Las NVIDIA GeForce RTX 30, basadas en la arquitectura Ampere, pueden ofrecer bastante más rendimiento en determinadas tareas de inteligencia artificial gracias a GPU Unlock, una herramienta de código abierto desarrollada por Zagitta. El proyecto permite modificar una limitación en la ejecución de instrucciones de los Tensor Cores, consiguiendo mejoras de hasta el 94% en pruebas de cálculo matricial, sin necesidad de modificar permanentemente la VBIOS.
Los primeros resultados publicados en GitHub y Reddit muestran que las mejoras también llegan a aplicaciones reales de generación de imágenes, donde una RTX 3090 Ti ha registrado incrementos de rendimiento cercanos al 60%. Sin embargo, el beneficio depende del tipo de operación utilizada y no existen pruebas de que esta modificación aumente los FPS en videojuegos.
GPU Unlock modifica los límites de ejecución de los Tensor Cores
Las GPU Ampere destinadas al mercado de consumo presentan una limitación en la velocidad de emisión de determinadas instrucciones FP16 y BF16 con acumulación FP32. Estas operaciones se utilizan habitualmente en cálculos matriciales, una parte fundamental del procesamiento de modelos de inteligencia artificial.
Según la documentación del proyecto, GPU Unlock permite duplicar la velocidad de emisión de esas instrucciones, acercando su comportamiento al de las versiones profesionales de Ampere. Esto no significa duplicar toda la potencia de cálculo de la tarjeta, sino eliminar una restricción que afecta a operaciones concretas.
La herramienta aprovecha investigaciones anteriores relacionadas con las NVIDIA CMP, destinadas originalmente a la minería de criptomonedas. Su implementación utiliza un módulo del kernel de Linux que se ejecuta antes de cargar el controlador gráfico, modifica los selectores de velocidad del hardware y realiza un reinicio de función PCIe mediante Function Level Reset (FLR).
Una vez completado el procedimiento, el controlador oficial de NVIDIA puede inicializar la tarjeta sin modificaciones. Tampoco es necesario flashear permanentemente la VBIOS, aunque la intervención sigue afectando a parámetros de bajo nivel y requiere configurar correctamente el arranque del sistema.
El desarrollador contempla compatibilidad con GA102, GA103, GA104 y GA106, utilizados por numerosas GeForce RTX 30. Ya existen resultados positivos con las RTX 3090 Ti, RTX 3090, RTX 3080, RTX 3070 y RTX 3060, aunque todavía no se ha verificado el funcionamiento en todas las variantes.
🚨 你的 30 系显卡，算力被官方锁了一半
一个内核模块在 nvidia 驱动绑定之前动手，把 FP/BF16 指令的发射速率放到专业卡的水平。不是刷 vBIOS，也不是改驱动，驱动每次更新都不用重打补丁。
1️⃣ 3090 Ti 实测：BF16 从 87.5 涨到 157 TFLOPS，TF32 从 42.6 涨到 82.6
2️⃣ 3080 10GB 在原厂 320W 功耗下：FP16/BF16 从约 65 涨到 110–113 TFLOPS
3️⃣ 换成跑 vLLM 更直观：长上下文 prefill 快 33–36%，首字延迟降 25%，decode 基本不变
4️⃣ 矩阵乘结果比特一致，INT8 那条路径不受影响；3070、3080、3090 都有人提交了复现报告💡 只支持 Linux 和 30 系（GA102/103/104/106），40 系还没支持，Secure Boot 要关。装完在启动参数加 gpu_unlock.targets=all，重启后 journalctl -k | grep gpu_unlock 看到 unlocked 就成了。
https://t.co/1nSQfpulbH
你手上那张卡，敢试吗？
— MrWhite 白先生 (@neuronxwhite) October 24, 2026
La RTX 3090 Ti alcanza hasta 82,61 TFLOPS en TF32
Los benchmarks recogidos en el repositorio muestran resultados especialmente llamativos con una GeForce RTX 3090 Ti configurada con un límite de potencia de 450W. La prueba utiliza multiplicaciones de matrices densas de 8.192 × 8.192 × 8.192 elementos, con acumulación FP32.
