Катиайцы разблокировали RTX 4090 Тензорные ядра Китайцы (и open-source сообщество) нашли способ снять искусственное ограничение Nvidia на тензорные ядра потребительских видеокарт. На RTX 30-й и 40-й сериях GeForce тензорные ядра в режимах FP16/BF16/TF32 с накоплением в FP32 работают примерно на половине своей реальной скорости. Это то самое ограничение, которое отделяет игровые карты от профессиональных (RTX A6000 Ada и т.п.). В октябре 2026 года появились рабочие Linux-модули ядра, которые снимают этот лимит до загрузки штатного драйвера Nvidia. Никакого патча драйвера, никакой перепрошивки VBIOS. После разблокировки пиковая производительность тензорных операций почти удваивается.

Что именно разблокируется и какие реальные приросты

Разблокировка видеокарт FP32 4090 3090 таблица

Две строчки с RTX 4090 - это  два разных режима, которые разблокируются отдельно: FP16 → FP32 (половинная точность с накоплением в полной), BF16 → FP32 (Brain Float 16 с накоплением в полной). Оба режима у Nvidia на потребительских картах были искусственно ограничены примерно в 2 раза. Поэтому в таблице показывается прирост по каждому из них отдельно. Оба дают почти одинаковый пиковый прирост (~2,0×), но реальный прирост в приложениях немного отличается, поэтому их и вынесли отдельными строками.

Где это реально помогает:

  • Обучение и дообучение (LoRA, fine-tune) = +25–50%.
  • Генерация изображений и видео (ComfyUI, SD, Flux и т.д.) = +30–60% в compute-bound сценариях.
  • Prefill длинных промптов в LLM = +25–55%.
  • Decode (генерация токенов) почти не ускоряется = упирается в пропускную способность памяти.

Майнинг и чистый INT8/INT4/FP8 часто не выигрывают (ограничение было именно на FP32-accumulate пути).

Как это работает технически

Модуль загружается в initramfs до nvidia.ko. Он выполняет короткую транзакцию с firmware (генерируется локально из проверенных SHA-256 хешей Nvidia), меняет speed-select регистры SM, делает Function Level Reset (FLR) и отдаёт карту штатному драйверу. После этого драйвер работает как обычно, но уже с полной скоростью тензорных ядер.

Проекты:

  • RTX 40-я серия (Ada): JustAResearcher/gpu-unlock-ada (RTX 4090 подтверждён, 4070 Ti SUPER и 4060 Ti 16GB — экспериментально).
  • RTX 30-я серия (Ampere): Zagitta/gpu-unlock (стабильный, сотни отчётов). Есть объединённые форки.

Только Linux. Windows-версии пока экспериментальные и не рекомендуются для широкого использования.

Влияние на майнинг

На классический майнинг (Ethash, KawPow, Autolykos, RandomX и т.п.) GPU Unlock почти не влияет. На монеты, где майнинг завязан на матричные умножения (тензорные ядра) - влияет заметно. 

Прямых публичных бенчмарков «до/после GPU Unlock» по хешрейту Pearl на RTX 4090 / 3090 почти нет. Большинство разработчиков майнеров и майнеров в сообществах говорят, что прироста нет или он минимальный.

В r/gpumining разработчик майнера прямо ответил:

«Нет, никакого прироста хешрейта вообще. Источник: я разработчик ПО для майнинга, уже изучил этот вопрос.»

И добавил, что текущие алгоритмы майнинга (включая Pearl) не используют заблокированный Nvidia путь FP16/BF16 с FP32-накоплением.

Другой комментарий там же:

«На данный момент ни один алгоритм майнинга не использует F16, поэтому прироста скорости не будет. Это полезно только для больших языковых моделей (LLM).»

Pearl сейчас работает в основном на INT8 тензорных операциях (NoisyGEMM / pearlhash). Именно этот путь Nvidia не резала на GeForce. Поэтому unlock (который снимает лимит именно с FP16/BF16 → FP32) почти не помогает.

