Une carte Turing passant de 36 à 60–63 TFLOPS en multiplication matricielle : les premiers résultats d’un nouvel outil open source montrent une réserve de calcul jusqu’ici inaccessible. Le déblocage intervient avant le chargement du pilote graphique, sans modification permanente du firmware.
Développé par physicsdolphin et disponible sur GitHub, NV UEFI Unlocker vise les Tensor Cores des NVIDIA GeForce RTX 20, 30 et 40. Son intérêt tient notamment à sa compatibilité avec Windows, là où les premières modifications de ce type reposaient surtout sur Linux.
NV UEFI Unlocker intervient avant le pilote NVIDIA
L’application UEFI modifie le comportement du GPU avant l’initialisation du pilote NVIDIA. Elle ne demande ni flashage permanent du VBIOS, ni modification des pilotes. Le déblocage reste temporaire et disparaît après une extinction complète de la machine.
Cette approche prolonge les travaux du projet GPU Unlock de Zagitta. Sur les GeForce RTX 30, celui-ci avait montré un débit Tensor Core presque doublé dans certaines charges FP16/BF16, avec des gains approchant 60 % dans des benchmarks de génération d’images par IA. L’implémentation initiale utilisait un module du noyau Linux ; une déclinaison Windows expérimentale, limitée à certaines configurations matérielles, avait également émergé.
Le nouvel outil prend en charge Windows, Linux et les autres systèmes amorçables en UEFI. Sa matrice de compatibilité annonce le support des RTX 20, RTX 30 et RTX 40, même si certains modèles rencontrent encore des problèmes. Les GTX 16 restent expérimentales ; les RTX 50, Pascal et les générations antérieures ne sont pas pris en charge.
La liste des périphériques distingue précisément les puces et leurs identifiants : elle mentionne notamment AD107 avec la RTX 4060 Laptop, identifiant 28e0, ainsi que GA102 avec les RTX 3080 et RTX 3080 LHR, identifiants respectifs 2206 et 2216. L’appartenance à une famille compatible ne garantit donc pas, à elle seule, le bon fonctionnement de chaque carte.
Des gains mesurés en calcul, pas une promesse pour les jeux
Les premiers résultats rapportés concernent notamment une RTX 2070, qui passe de 36 à environ 60–63 TFLOPS en multiplication matricielle avec accumulation FP32. Cela représente une hausse de 67 à 75 %. Une RTX 4060 Laptop progresse pour sa part de 29,89 à 49,33 TFLOPS en calcul FP16, soit un gain annoncé de 65 %.
Ces mesures, également discutées sur r/overclocking, complètent les résultats précédemment rapportés sur les RTX 30 et RTX 40 dans des benchmarks synthétiques Tensor Core et certaines charges d’inférence IA. Elles ne permettent toutefois pas d’attendre une accélération équivalente dans toutes les applications : la bande passante mémoire, les limites de puissance et les caractéristiques de la charge restent déterminantes.
L’installation passe par une clé USB amorçable contenant l’application UEFI et les composants firmware nécessaires. Au démarrage sur cette clé, l’outil applique ses modifications puis rend automatiquement la main au système d’exploitation. Secure Boot doit être désactivé ou configuré pour autoriser l’application EFI ; sur les RTX 20, il faut aussi activer au préalable le mode firmware GSP requis.
Le projet demeure expérimental, sans garantie de réussite sur toutes les configurations. Il n’existe par ailleurs, à ce stade, aucune preuve convaincante d’un gain dans les jeux ou d’une réduction des temps d’exécution du DLSS.
Pour une machine déjà utilisée en IA locale, l’intérêt se jouera donc sur les temps d’exécution des charges habituelles, davantage que sur le seul débit matriciel. Le caractère réversible du déblocage permet d’éviter un flashage permanent, mais ne dispense ni de vérifier la compatibilité exacte du GPU ni de mesurer le bénéfice applicatif.
Source : Wccftech
