RTX 4090 разблокирована: ограничение скорости ИИ от NVIDIA в серии 40 сломано

Описание: В нашем последнем видео мы говорили, что блокировку NVIDIA на половинную скорость ИИ на видеокартах серии RTX 40 снять невозможно. Это уже устарело: примерно за два дня людям удалось заставить её работать на всех чипах семейства 40, от RTX 4090 до ноутбуковой 4050, в основном на Linux, а на некоторых картах даже на Windows. Но карта, которую все хотели, 4090, получает наименьший прирост производительности, и стандартный бенчмарк может создать впечатление, что ничего не изменилось. Вот какие карты работают прямо сейчас, насколько быстрее становится каждая из них на самом деле, что это значит для локального ИИ, полная пошаговая настройка Linux, что требуется для Windows и может ли это навредить вашей карте.

Разделы
00:00 Разблокировка RTX 4090 (и наше исправление)
00:47 Та же блокировка в собственной таблице NVIDIA
01:23 Почему это не сработало и что изменилось
02:09 Положение каждой карты 40-й серии
03:05 Подвох: 4090 получает наименьший прирост
04:30 Что это значит для локального ИИ
05:43 Полная настройка на Linux, шаг за шагом
07:25 Что нужно сделать на Windows
08:41 Может ли это навредить вашей карте?

09:43 Кому это нужно

Команды настройки (Linux, из README проектов; экспериментальная версия, на ваш страх и риск)
Модуль не подписан: отключите Secure Boot (большинство тестировщиков так и сделали) или подпишите его самостоятельно.

RTX 30 (github.com/Zagitta/gpu-unlock):
git clone https://github.com/Zagitta/gpu-unlock
cd gpu-unlock && make install
Добавьте gpu_unlock.targets=all внутри кавычек GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT в /etc/default/grub, выполните sudo update-grub, перезагрузите систему.
RTX 40 (github.com/JustAResearcher/gpu-unlock-ada):
Установите git, заголовочные файлы ядра, компилятор, DKMS, Python 3 и zstd.
lspci -Dnn | grep -i nvidia
git clone https://github.com/JustAResearcher/gp...
cd gpu-unlock-ada && make install
python3 tools/print_boot_option.py
Добавьте параметр print в командную строку ядра (те же шаги GRUB), выключите компьютер, отсоедините питание примерно на 30 секунд, затем снова включите.
Проверьте: journalctl -k -b --no-pager | grep gpu_unlock (найдите "gpu_unlock: unlocked") и nvidia-smi.
Отмените: удалите параметры gpu_unlock и выключите компьютер.

Факты
В техническом документе NVIDIA по Ada (v2.02) указана производительность GeForce RTX 4090 330,3 TFLOPS для тензорной математики FP16 с накоплением FP16 и 165,2 TFLOPS с накоплением FP32; FP8 составляет 660,6 против 330,3. Программное обеспечение ИИ обычно накапливает данные в FP32. NVIDIA не предоставила публичного объяснения.
Что изменилось: инструмент RTX 30 (gpu-unlock от Zagitta) использует уязвимость в загрузочной прошивке RTX 30; карты RTX 40 загружают другую версию, поэтому данные, записанные в неё, не сохранялись. 23 октября 2026 года TOTORONG опубликовал полезную нагрузку для более новой прошивки на Hugging Face (AD103_win_unlocker, протестировано на одной RTX 4080, модифицированной до 32 ГБ, Windows 11). В течение нескольких часов elias-gaeros портировал её на Linux для 4090, ещё два владельца подтвердили её работоспособность на своих 4090 в тот же день, и форк gpu-unlock-ada включает её в свой пакет. Пока не объединён с репозиторием Zagitta.

Видеокарты с рабочим отчетом (25 окт.): 4090 (форк по умолчанию; несколько плат, включая модификацию на 48 ГБ), 4090 D / 4070 Ti Super / 4060 Ti 16 ГБ (экспериментальные переключатели), 4080, 4080 Super, 4070 Ti, 4070, 4060 Ti 8 ГБ (запросы на слияние / патчи), 4070 Super (только для Windows), 4070 / 4060 / 4050 для ноутбуков (патчи). Настольная 4060: отчета нет. RTX 50: нет (другая цепочка загрузки; шлюз показывает, что он закрыт).
Скорость: на 4090 скорость выполнения инструкций удваивается (160 - 320 TFLOPS), но реальное матричное умножение при стандартной мощности 450 Вт увеличивается на 12-34% в зависимости от размера (и на 0% при одном размере); При мощности 500 Вт, 26-39%. Карта достигает своего предела мощности и снижает тактовую частоту. Карты с запасом мощности: 4080 +86-94% при больших размерах, 4070 Ti +84%. Стандартный бенчмарк PyTorch BF16 8192 выбирает ядро ​​с небольшим размером ячейки на 4090 (141 -› 146 TFLOPS на разблокированной карте); с более мощными ядрами та же карта достигла ~243, что примерно в 1,5 раза превышает ее прежний максимум. Проверьте лог загрузки, а не один быстрый бенчмарк.
Локальный ИИ: почти все результаты RTX 40 до сих пор являются математическими бенчмарками. Обработка подсказок в 16-битных движках (vLLM, обучение/тонкая настройка PyTorch) должна ускориться (RTX 30: скорость обработки подсказок vLLM +33-36%). Генерация ограничена памятью и не изменилась. llama.cpp / Ollama / LM Studio с GGUF используют математику INT8, которая не изменилась и на RTX 40 (4080 INT8 431.8 -› 431.9 TOPS). FP8 зависит от ядра: одно ядро ​​FP8 показало примерно в 2 раза лучшие результаты на 4070 Ti Super, стандартное ядро ​​не изменило производительность. Один владелец 4070 Ti Super сообщает о повышении производительности ComfyUI примерно в 1,5 р...