NVIDIA limitou o poder das placas GeForce? Ferramenta desbloqueia desempenho de IA e RTX 4070 Super também pode ganhar velocidade!
Projeto gratuito gpu-unlock remove restrições de processamento em placas RTX 20, 30 e 40, com ganhos expressivos em inteligência artificial, mas sem melhorias comprovadas nos jogos.
Uma descoberta envolvendo as placas de vídeo da NVIDIA está chamando atenção da comunidade de tecnologia. Desenvolvedores independentes disponibilizaram uma ferramenta de código aberto chamada gpu-unlock, capaz de remover determinadas limitações de processamento presentes nas GPUs GeForce destinadas ao consumidor.
O projeto promete aumentar significativamente a capacidade de processamento utilizada em inteligência artificial, geração de imagens, treinamento de modelos e outras operações matemáticas, sem necessidade de modificar permanentemente o BIOS da placa de vídeo ou instalar drivers NVIDIA alterados.
Segundo testes publicados no GitHub, uma RTX 3060 apresentou ganho de 87% em um benchmark de processamento BF16, enquanto uma RTX 3090 alcançou 65% de melhoria. A RTX 4090 chegou a registrar o dobro da taxa teórica de execução de determinadas operações.
NVIDIA realmente limitou o desempenho das placas GeForce?
De acordo com os responsáveis pelo gpu-unlock, a NVIDIA utiliza configurações de firmware que restringem a taxa de execução de determinadas instruções nos Tensor Cores das placas GeForce.
Essas unidades são especializadas em operações matemáticas utilizadas por inteligência artificial e processamento de matrizes.
A limitação identificada afeta especialmente cálculos FP16, BF16 e TF32 com acumulação em FP32. Segundo os desenvolvedores, placas profissionais baseadas em arquiteturas semelhantes conseguem executar essas operações em velocidades superiores.
O gpu-unlock procura modificar temporariamente as configurações responsáveis por essa restrição, permitindo que a placa utilize uma taxa maior de processamento.
Isso não significa que a NVIDIA tenha reduzido pela metade todo o desempenho de suas placas.
A descoberta está relacionada a operações específicas dos Tensor Cores, e não à capacidade completa da GPU em jogos, renderização convencional ou aplicações gráficas.
RTX 3060, 3090 e 4090 apresentam ganhos impressionantes
Os desenvolvedores publicaram resultados de benchmarks que demonstram o impacto da ferramenta em operações matemáticas utilizadas por inteligência artificial.
Confira alguns números apresentados no repositório:
• RTX 3060 12 GB: de 27 para 51 TFLOPS, ganho de 87%.
• RTX 3060 Ti: de 37 para 68 TFLOPS, ganho de 82%.
• RTX 3070: de 40 para 72 TFLOPS, ganho de 81%.
• RTX 3080 10 GB: de 65 para 113 TFLOPS, ganho de 73%.
• RTX 3090: de 75 para 125 TFLOPS, ganho de 65%.
• RTX 3090 Ti: de 88 para 157 TFLOPS, ganho de 80%.
• RTX 4070 Ti: de 81 para 150 TFLOPS, ganho de 84%.
• RTX 4080: de 104 para 193 TFLOPS, ganho de 87%.
• RTX 4090: de 165 para 329 TFLOPS, praticamente o dobro da taxa máxima de processamento medida no teste específico.
Os resultados representam operações de multiplicação de matrizes, e não o desempenho geral da placa de vídeo.
Na prática, aplicações completas podem apresentar ganhos menores devido a limitações de memória, consumo energético e outras etapas de processamento.
RTX 4070 e RTX 4070 Super também são compatíveis?
Sim. O repositório do gpu-unlock inclui oficialmente as RTX 4070 e RTX 4070 Super na lista de placas com suporte experimental.
A RTX 4070 convencional já possui um relato de testes utilizando Linux, com ganhos de aproximadamente 49% em operações FP16, 51% em BF16 e 45% em TF32.
A situação da RTX 4070 Super também é interessante.
Um usuário publicou resultados de uma RTX 4070 Super Ventus 3X, equipada com 12 GB de memória, registrando aproximadamente 137,2 TFLOPS em operações BF16 após o desbloqueio.
O mesmo relato apresentou testes de geração de imagens com Stable Diffusion XL, nos quais o desempenho aumentou entre 26% e 36%, dependendo da execução.
Entretanto, é importante destacar que esses números foram divulgados por integrantes da comunidade, não por um laboratório independente.
Também não existe garantia de que todas as RTX 4070 Super apresentem os mesmos resultados, já que versões de BIOS, fabricantes, consumo energético e configurações do computador podem influenciar a compatibilidade.
Quais placas NVIDIA podem utilizar a ferramenta?
Segundo a documentação do projeto, a compatibilidade está dividida da seguinte maneira:
• RTX 20: modelos RTX 2060, 2070, 2080 e 2080 Ti, incluindo algumas variantes Super. Suporte experimental.
