores internos de velocidade, conhecidos como speed selectors, para permitir que certas instruções sejam emitidas em uma frequência maior.
Na arquitetura Ampere, por exemplo, a alteração afeta operações FP16 e BF16 que utilizam acumulação em FP32. Também foram medidos ganhos em TF32.
O procedimento é realizado por um módulo do kernel Linux executado antes da inicialização do driver da NVIDIA. Após a alteração, a placa passa por um processo de reinicialização de função PCIe, conhecido como Function Level Reset (FLR), e então o driver convencional assume seu funcionamento.
Dessa maneira, não é necessário instalar uma versão modificada do driver ou substituir permanentemente o firmware da GPU. A intervenção, porém, exige acesso de baixo nível ao hardware e não equivale a instalar um programa convencional no Windows.
RTX 3090, RTX 3070 e RTX 4090: quanto desempenho foi liberado?
O repositório original reúne relatórios de compatibilidade enviados por usuários, com medições realizadas antes e depois do desbloqueio.
Entre os resultados documentados estão:
| Placa de vídeo | Ganho reportado |
|---|---|
| RTX 3060 12 GB | Cerca de 80% |
| RTX 3070 | 73% a 81% |
| RTX 3080 10 GB | 70% a 73% |
| RTX 3090 | 25% a 67% |
| RTX 3090 Ti | 68% a 80% |
Na RTX 3090 Ti, o próprio projeto apresenta uma medição na qual o desempenho BF16 passou de 87,50 para 157,41 TFLOPS, utilizando matrizes de dimensão 8192 e um limite energético de 450 W.
Há também resultados envolvendo várias placas simultaneamente. Em um relato publicado em 24 de outubro, um usuário apresentou testes com sete RTX 3090 instaladas em um servidor equipado com processador AMD EPYC.
Os ganhos individuais em BF16 ficaram aproximadamente entre 59% e 64%, com limites de consumo de 350 a 370 W.
Esse experimento também revelou uma limitação interessante: apesar de a taxa de execução por ciclo aumentar significativamente, os clocks das GPUs caíram sob carga, pois as placas continuaram sujeitas aos seus limites de potência. O desempenho final, portanto, não dobrou na mesma proporção da capacidade de emissão das instruções.
Na RTX 4090, uma reprodução independente encontrou aproximadamente o dobro da taxa de execução das instruções FP16 e BF16 investigadas. Contudo, os ganhos em multiplicação de matrizes com cuBLAS ficaram entre 12% e 34% para FP16, enquanto alguns testes BF16 registraram melhorias de 16% a 20% e outro praticamente não apresentou diferença.
Isso mostra por que dobrar uma capacidade específica do hardware não significa dobrar a velocidade de qualquer programa.
IA generativa, treinamento e criação de imagens
Embora os relatos envolvendo modelos de linguagem tenham recebido bastante atenção, a descoberta pode ser relevante para outras aplicações. Processamentos intensivos em multiplicações de matrizes, incluindo determinadas etapas de modelos de difusão, treinamento de redes neurais e ajustes finos de modelos, podem aproveitar taxas mais elevadas de execução FP16 ou BF16.
Isso torna o GPU-Unlock potencialmente interessante para usuários que empregam suas placas GeForce em geração de imagens, projetos de aprendizado de máquina e treinamento de adaptadores LoRA.
Entretanto, ainda não há evidências suficientes para estabelecer um ganho geral nesses aplicativos. O benefício depende do modelo, dos kernels utilizados, da precisão numérica, do consumo energético e de outros gargalos.
As medições iniciais apontam um caminho promissor, mas benchmarks sintéticos não substituem comparações completas em softwares reais.
A técnica também chegou às RTX 20 e existem experimentos com Windows
A investigação não ficou restrita às RTX 30 e 40. Projetos derivados também estão explorando a arquitetura Turing, utilizada na série RTX 20. Um experimento com uma RTX 2080 Ti registrou aumento de 48,15 para 85,17 TFLOPS em um benchmark cuBLAS FP16, equivalente a aproximadamente 77% de melhoria.
O relatório descreve um teste em hardware físico, mas ressalta que a implementação ainda não constitui uma ferramenta de instalação universal.
