Modders desenvolveram uma ferramenta automática que desbloqueia o desempenho de IA em GPUs NVIDIA GeForce RTX 20, 30 e 40.
Modders e desenvolvedores de software estão desbloqueando novas possibilidades de desempenho para GPUs da NVIDIA GeForce RTX 20, 30 e 40. Uma nova ferramenta chamada nv-uefi-unlocker, criada por physicsdolphin, promete simplificar o processo de otimização de desempenho de IA, combinando técnicas anteriores em uma única utilidade compatível com Windows e Linux.
Funcionamento da ferramenta
A ferramenta opera no nível de firmware, aplicando alterações nos registradores da GPU para remover limitações em operações Tensor Core. O processo é automatizado após o boot de um USB preparado, e a ferramenta retorna o controle ao sistema operacional. Diferente de modificações de VBIOS, a ferramenta não altera permanentemente o firmware da placa de vídeo, sendo necessário reaplicar o desbloqueio após um reinício completo.
Compatibilidade e requisitos
A ferramenta atualmente suporta GPUs da série RTX 20, 30 e 40, incluindo modelos de desktop e laptop. O suporte à série GTX 16 está em desenvolvimento, mas ainda é experimental. Já a série RTX 50 não é compatível, pois os métodos de desbloqueio atuais não funcionam com GPUs Blackwell.
Para o setup padrão, é necessário desativar o Secure Boot. GPUs da arquitetura Turing (série RTX 20) exigem uma etapa adicional de configuração do firmware GSP. Não todas as GPUs e configurações de sistema foram testadas individualmente.
Resultados e desempenho
Os ganhos de desempenho variam conforme o modelo da GPU e a carga de trabalho. Em testes, a série RTX 20 (Turing) mostrou aumentos de até 75% no desempenho de FP32 GEMM. Já a série RTX 30 (Ampere) teve ganhos de 58% a 85% em operações Tensor Core. Na série RTX 40 (Ada), o desempenho de FP16 GEMM aumentou de 29,89 para 49,33 TFLOPS (+65%).
No entanto, os benefícios não se traduzem diretamente em todas as aplicações de IA. As melhorias são mais significativas em tarefas computacionais pesadas que utilizam FP16, BF16 e certos workloads TF32, como geração de imagens, treinamento de modelos e inferência de IA. Um usuário com RTX 3080 LHR relatou um aumento de 28,8% no desempenho do ComfyUI SDXL, um valor consideravelmente menor que os ganhos medidos em benchmarks sintéticos.
Considerações finais
Embora os ganhos de desempenho sejam promissores, os desenvolvedores alertam que os benefícios podem ser modestos em aplicações reais. Além disso, a ferramenta exige experimentação com GPUs mais antigas, o que pode ser arriscado. A NVIDIA poderia, teoricamente, remover essas restrições para todos os usuários, mas a decisão final depende de fatores técnicos e comerciais.
Fonte: NV UEFI Unlocker
