NV UEFI Unlocker soll Tensor-Leistungsgrenzen der GeForce RTX aufheben

Der chinesische Modder physicsdolphin hat NV UEFI Unlocker mit Windows-Unterstützung veröffentlicht. Das Tool soll die Tensor-Berechnungsgrenze von Grafikkarten der GeForce-RTX-Serien 20, RTX 30 und RTX 40 aufheben. Laut der am 30. Oktober bekannt gewordenen Meldung läuft es auch unter Linux und wird bereits in der UEFI-Phase gestartet, bevor der NVIDIA-Treiber geladen wird. Das Projekt zielt darauf ab, die Rechenleistung bei KI-Workloads zu steigern.

Welche Grenze soll das Tool verändern?

Laut TechPowerUp laufen FP16-, BF16- und TF32-Tensoroperationen auf GeForce-Karten mit FP32-Akkumulation nur mit halber Geschwindigkeit, während dieselbe Siliziumarchitektur in professionellen Karten mit voller Geschwindigkeit arbeitet. NV UEFI Unlocker soll diese Begrenzung aufheben, bevor der Treiber startet. Ein Überschreiben des VBIOS ist dafür nicht erforderlich.

Playground.ru bezeichnet das Tool als Open Source und weist darauf hin, dass die Änderung zurückgesetzt wird, sobald der Computer vollständig ausgeschaltet wird. Der Leistungszuwachs ist daher keine dauerhafte Änderung an der Grafikkarte. Das Tool wird über eine vorbereitete UEFI-Anwendung und die erforderlichen Komponenten auf einem USB-Stick gestartet. Secure Boot muss deaktiviert oder die EFI-Anwendung als vertrauenswürdig eingestuft werden. Für die RTX-20-Serie muss laut Bericht außerdem zuvor der entsprechende Firmware-Modus für GSP aktiviert werden.

Welche Leistungssteigerungen wurden in ersten Tests gemeldet?

In den von Playground.ru angeführten ersten Ergebnissen steigt die FP32-Matrixmultiplikationsleistung der RTX 2070 von 36 TFLOPS auf 60–63 TFLOPS. Je nach Testbedingung entspricht das der Quelle zufolge einem Zuwachs von etwa 67–75 Prozent. Für eine mobile RTX 4060 wird außerdem ein Anstieg der FP16-Leistung von 29,89 TFLOPS auf 49,33 TFLOPS gemeldet.

Diese Werte sollten nicht als verifizierte Ergebnisse verstanden werden, die vom Entwickler des Tools oder einem unabhängigen Labor für alle Systeme bestätigt und reproduziert wurden. Playground.ru betont, dass die Resultate je nach Modell und PC-Konfiguration variieren können und ein Zuwachs bei der theoretischen Rechenleistung nicht dieselbe Beschleunigung in realen Anwendungen garantiert. Auch Speicherbandbreite und Leistungsaufnahme können das Ergebnis beeinflussen.

Kompatibilität und wichtige Hinweise zur Nutzung

Das Tool ist für die Serien RTX 20, RTX 30 und RTX 40 vorgesehen; laut Quelle bestehen bei einigen Modellen weiterhin Kompatibilitätsprobleme. Die Unterstützung der GTX 16 befindet sich im experimentellen Stadium, die RTX-50-Serie wird nicht unterstützt. Allein aus der Serienbezeichnung sollte daher nicht abgeleitet werden, dass das Tool mit jeder Karte problemlos funktioniert.

Playground.ru berichtet, dass das frühere Tool GPU Unlock die Tensor-Transferrate bei einigen Berechnungen nahezu verdoppelt und in Tests mit KI- und Bildgenerierung eine Steigerung von etwa 60 Prozent gezeigt habe. Diese Ergebnisse sollten jedoch nicht als Leistungsversprechen des neuen Tools für sämtliche Anwendungsszenarien verstanden werden. Zudem gebe es in den Quellen keine überzeugenden Belege für eine höhere Spieleleistung oder eine Beschleunigung von DLSS.

Auswirkungen auf Workflows in Architektur und Visualisierung

Architekturbüros und Visualisierungsprofis, die lokale Grafikkarten für KI-gestützte Bildgenerierung oder ähnliche Tensorberechnungen einsetzen, können prüfen, ob sie von kompatiblen Karten älterer Generationen stärker profitieren. Das bedeutet jedoch nicht, dass jede Render- oder Designanwendung schneller läuft; die Tests in den Quellen beziehen sich auf bestimmte Berechnungsarten.

Vor dem Einsatz im Workflow sollten das genaue Grafikkartenmodell, das verwendete Betriebssystem und die Secure-Boot-Anforderungen geprüft werden. Da das Tool experimentell ist, empfiehlt es sich, es zunächst auf einem separaten System zu testen und die tatsächlichen Laufzeiten in den verwendeten Anwendungen zu messen, bevor es auf produktionskritischen Workstations eingesetzt wird. Das Projekt wird als Open Source beschrieben; Details zu den Lizenzbedingungen finden sich in den Quellen jedoch nicht.