• RTX 30: modelos RTX 3050 até RTX 3090 Ti, incluindo variantes intermediárias. É a geração com suporte mais consolidado no projeto.
• RTX 40: modelos RTX 4060, 4060 Ti, 4070, 4070 Super, 4070 Ti, 4070 Ti Super, 4080, 4080 Super e 4090. Suporte experimental, dependendo da configuração.
• RTX 50: ainda não possui suporte ao desbloqueio divulgado pelo projeto.
No caso das placas utilizadas em notebooks, também existem limitações relacionadas ao gerenciamento de energia, já que o desligamento automático da GPU dedicada pode desfazer temporariamente as alterações.
Geração de imagens e inteligência artificial podem ficar muito mais rápidas
Os ganhos mais interessantes aparecem em programas que utilizam intensivamente os Tensor Cores.
Segundo os relatos reunidos pelos desenvolvedores, aplicações de geração de imagens como ComfyUI, Stable Diffusion e modelos semelhantes podem apresentar melhorias entre 30% e 55% em determinadas configurações.
Treinamentos e ajustes de modelos utilizando BF16 também registraram ganhos entre 25% e 50%.
Já o processamento inicial de prompts em modelos de linguagem pode melhorar significativamente, reduzindo o tempo necessário para começar a gerar uma resposta.
Entretanto, modelos fortemente limitados pela largura de banda da memória ou que utilizam determinados formatos quantizados podem apresentar ganhos pequenos ou inexistentes.
Isso demonstra que o resultado depende bastante da arquitetura da placa e do programa utilizado.
A ferramenta aumenta o FPS dos jogos?
Não há evidências de que o gpu-unlock proporcione melhorias relevantes no desempenho dos jogos tradicionais.
A ferramenta não foi desenvolvida para aumentar o poder de rasterização, acelerar os núcleos CUDA convencionais ou modificar as frequências da placa de vídeo.
Também não existem testes confiáveis demonstrando aumento automático de FPS em jogos como Cyberpunk 2077, Call of Duty ou outros títulos modernos.
Portanto, quem utiliza uma RTX 4070 Super exclusivamente para jogar não deve esperar ganhos de desempenho com essa ferramenta.
O verdadeiro benefício está nas aplicações de inteligência artificial que executam os tipos específicos de cálculo afetados pela limitação.
É seguro desbloquear a placa de vídeo?
Embora o projeto não exija alterações permanentes no VBIOS, isso não significa que seja completamente livre de riscos.
O gpu-unlock realiza modificações de baixo nível durante a inicialização do sistema, antes do carregamento do driver oficial da NVIDIA.
A implementação principal funciona no Linux, enquanto outros desenvolvedores criaram alternativas para Windows utilizando componentes UEFI.
Essas versões podem exigir modificações nas configurações de inicialização segura do computador.
Além disso, testes comunitários registraram aumento no consumo energético das placas após o desbloqueio, especialmente durante operações matemáticas intensivas.
Ainda não existem testes de longa duração suficientes para garantir estabilidade completa, segurança ou compatibilidade com todos os computadores.
Por esse motivo, a ferramenta deve ser tratada como experimental, principalmente em computadores utilizados diariamente para trabalho ou jogos.
Minha opinião: descoberta importante, mas manchetes exageradas podem confundir
A existência de uma limitação de desempenho em operações específicas dos Tensor Cores levanta discussões legítimas sobre a diferenciação entre placas GeForce e modelos profissionais da NVIDIA.
A possibilidade de obter melhorias expressivas em inteligência artificial utilizando o mesmo hardware é particularmente interessante para consumidores que não possuem condições de investir em GPUs profissionais.
Entretanto, afirmar que todas as placas foram vendidas com metade de seu desempenho bloqueado seria uma generalização incorreta.
Os resultados demonstram ganhos em operações específicas, que variam conforme a arquitetura, o consumo energético e os programas utilizados.
Também não existe comprovação de que a motivação exata dessas configurações seja exclusivamente obrigar consumidores a comprar produtos profissionais.
O gpu-unlock representa uma descoberta técnica relevante, mas ainda necessita de mais testes independentes para determinar sua segurança e seus benefícios reais.
Para quem utiliza inteligência artificial, especialmente geração de imagens e treinamento de modelos, a ferramenta merece atenção. Para quem utiliza a GPU apenas em jogos, não existem vantagens comprovadas até o momento.
Onde encontrar o projeto gpu-unlock?
O código-fonte está disponível gratuitamente no GitHub, acompanhado de documentação, testes de desempenho e informações sobre compatibilidade.
O projeto também possui uma área dedicada aos resultados enviados por usuários, incluindo experiências com RTX 4070, RTX 4070 Super e outras placas.
Ainda assim, recomenda-se cautela antes de instalar qualquer ferramenta que interfira no funcionamento de baixo nível da placa de vídeo.