В конце октября 2026 года в открытом доступе появились два проекта, решающие давнюю проблему владельцев потребительских видеокарт Nvidia — искусственное ограничение производительности тензорных ядер в формте BF16.
Компания давно использует сегментацию рынка, урезая скорость матричных вычислений на GeForce по сравнению с профессиональными линейками, что заметно тормозит локальную работу с большими языковыми моделями и генерацией изображений.
Теперь энтузиастам удалось обойти это ограничение программными методами, не требующими перепрошивки видеобиоса.
Два подхода для разных поколений
Для карт серии RTX 30xx (Ampere) выпущен инструмент Zagitta/gpu-unlock. Он реализован как модуль ядра Linux, загружаемый до инициализации проприетарного драйвера Nvidia. Модуль записывает в регистры так называемые speed selectors: значение 0x88888888 для SS0 разблокирует полную скорость BF16, а 0x8 для SS1 активирует инструкции IMLA4. Перед привязкой устройства драйвером выполняется Function Level Reset. Важно, что этот метод не затрагивает vBIOS и не требует повторного патчинга драйвера при каждом его обновлении.
Для архитектуры Ada Lovelace (RTX 40xx) подход иной — проект JustAResearcher/gpu-unlock-ada использует UEFI-загрузчик. По анализу кода, метод опирается на уязвимость переполнения стека в подписанной прошивке видеокарты. Это не классический эксплойт для выполнения произвольного кода в системе, а технический приём для изменения конфигурации железа на ранней стадии загрузки.
Подтверждена работоспособность на RTX 4090, а также экспериментальная поддержка RTX 4070 Ti Super; тест на Windows пройден лишь на одной модифицированной RTX 4080 Super 32G.
Синтетические замеры и реальные сценарии
На флагмане прошлого поколения RTX 3090 Ti синтетические тесты показывают впечатляющий скачок: пиковая производительность BF16 выросла с 87,5 до 157,4 TFLOPS (+80%), TF32 — с 42,6 до 82,6 TFLOPS (+94%). Прирост FP16 оказался скромнее — 35% (до 118,4 TFLOPS). Однако синтетика не всегда переходит в практику.
| Задача | Модель / Режим | Прирост производительности |
|---|---|---|
| Генерация изображений | ComfyUI, BF16-модели | +56–58,6% |
| Обработка промптов (prefill) | vLLM на RTX 3090 | +33% |
| Время до первого токена | vLLM на RTX 3090 | -25% |
| Генерация токенов (decode) | LLM инференс | Практически 0% (узкое место — VRAM) |
| Инференс INT8 | MOSS-Image SFT INT8 | +0,3% |
Данные показывают, что разблокировка максимально полезна на этапах, ограниченных вычислительной мощностью: кодирование промптов, обучение, генерация изображений. Этап декодинга в LLM остаётся привязанным к пропускной способности видеопамяти, поэтому прироста там нет. Квантованные INT8-модели также не получают выгоды, так как они не используют BF16-конвейеры.
Ограничения и риски
На текущий момент оба репозитория имеют возраст пару суток, поэтому говорить о долгосрочной стабильности рано. Стабильная ветка для Ampere работает только в Linux, версия для Windows находится на стадии эксперимента. Зафиксирован случай с RTX 3080 Ti 20GB, где прирост BF16 не проявился, что указывает на возможные нюансы конкретных ревизий чипов или сборок плат.
Данных об изменении энергопотребления и тепловыделения после снятия ограничений пока нет — пользователи работают на свой страх и риск. Тем не менее, для задач локального инференса и обучения на «железе» предыдущего поколения это наиболее существенный бесплатный апгрейд за последнее время.
