Китайский разработчик под псевдонимом physicsdolphin выпустил специальный инструмент разблокировки графических процессоров Nvidia серий RTX 2000, 3000 и 4000, который позволяет фактически удвоить вычислительную мощность тензорных ядер в задачах искусственного интеллекта. Эта программа работает как предзагрузчик на уровне UEFI и поддерживает операционные системы Windows и Linux, что стало значительным шагом вперед по сравнению с недавней версией от другого моддера, которая ограничивалась исключительно дистрибутивами Linux.
Техническая реализация утилиты базируется на языке программирования Rust и выполняет сложные манипуляции с микропрограммой видеокарты еще до момента загрузки основного драйвера операционной системы. Она осуществляет полный цикл транзакций, включая очистку SEC2 и запуск подписанного загрузчика GSP-RM, что позволяет перезаписать внутренние регистры оборудования и снять заводские ограничения производительности через обычный USB-накопитель при каждом старте компьютера.
Использование подобного метода вмешательства в работу железа неизбежно влечет за собой серьезные последствия для любителей компьютерных игр, так как работа разблокировщика требует полного отключения протокола Secure Boot в настройках материнской платы. Большинство современных античит-систем в популярных онлайн-играх отказываются запускаться без активной системы безопасной загрузки, поэтому пользователям приходится выбирать между высокой скоростью вычислений в нейросетях и возможностью играть в привычные развлечения.
Текущая версия инструмента 2.1.6 демонстрирует полную совместимость со всей линейкой RTX 3000, где идентификаторы устройств GA10x уже протестированы и подтверждены многими отчетами энтузиастов на платформе GitHub. Владельцам устаревших карт RTX 2000 приходится дополнительно запускать специальный скрипт для режима прошивки GSP и перезагружать систему, в то время как для более новых поколений этот процесс происходит автоматически без необходимости проведения дополнительных ручных манипуляций.
Практические результаты тестирования показывают впечатляющий прирост производительности в операциях с плавающей запятой форматов FP16 и FP32, где скорость обработки данных возрастает на 50-80 процентов от первоначального уровня. Один из владельцев видеокарты RTX 4070 Ti Super смог добиться роста показателей в 2,65 раза для определенных типов нагрузок, что превращает обычное потребительское устройство в мощный инструмент для работы с тяжелыми моделями машинного обучения.
Такое резкое увеличение вычислительных возможностей сопровождается пропорциональным увеличением энергопотребления, которое в случае с той же моделью RTX 4070 Ti Super выросло с базовых 227 Вт до почти 292 Вт под нагрузкой. Для владельцев топовых решений вроде RTX 4090 это может привести к критическому перегреву памяти и графического чипа, поэтому модераторы настоятельно советуют внимательно следить за температурными показателями и не игнорировать риски физического повреждения железа.
