Las tarjetas gráficas de la serie NVIDIA GeForce RTX 30, basadas en la arquitectura Ampere, tienen un gran potencial de cálculo oculto que ahora se puede aprovechar gracias a un nuevo proyecto de código abierto publicado en GitHub por el usuario Zagitta, que duplica su velocidad en ciertas tareas de inteligencia artificial, aunque no mejora el rendimiento en juegos.
Se trata de una herramienta gratuita llamada GPU Unlock que permite desbloquear esa potencia sin modificar la BIOS ni alterar los controladores oficiales, eliminando un límite de velocidad que NVIDIA aplica a las RTX 30 de consumo en ciertos cálculos y que no existe en las tarjetas profesionales que usan los mismos chips.
Las grandes mejoras de velocidad en pruebas de inteligencia artificial
La herramienta funciona como un módulo del kernel de Linux que se ejecuta justo antes de que se cargue el controlador de NVIDIA, combinando una técnica de desbloqueo que se usó antes en las tarjetas CMP, los modelos que NVIDIA fabricó para la minería de criptomonedas, por lo que por ahora está pensada principalmente para usuarios de Linux.
Lo mejor de esta solución es que realiza un reinicio a nivel de función (FLR) para modificar los selectores de velocidad de las RTX 30, lo que significa que no requiere modificar el controlador ni flashear la BIOS, y así los controladores oficiales siguen funcionando normalmente sin tener que parchearlos cada vez que sale una nueva versión.
Los resultados de rendimiento alcanzados con este desbloqueo son realmente impresionantes en los cálculos de matrices que usa la inteligencia artificial, puesto que en las pruebas del desarrollador con una RTX 3090 Ti a 450 W, el rendimiento en formato FP16 subió un 35%, mientras que en BF16 aumentó un 80% y en TF32 casi se duplicó con un 94% de incremento.
Estos beneficios no son exclusivos de la gama más alta, puesto que los usuarios han reportado mejoras de entre 70% y 73% en la RTX 3080, de entre 73% y 81% en la RTX 3070 y de cerca de 80% en la RTX 3060 de 12 GB, mientras que en programas populares de generación de imágenes como ComfyUI, los usuarios han comprobado aumentos de velocidad reales de entre 56% y 59%, con imágenes exactamente iguales a las que se obtenían antes.
De forma paralela, en los modelos de lenguaje grande (LLM), el procesamiento del texto inicial mejoró entre un 14% y un 36% según las pruebas, aunque la generación de las respuestas se mantuvo igual por los límites del ancho de banda de la memoria, y existe además un desarrollo experimental para Windows que logró un salto del 82,5% en BF16 con una RTX 3090.
Las limitaciones del sistema y su nulo impacto en los videojuegos
A pesar de estos sorprendentes avances, es muy importante entender que GPU Unlock no es una solución mágica ni garantiza el mismo resultado en todas las RTX 30, puesto que el programa no aumenta el ancho de banda de la memoria ni activa más núcleos CUDA, y hay tarjetas, como una RTX 3080 Ti de 20 GB de fabricante (OEM), que completan el desbloqueo sin ninguna ganancia real.
Además, la instalación no es sencilla para cualquier usuario, puesto que requiere descargar el proyecto, compilarlo desde la terminal de Linux y modificar la configuración de arranque del sistema, mientras que la versión para Windows sigue siendo experimental y solo está documentada para la RTX 3090.
Asimismo, hay que dejar muy claro que no hay pruebas de mejoras en los videojuegos ni en el rendimiento de DLSS, por lo que las espectaculares cifras de aceleración de las RTX 30 están destinadas a la inteligencia artificial, la generación de imágenes y el cálculo pesado, dejando los FPS en los juegos exactamente igual que antes.
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