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🔥 A capacidade de computação que o Jensen Huang tinha escondido foi desbloqueada de uma vez!
Um especialista fez um «desbloqueio por software» da RTX 3090. O consumo continua limitado a 360 W, mas nos testes com PyTorch o desempenho passou de 75 TFLOPS para 135 TFLOPS — um aumento de cerca de 80% 🤯
⚠️ Não é overclock nem aumenta o consumo:
👉 O que ele alterou foram os registos da placa gráfica que controlam a velocidade de cálculo. Normalmente, esses registos estão protegidos por permissões e não podem ser modificados 👉 Explorou uma vulnerabilidade no firmware de arranque da GPU para obter permissão de escrita antes de o controlador da NVIDIA ser carregado, pôs os cálculos a funcionar à velocidade máxima e depois devolveu o controlo ao controlador original 👉 O desbloqueio remove sobretudo os limites de velocidade em operações de IA como entradas FP16/BF16 com acumulação FP32
2/2 E há mais: também surgiu uma variante para a 4090. O desempenho em operações semelhantes passou de cerca de 165 TFLOPS para 331 TFLOPS, quase o dobro 🚀
Quem tiver uma 3090 ou 4090 para executar modelos ganhou capacidade de computação sem pagar mais. É bem possível que o preço das 3090 usadas suba 📈
Projeto de código aberto 👇 https://github.com/Zagitta/gpu-unlock
#RTX3090 #RTX4090 #NVIDIA #AI #显卡成金矿
Um especialista fez um «desbloqueio por software» da RTX 3090. O consumo continua limitado a 360 W, mas nos testes com PyTorch o desempenho passou de 75 TFLOPS para 135 TFLOPS — um aumento de cerca de 80% 🤯
⚠️ Não é overclock nem aumenta o consumo:
👉 O que ele alterou foram os registos da placa gráfica que controlam a velocidade de cálculo. Normalmente, esses registos estão protegidos por permissões e não podem ser modificados 👉 Explorou uma vulnerabilidade no firmware de arranque da GPU para obter permissão de escrita antes de o controlador da NVIDIA ser carregado, pôs os cálculos a funcionar à velocidade máxima e depois devolveu o controlo ao controlador original 👉 O desbloqueio remove sobretudo os limites de velocidade em operações de IA como entradas FP16/BF16 com acumulação FP32
2/2 E há mais: também surgiu uma variante para a 4090. O desempenho em operações semelhantes passou de cerca de 165 TFLOPS para 331 TFLOPS, quase o dobro 🚀
Quem tiver uma 3090 ou 4090 para executar modelos ganhou capacidade de computação sem pagar mais. É bem possível que o preço das 3090 usadas suba 📈
Projeto de código aberto 👇 https://github.com/Zagitta/gpu-unlock
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