Já no caso das RTX 40, o projeto GPU-Unlock Ada documentou um experimento com uma RTX 4070 Ti convencional utilizando Windows. O teste apresentou ganhos de 80,1% em FP16 e 76,4% em BF16 no cuBLAS.
Essa implementação, contudo, está associada a uma configuração específica de placa-mãe e GPU, sem instalador geral para usuários do Windows.
O projeto também apresenta resultados iniciais com uma RTX 4070 Ti SUPER e experimentos envolvendo uma RTX 4060 Ti de 16 GB. A compatibilidade depende do modelo exato da placa e do estágio de desenvolvimento de cada implementação.
Por que a NVIDIA limitou esse desempenho?
É aqui que a descoberta levanta uma questão comercial importante. A NVIDIA comercializa diferentes linhas de placas de vídeo, incluindo produtos GeForce para consumidores e GPUs profissionais destinadas a estações de trabalho e centros de dados.
Embora diferentes categorias possam compartilhar elementos de arquitetura, elas não necessariamente oferecem as mesmas capacidades, funcionalidades ou características de desempenho.
Os mecanismos estudados pelo GPU-Unlock demonstram que algumas GPUs GeForce podem executar determinadas instruções em taxas maiores do que aquelas disponibilizadas em sua configuração original.
Isso alimentou discussões sobre uma possível segmentação comercial de desempenho entre produtos voltados para consumidores e soluções profissionais.
Até o momento, a NVIDIA não emitiu um comunicado oficial sobre os experimentos recentes.
Vale a pena instalar o GPU-Unlock?
Apesar dos resultados positivos, os projetos ainda estão em desenvolvimento e exigem conhecimentos técnicos que vão além de uma instalação tradicional de software.
A intervenção ocorre durante etapas sensíveis da inicialização da GPU, envolvendo firmware, módulos do kernel e a ordem de carregamento dos drivers.
Há riscos de incompatibilidade, falhas de inicialização e instabilidade. O aumento da capacidade de processamento também pode elevar a demanda energética, mesmo quando a placa continua sujeita ao limite de consumo configurado.
Além disso, testes realizados com uma GPU não garantem resultados idênticos em todas as placas do mesmo modelo.
Por enquanto, a recomendação é tratar as ferramentas como projetos experimentais, especialmente em máquinas utilizadas para trabalho. Os arquivos, relatórios de compatibilidade e instruções técnicas estão disponíveis nos repositórios GPU-Unlock e GPU-Unlock Ada.
Os primeiros relatos de usuários que decidiram experimentar o desbloqueio também estão aparecendo no Reddit. Em uma publicação no r/LocalLLaMA, o usuário u/Striking_Luck_886 contou que aplicou a modificação em uma RTX 3090 e comparou o desempenho antes e depois, utilizando o modelo Qwen 3.8 de 27 bilhões de parâmetros.
Amazing free 3090 speedup hack, verified works 15% PP, 5% TG for free
byu/Striking_Luck_886 inLocalLLaMA
O resultado foi um aumento de 22% a 30% na velocidade de processamento dos prompts, enquanto a geração de tokens melhorou apenas de 1% a 5%. Segundo ele, todos os testes foram concluídos sem erros de GPU. A placa estava configurada com limite de consumo de 230 W.
Outro relato, publicado pelo usuário u/No-Refrigerator-1672, envolveu duas RTX 3080 de 20 GB modificadas. Nesse caso, o ganho no processamento dos prompts variou de aproximadamente 21% a 29%, dependendo do tamanho da entrada, mas a velocidade de geração permaneceu praticamente inalterada.
O usuário também observou que as duas placas sofreram uma leve redução automática de frequência por temperatura durante os testes, chegando a aproximadamente 1.750 MHz, contra 1.950 MHz quando estavam frias. Mesmo aumentando o limite de consumo de 240 W para 320 W, o desempenho nas tarefas avaliadas mudou menos de 2%. O relato completo está disponível no Reddit.
Embora essas experiências indiquem que a modificação pode funcionar sem erros aparentes em determinadas configurações, ainda são testes individuais e de curta duração. Não é possível garantir que o procedimento seja seguro para todas as placas ou que não provoque problemas após períodos prolongados de utilização.
Editor-chefe no Hardware.com.br, aficionado por tecnologias que realmente funcionam. Segue lá no Insta: @plazawilliam Elogios, críticas e sugestões de pauta: william@hardware.com.br
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