RTX 3090 免費解鎖隱藏效能　實測運算性能暴升近 80%

免費開源工具解鎖 Tensor Core 性能

這款名為 gpu-unlock 的工具由 GitHub 開發者 Zagitta 製作，主要針對採用 Ampere 架構的 NVIDIA GeForce RTX 30 系列顯示卡。

根據開發者提供的資料，相關顯示卡在執行使用 FP32 累加的 FP16 及 BF16 Tensor Core 運算時，存在指令發送速率限制，令部分運算速度只有 NVIDIA 專業級顯示卡約一半。

gpu-unlock 透過修改硬件速度選擇寄存器，解除上述限制，讓顯示卡在特定運算工作中發揮更高性能。

這項技術建基於早前針對 NVIDIA CMP 挖礦顯示卡的研究成果。工具會利用 Linux 核心模組，在 NVIDIA 顯示卡驅動程式載入之前修改相關寄存器，然後重設 GPU，再交由未經修改的原版驅動程式接管。

整個過程不需要永久修改顯示卡 VBIOS，亦毋須安裝經修改的 NVIDIA 驅動程式。

RTX 3090 Ti 效能提升接近 80%

根據社群用戶提供的相容性測試數據，RTX 3090 在 BF16 矩陣乘法測試中，運算性能由原本 77.5 TFLOPS 提升至 129.6 TFLOPS，升幅約 67.2%。

至於 TF32 運算性能，亦由 40.2 TFLOPS 增至 69.8 TFLOPS，提升約 73.6%。

效能提升更加明顯的是 RTX 3090 Ti，其 BF16 運算性能由 87.5 TFLOPS 增至 157.4 TFLOPS，升幅接近 80%。

單位：TFLOPS。數據來自社群測試，並非遊戲 FPS 表現。

AI 運算有提升　大型語言模型生成速度變化不大

不過，這款工具的實際效果高度取決於工作負載，並非所有 AI 應用程式都能獲得相同幅度的提升。

另一名 RTX 3090 用戶表示，在本地運行大型語言模型（LLM）時，長上下文提示詞處理性能提升約 16%，但實際 Token 生成速度幾乎沒有變化。

另外，針對 RTX 3090 Ti 進行的 ComfyUI 測試顯示，在多項大量使用 BF16 運算的 AI 圖像生成工作中，處理吞吐量提升約 47% 至 59%。

這些結果顯示，gpu-unlock 對部分 AI 運算確實具有潛力，但不能直接將 Tensor Core 理論運算性能的增幅，視為所有 AI 程式的實際加速幅度。

遊戲 FPS 能否提升仍未獲證實

由於 NVIDIA DLSS 技術同樣會使用 Tensor Core，因此這項解鎖技術亦令人關注能否改善 AI 輔助影像渲染性能。

然而，目前尚未有經獨立驗證的遊戲測試，能夠證明 gpu-unlock 可以提升遊戲 FPS。

此外，原版工具目前只支援 Linux。雖然已有另一個實驗性 Windows 移植版本，並成功在一套特定 RTX 3090 系統上完成解鎖及啟動 Windows，但仍未代表它已具備廣泛相容性。

開發者的解鎖方案仍屬實驗性質，在日常使用的主要遊戲電腦上安裝存在一定風險。對希望提升舊款 RTX 30 系列顯示卡 AI 運算能力的用戶而言，這項技術值得關注，但現階段不宜將它當成普遍適用的免費遊戲效能升級方案。

項目連結： https://github.com/Zagitta/gpu-unlock

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