В одном из тредов на X (бывший Twitter) человек, который тестировал unlock, тоже написал, что на майнинге прироста нет.

gpu unlock инфографика

Пошаговая инструкция (Ubuntu/Debian-подобные, RTX 40xx)

Важно:

  • Secure Boot в BIOS должен быть выключен.
  • Делайте резервную запись загрузки.
  • Работает только на Linux.
  • Это неофициальный мод - возможны нестабильности, особенно на экспериментальных ID. На свой страх и риск.
  1. Установите зависимости: 
    sudo apt update && sudo apt install -y build-essential dkms linux-headers-$(uname -r) git curl zstd python3-pip
  2. Узнайте точный PCI-адрес карты: 
    lspci -Dnn | grep -i nvidia
  3. Пример вывода: 0000:09:00.0. Запомните его (далее заменяйте на свой). Клонируйте и установите модуль (для 40-й серии). Модуль сам скачает нужные файлы Nvidia, проверит хеши и сгенерирует firmware локально: 
    cd /tmp
    git clone https://github.com/JustAResearcher/gpu-unlock-ada.git
    cd gpu-unlock-ada
    make install
  4. Настройте приоритет загрузки (чтобы модуль шёл раньше nvidia): 
    grep -qxF "gpu_unlock" /etc/initramfs-tools/modules || echo "gpu_unlock" | sudo tee -a /etc/initramfs-tools/modules
    
    sudo tee /etc/modprobe.d/zz-gpu-unlock.conf << 'EOF'
    softdep nvidia pre: gpu_unlock
    softdep nvidia_modeset pre: gpu_unlock
    softdep nvidia_drm pre: gpu_unlock
    EOF
  5. Добавьте параметры ядра в GRUB (замените адрес на свой!). Для RTX 4090: 
    sudo sed -i 's/GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT=.*/GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet nomodeset gpu_unlock.targets=0000:09:00.0"/' /etc/default/grub
  6. Для RTX 4080 / 4080 SUPER / 4070 Ti SUPER (экспериментальный флаг): 
    sudo sed -i 's/GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT=.*/GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet nomodeset gpu_unlock.targets=0000:09:00.0 gpu_unlock.ad103_experimental=1"/' /etc/default/grub
  7. Примените изменения и полностью выключите ПК (не перезагрузка!): 
    sudo update-grub
    sudo update-initramfs -u -k $(uname -r)
    sudo poweroff
  8. Подождите 15–20 секунд и включите снова.
  9. Проверка после загрузки: 
    dmesg | grep -iE "gpu_unlock"
    # или
    journalctl -k -b | grep gpu_unlock
  10. Должна быть строка вида gpu_unlock: unlocked для вашей карты.

Для RTX 30-й серии

Используйте основной репозиторий:

git clone https://github.com/Zagitta/gpu-unlock.git
cd gpu-unlock
make install

В параметрах ядра достаточно gpu_unlock.targets=all (или конкретный адрес).

Важные предупреждения и ограничения

  • Только Linux. На Windows пока нет стабильного решения.
  • Реальный прирост всегда меньше теоретического (память, power limit, размер матриц).
  • LLM-генерация текста (decode) почти не ускоряется.
  • Экспериментальные карты (не 4090 и не основные 30-е) могут работать нестабильно.
  • После обновления ядра модуль нужно пересобрать (DKMS обычно справляется).
  • Nvidia теоретически может закрыть эту возможность в будущих прошивках/драйверах.

Итоги

Если вы занимаетесь локальным обучением LoRA, генерацией картинок/видео или работаете с длинными контекстами в LLM - разблокировка даёт ощутимый бесплатный прирост на уже имеющемся железе. Особенно сильно это чувствуется на RTX 4090 и старших 30-х картах.

Источники и актуальные релизы:

Следите за обновлениями - проекты активно развиваются. Удачной разблокировки и быстрых нейросетей! И подписывайтесь на наши основной и новостной Телеграм каналы.