Mod gratuito libera o desempenho de IA travado nas RTX 3090 e quase dobra a velocidade no papel, mas só no Linux e longe dos jogos

Caros leitores, preparem-se: descobriram que as GeForce RTX 3090 andavam com metade de um dos seus motores desligada. Um projeto gratuito e de código aberto chamado gpu-unlock libera uma trava que deixava um tipo específico de cálculo de IA rodando a meia velocidade nas placas da série RTX 30. O assunto explodiu depois que Fabio Akita comentou o caso no X, citando um usuário que mediu o salto no PyTorch: de 75 para 135 TFLOPS numa RTX 3090 limitada a 360 W.

Antes que alguém saia correndo para “dobrar” a placa, um esclarecimento: não é a GPU inteira que fica quase duas vezes mais potente. É uma parte bem específica dela, e quem mais ganha é quem roda IA no Linux.

O que exatamente estava travado

Nas GeForce da geração Ampere, as operações em FP16 e BF16 nos Tensor Cores com acumulação em FP32, o tipo de conta que domina o treino e a execução de modelos de IA, rodam a metade da taxa das placas profissionais equivalentes da NVIDIA. Isso consta das especificações oficiais das placas de consumo: é segmentação de produto, não defeito. O gpu-unlock, criado pelo desenvolvedor Zagitta, devolve essa taxa ao nível das versões profissionais.

Como funciona

É um módulo do kernel do Linux que carrega antes do driver da NVIDIA, ajusta os registradores que definem essa velocidade, reinicia a GPU e entrega tudo ao driver original, sem modificações. Não há gravação de VBIOS, driver modificado nem mexida no hardware: ao desligar o PC, a placa volta ao normal. Há relatos de funcionamento nas RTX 3090 Ti, 3090, 3080 (10 e 20 GB), 3070 e 3060 12 GB. Uma versão experimental para Windows só chegou a iniciar em um computador.

Os números: no papel e na prática

• RTX 3090 Ti: multiplicação de matrizes em BF16 subiu de 87,5 para 157,4 TFLOPS, cerca de 80% a mais, segundo relato no repositório.
• RTX 3090: em outro teste da comunidade, BF16 foi de 77,5 para 129,6 TFLOPS (+67%) e TF32, de 40,2 para 69,8 TFLOPS.
• Variação por placa: os ganhos em BF16 relatados vão de 25% a 80%. Os menores vêm de placas com limite de energia baixo, perto de 225 W.
• Uso real em IA: aqui a mágica encolhe. Em modelos de linguagem rodando localmente, o processamento do prompt melhorou entre 1,5% e 36% conforme o teste, e a geração de texto praticamente não mudou. Em geração de imagens no ComfyUI, um usuário mediu de 47% a 59% a mais. Os resultados saem idênticos bit a bit aos da placa sem o desbloqueio.
• Jogos: não há nenhum teste mostrando mais FPS. O DLSS usa os Tensor Cores, então em tese poderia se beneficiar, mas por enquanto isso é especulação.

Os riscos antes de testar

Muahaha, mas com responsabilidade. O projeto é experimental, só para Linux e não tem suporte oficial: a NVIDIA não comentou, e quem instala assume o risco. Se algo der errado, não conte com a fabricante ou a loja para resolver um problema causado por uma ferramenta não oficial. Pontos práticos que o próprio projeto lista:

• Suspender o PC reinicia a configuração (o módulo reaplica na volta), e a hibernação não é suportada.
• A tela da placa principal fica preta durante a reinicialização, até o driver de vídeo assumir.
• Se o processo travar, é preciso desligar o computador por completo antes de tentar de novo.
• Mais cálculo por segundo significa a placa trabalhando mais perto do limite de energia e de temperatura.

Para quem usa uma RTX 3090 para IA no Linux e sabe o que está fazendo, é ganho de graça escondido no próprio silício. Para quem só joga, por enquanto não muda nada.

Fonte: repositório gpu-unlock (Zagitta) e relatos de usuários no GitHub, Notebookcheck e Fabio Akita no X.