24 октября 2026 года Telegram-канал «Эксплойт» заявил, что GPU Unlock почти вдвое повышает производительность видеокарт Nvidia и примерно на 60% ускоряет генерацию изображений и видео. README двух упомянутых проектов описывают более узкие результаты: изменение скорости отдельных матричных инструкций и измерения на конкретных картах. Они не подтверждают такой прирост для ИИ-приложений в целом. Пост канала, README проекта для ряда карт RTX 30-й серии и README проекта Ada позволяют сравнить эти утверждения с опубликованными тестами.
Что именно меняет проект
Проект Zagitta описывает Linux-модуль, который до привязки штатного драйвера меняет селекторы скорости вычислений и выполняет сброс устройства. Авторы заявляют, что на картах с GPU GA102, GA103, GA104 и GA106 это удваивает скорость выдачи инструкций FP/BF16 FMA в FP32. Это показатель для конкретных операций, а не снятие общего ограничения производительности всей видеокарты.
Пост связывает ограничения с желанием Nvidia помешать запуску и обучению ИИ на игровых картах, но сам обозначает это как слух. Представленные README не подтверждают мотив компании.
RTX 30-й серии: измерения зависят от карты и теста
В README Zagitta приведён тест плотного GEMM на RTX 3090 Ti с лимитом мощности 450 Вт: медиана пяти измерений выросла с 87,50 до 157,41 TFLOPS для BF16 и с 42,58 до 82,61 TFLOPS для TF32. Это результаты конкретного бенчмарка, опубликованные проектом.
В таблице проекта для RTX 3080 10 GB приведён пользовательский результат +70–73% в плотном GEMM. Это другой отчёт и собственный бенчмарк его автора; README предупреждает, что такие значения напрямую несопоставимы. Для карт с лимитом 225 Вт указан и более низкий прирост — +25%, что иллюстрирует зависимость результата от условий.
В перечне проекта есть отчёты об успешной разблокировке RTX 3090 Ti, RTX 3090, RTX 3080, RTX 3070 и RTX 3060 12 GB. Для RTX 3080 Ti 20 GB OEM указано, что разблокировка завершается, но BF16 остаётся на половинной скорости; модуль для RTX 3070 Ti не тестировался. Эти записи в README не означают подтверждённую совместимость со всеми картами серии.
RTX 40-й серии: отдельные результаты для Ada
README проекта Ada сообщает об одном испытанном экземпляре RTX 4090 и одном успешном холодном запуске. В измерениях скорость выдачи инструкций FP16 и BF16 с накоплением FP32 выросла примерно вдвое. Авторы отмечают, что независимое повторение холодного запуска и проверка численной корректности приложений ещё ожидаются: единичный результат не устанавливает совместимость всей серии.
Для RTX 4070 Ti SUPER указана экспериментальная поддержка, проверенная на одной карте. При лимите 240 Вт скорость выдачи инструкций FP16/FP32 выросла с 95,0 до 189,9 TF/s, а BF16/FP32 — с 95,0 до 189,7 TF/s. Это скорость выдачи инструкций, а не прикладного GEMM или инференса. В отдельном тесте FP8 GEMM на той же карте результат изменился с 59,326 до 59,495 TF/s — примерно на 0,3%.
Что результаты говорят о задачах ИИ
В README Zagitta сообщается о приросте 14–36% в тестах LLM prefill — этапе обработки входного контекста, — и об ускорении матрично-нагруженных сценариев. Для LLM decode и INT8 авторы указывают результаты примерно на прежнем уровне. Это согласуется с тем, что ускорение отдельных матричных операций не обязательно помогает этапу, ограниченному пропускной способностью памяти.
Таким образом, README описывают ускорение отдельных инструкций и некоторые результаты GEMM или prefill, а не универсальный прирост обучения, генерации текстов, изображений или видео. Данные опубликованы авторами проектов и в пользовательских отчётах, а не в независимом сравнительном тестировании; совместимость ограничена конкретными моделями и условиями. Заявление Telegram-канала об ускорении генерации изображений и видео примерно на 60% приведённые измерения не подтверждают.
