Mod faz placas RTX dobrarem desempenho em IA

O GPU Unlock retira as travas de poder presentes nos núcleos Tensores e mostra ganhos massivos, mas não traz efeito algum nos games

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Foto do autor Felipe Vitor Vidal Neri

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A Nvidia e a Microsoft apresentaram o Surface Ultra, novo notebook ultrafino baseado na tecnologia RTX Spark. O modelo é um dos primeiros adotar a tecnologia, q.

Modders conseguiram destravar algumas camadas de segurança em diversas GPUs da Nvidia e isso chegou a dobrar a performance desses modelos. Chamada de GPU Unlock, essa técnica inédita começou na RTX 3090 e funciona até mesmo para a RTX 2080 Ti. No entanto, os criadores afirmam que tudo é experimental demais e pode danificar os produtos permanentemente.

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A versão 1.1.1 do GPU Unlock traz suporte para as placas RTX 4090, RTX 4070 Ti SUPER e RTX 4060 Ti 16GB. O impacto no desempenho da RTX 4090 é massivo, pois a taxa de transferência de tensores FP16 e BF16 com acumulação FP32 literalmente dobrou. O número saltou de 165,5 TF/s para mais de 330 TF/s (cerca de 100% de diferença).

No caso da geração anterior, o salto foi menor, mas ainda bem expressivo. A versão inicial do mod (1.0.0) dobra a velocidade de instruções de placas com os chips GA102, GA103, GA104 e GA106. Por exemplo, a RTX 3090 Ti salta de 87,50 TFLOPS para 157,41 TFLOPS (80% de diferença) em operações BF16.

Até mesmo a lendária GeForce RTX 2080 Ti, lançada em 2018, entrou nessa brincadeira. Para esse produto, foi necessário criar um port chamado de KohakUnlock. O projeto foi testado em um modelo da Leadtek que recebeu 22 GB de VRAM por meio de uma customização. O desbloqueio fez com que o rendimento de FP16 para FP32 subisse de 59,9 para 111 TFLOPS, ou seja, um ganho de 85%.

Desbloqueio é apenas uma experimentação e ainda não funciona para uso real contínuo  Foto: Nvidia/divulgação

Modificação funciona em games?

Por mais que o GPU Unlock tenha chamado a atenção dos jogadores, essa modificação não traz nenhum efeito prático nos games. O motivo é que as modificações focaram em remover as amarras de performance nos Tensor Cores, criados para realizar os cálculos de inteligência artificial e machine learning.

Essas GPUs da Nvidia são intencionalmente limitadas para esse poderio em IA, pois a empresa vende modelos específicos para essas tarefas, como a linha de produtos A, como a RTX A6000. Os modelos GeForce até conseguem trabalhar com essas cargas complexas, mas com uma performance bem reduzida, já que esse não é o objetivo.

Apesar dos ótimos resultados nessas tarefas profissionais, os próprios criadores apontam que essas modificações têm um custo. Executar firmwares com esse nível de privilégio pode travar a GPU de forma irreversível, impedir o boot do sistema, corromper dados críticos e até mesmo danificar o hardware fisicamente.

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Por falar em placas de vídeo, nós testamos a RTX 5070 recentemente e comparamos a GPU da Nvidia com a poderosa Radeon RX 9070 XT da AMD. Siga o Voxl no X, Instagram, Facebook e YouTube e assine a nossa newsletter para receber as principais notícias e análises diretamente no seu e-mail.

Com informações de VideoCardZ

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