NVIDIA begrenzt die FP16/BF16-Befehlsrate auf GeForce-Karten auf die halbe Rate der professionellen Karten, die auf denselben Chips basieren. gpu-unlock — ein kleines, quelloffenes Linux-Kernelmodul — entfernt diese Sperre, noch bevor der Originaltreiber überhaupt lädt. Kein gepatchter Treiber, kein vBIOS-Flash.
Alle drei Werte: RTX 3090 Ti bei 450 W, dense GEMM, aus dem vom gpu-unlock-Projekt selbst veröffentlichten Benchmark (README, Commit af28cbb). Diese Website hat sie nicht unabhängig verifiziert — die vollständige Belegtabelle findest du auf der Benchmarks-Seite.
Drei bewegliche Teile, und alle laufen, bevor der NVIDIA-Treiber die Chance bekommt, deine Karte zu binden.
Das Modul und seine generierte Firmware werden in die initramfs gepackt, damit die Freischaltung genau in dem Moment läuft, in dem sie funktionieren kann: nachdem die Firmware der Karte frisch ist, bevor der unmodifizierte NVIDIA-Treiber sie bindet.
Es schreibt die Speed-Selektoren — SS0 0x88888888 wählt die volle BF16-Rate, SS1 0x8 deckt IMLA4 ab — und führt dann ein PCIe Function-Level Reset (FLR) aus. Die Technik kombiniert die V67/PLM-Arbeit des CMP-Unlockers mit dem Pre-Driver-Timing des UEFI-Ansatzes.
Der reguläre, ungepatchte NVIDIA-Treiber bindet die Karte danach wie üblich — jetzt mit FP/BF16-FMA bei doppelter Issue-Rate. Weil am Treiber nichts gepatcht wird, musst du nicht nach jedem Treiber-Release erneut patchen.
Opt-in (explizite Aktivierung) by design
Das Modul tut nichts, solange du nicht gpu_unlock.targets= zu deiner Kernel-Kommandozeile hinzufügst. Entfernst du diesen einen Parameter und startest neu, ist die Freischaltung weg — das ist der normale Rollback. Die einzige Ausnahme ist eine Karte, deren Firmware während der Sequenz nie stoppt: Dieser Zustand braucht zuerst ein vollständiges Ausschalten (siehe Installationsanleitung).
Wähle deine Karte. Die Antworten kommen direkt aus der Liste getesteter Karten des Projekts — „getestet“ bedeutet, dass ein Nutzer eine Freischaltung auf dieser Karte tatsächlich gemeldet hat, nicht nur, dass der Chip funktionieren sollte.
Die PCI-Suche deckt die IDs in der dokumentierten getesteten/akzeptierten Liste des Projekts ab (lspci -nn zeigt deine). IDs, die nicht in dieser Liste stehen, bekommen ein ehrliches „nicht dokumentiert“ — die Abdeckung entscheidet sich nach Chip, nicht nach dieser Suche.
Die Abdeckung erfolgt nach Chip: Das Modul akzeptiert GA102-, GA103-, GA104- und GA106-Karten. Eine bekannte Ausnahme — die OEM RTX 3080 Ti 20 GB (GA102-250) wird entsperrt, ohne dass ihre BF16-Rate steigt. Details auf der Kompatibilitätsseite.
Die Freischaltung hebt eine bestimmte Obergrenze an: die FP/BF16-FMA-Issue-Rate. Workloads, die dagegen gedrückt haben, werden schneller; Workloads, die durch etwas anderes begrenzt sind, bewegen sich nicht. Aus den Nutzerberichten des Projekts:
Dense-GEMM-Durchsatz (bis zu ungefähr das Doppelte auf getesteten Karten), LLM-Prefill (+14–36% in Nutzerberichten), Bilderzeugung mit Diffusionsmodellen (Test eines Nutzers mit RTX 3090 Ti und ComfyUI: +47–59% bei BF16-Bildmodellen) und FlashAttention. In den Berichten, die Ausgaben verglichen haben, waren sie vorher und nachher bitidentisch. Im ComfyUI-Lauf waren 150 verglichene Bildpaare pixelidentisch und 6 Audiopaare stimmten überein; seine Videoframes waren nicht perfekt identisch, allerdings variierten auch einfache Wiederholungsläufe, sodass das nicht der Freischaltung zugeschrieben werden kann.
LLM-Decode wird durch die Speicherbandbreite begrenzt, nicht durch die Issue-Rate — es wurde keine Verbesserung berichtet. Auch die INT8-Befehlsraten verbesserten sich in den berichteten Tests nicht — die Selektoren, die dieses Modul schreibt, steuern FP/BF16-Raten. (Ergebnisse auf Anwendungsebene variieren: Ein als FP8 gekennzeichneter Checkpoint gewann im untenstehenden ComfyUI-Bericht +54.6%, aber dieser Checkpoint rechnet intern in BF16 — das Label ist nicht die Mathematik.) Und es gibt derzeit keine verifizierten Gaming-FPS-Daten: Die verzeichneten Zuwächse sind Compute-Benchmarks, keine Bildraten.
Lies das, bevor du installierst
gpu-unlock ist ein experimentelles, inoffizielles Projekt. Es steht in keiner Verbindung zu NVIDIA und wird von NVIDIA nicht empfohlen, es verändert, wie deine Hardware beim Booten initialisiert wird, und es kommt ohne Garantien — falls die Firmware der Karte während der Sequenz jemals nicht stoppt, protokolliert das Modul das und du musst vor einem erneuten Versuch vollständig ausschalten. Diese Website legt die berichteten Ergebnisse und die Risiken dar, damit du mit beidem im Blick entscheiden kannst.
Klonen, make install, ein Kernel-Parameter, Neustart — plus Verifizierung und der vollständige Rollback-Pfad.
Die Vorzeige-GEMM-Tabelle, die pro Karte berichteten Zuwächse und die Workload-Ergebnisse — jeweils als vom Projekt berichtet oder von der Community berichtet gekennzeichnet.
Der Fork gpu-unlock-ada demonstriert eine ~2× Tensor-Issue-Rate auf der RTX 4090, mit experimenteller Unterstützung für RTX 4070 Ti SUPER und RTX 4060 Ti 16 GB.