Projetos grátis tiram um limite da NVIDIA às RTX 20, 30 e 40 em IA: até 80% mais rápidas nas RTX 30, mas nos jogos nada muda

Quem usa uma GeForce para correr modelos de IA em casa tem uma novidade: há agora projetos grátis que tiram um limite que a NVIDIA põe nas GeForce RTX 20, 30 e 40. O limite não afeta os jogos — afeta as contas de IA feitas pelos núcleos Tensor, as partes da placa especializadas em multiplicar matrizes. Sem ele, a RTX 4090 chega ao dobro do desempenho máximo teórico nessas contas.

Que limite é este?

Nas GeForce, a NVIDIA faz com que um tipo de conta muito usado em IA — multiplicar em FP16 ou BF16 e somar o resultado com precisão FP32 — corra a metade da velocidade da versão mais simples, que soma em FP16. Está nas especificações oficiais da própria NVIDIA. Nas placas profissionais das mesmas gerações (Turing e Ampere), esse corte não existe: é uma forma de separar as placas de jogos das placas de trabalho, bem mais caras.

Três projetos, várias placas

Há três projetos, cada um com um módulo não oficial para Linux, e versões experimentais para Windows:

• turing-unlock (RTX 20): testado na RTX 2080 Ti com 22 GB (placas modificadas com mais memória). Só FP16, porque a geração Turing não tem BF16;
• gpu-unlock (RTX 30): RTX 3090 Ti, 3090, 3080, 3070 e 3060 12GB;
• gpu-unlock-ada (RTX 40): RTX 4090 e, de forma experimental, RTX 4090 D, RTX 4070 Ti SUPER e RTX 4060 Ti 16GB.

As RTX 50 não são suportadas: o autor do gpu-unlock diz que estão fora do âmbito do projeto.

Quanto se ganha, a sério

No máximo teórico, a RTX 4090 passa de 165,6 para 331,6 TFLOPS em FP16 — o dobro. Mas nos testes reais de multiplicação de matrizes, feitos por utilizadores e reunidos pelo Tom's Hardware, os ganhos são menores e variam muito: na RTX 4090 de um dono, só 12 a 34% em FP16 e até 20% em BF16. Nas RTX 30 os ganhos são maiores: até 80% em BF16 na RTX 3090 Ti e cerca de 80% na RTX 3060 12GB. O limite de potência pesa muito: o pior resultado, +25% numa RTX 3090, veio de placas limitadas a 225 W.

Um outro teste independente, do projeto KohakUnlock numa RTX 2080 Ti de 22 GB da Leadtek, deu +85% num teste de instruções e +53% na multiplicação de matrizes, comparada com uma placa igual sem desbloqueio. E o canal Digital Spaceport mostra a RTX 3090 a processar os prompts (a fase de "prefill") 62% mais depressa num modelo de IA local.

E nos jogos? E nos chatbots?

Nos jogos não muda nada: este limite só mexe nas contas de IA dos núcleos Tensor. O próprio KohakUnlock avisa que "não promete o dobro da velocidade em aplicações ou jogos". E nos chatbots, a velocidade a que o texto vai aparecendo (os tokens por segundo) fica praticamente igual, porque depende sobretudo da largura de banda da memória. Onde se nota é no processamento dos prompts, na geração de imagens e em alguns cálculos de IA.

Os riscos

Os autores são claros: o turing-unlock "pode danificar o hardware" e o KohakUnlock diz que pode bloquear a placa ou o PC, impedir o arranque, corromper dados ou estragar o equipamento. Não é coisa para experimentar na placa do PC de todos os dias sem saber bem o que se está a fazer — e a garantia não cobre estes estragos. Não é a primeira vez que se mexe "por baixo" nas GeForce: há poucos dias falámos do Vix, que muda o VBIOS das RTX sem o gravar na placa. E com a procura de placas para IA, há até RTX 5090 a serem desmontadas na China para virar placas de servidor.

O vídeo do canal Digital Spaceport, com o desbloqueio a correr numa RTX 3090:

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