La diferencia más importante aparece en TF32, que pasa de 42,58 a 82,61 TFLOPS, una mejora del 94%. En BF16, el rendimiento aumenta aproximadamente un 80%, mientras que FP16 registra una ganancia más moderada.
| Precisión | Sin GPU Unlock | Con GPU Unlock | Mejora |
|---|---|---|---|
| FP16 | 87,46 TFLOPS | 118,39 TFLOPS | +35% |
| BF16 | 87,50 TFLOPS | 157,41 TFLOPS | +80% |
| TF32 | 42,58 TFLOPS | 82,61 TFLOPS | +94% |
Estas cifras proceden de pruebas comunitarias realizadas sobre hardware real, no de benchmarks oficiales de NVIDIA. Además, las mediciones iniciales de esta RTX 3090 Ti utilizaron un entorno experimental con un controlador modificado, anterior a la validación posterior del módulo con controladores convencionales.
Otros usuarios han comunicado mejoras importantes. Una RTX 3080 Ti aumentó su rendimiento BF16 de 71,59 a 113,98 TFLOPS, mientras que una RTX 3080 de 10 GB pasó de aproximadamente 65 a 110-113 TFLOPS en determinadas operaciones FP16/BF16.
También se han registrado aumentos de entre el 73% y el 81% en pruebas BF16 de la RTX 3070, aunque las condiciones de potencia y configuración difieren entre usuarios. Por tanto, los resultados sirven para mostrar el potencial de la modificación, pero no permiten establecer una ganancia universal para toda la familia Ampere.
ComfyUI mejora hasta un 60% en generación de imágenes mediante IA
Más allá de los TFLOPS, uno de los resultados más interesantes procede del usuario de Reddit u/under-_-null, que ha probado GPU Unlock en ComfyUI con una RTX 3090 Ti. Las mediciones comparan diferentes modelos utilizando las mismas configuraciones antes y después de aplicar la modificación.
Con MOSS-Image SFT en BF16, el tiempo necesario para generar una imagen pasó de 71,98 a 45,40 segundos, equivalente a un incremento del rendimiento del 58,6%. También se observaron mejoras del 57,2% con Qwen-Image 2.1 Turbo y del 56,1% con Z-Image Turbo.
La diferencia se reduce considerablemente al cambiar de precisión. MOSS-Image SFT en INT8 apenas mejoró un 0,3%, mientras que Qwen-Image 2.1 Turbo INT8 registró un aumento del 4,6%. Esto demuestra que la modificación resulta especialmente útil cuando las aplicaciones utilizan las operaciones matemáticas afectadas por la limitación original.
Conviene distinguir el incremento de rendimiento de la reducción del tiempo de espera. Un aumento del 58,6% en throughput no significa terminar las tareas un 58,6% antes. En el caso de MOSS-Image SFT, la generación se completó aproximadamente un 36,9% más rápido en términos de tiempo empleado.
El usuario también asegura haber obtenido resultados visuales idénticos antes y después de activar GPU Unlock en las imágenes comparadas. No obstante, estos resultados corresponden a una configuración concreta y todavía son necesarias pruebas adicionales para establecer su estabilidad y reproducibilidad en otros equipos.
I tested the RTX 30-series GPU Unlock: up to 59% higher throughput in ComfyUI (3090 Ti)
byu/under-_-null inStableDiffusion
Los modelos de lenguaje se benefician principalmente durante el procesamiento inicial
Las aplicaciones de inferencia de modelos de lenguaje también pueden mejorar, aunque el comportamiento depende considerablemente de la fase de procesamiento. En una prueba con vLLM y una RTX 3090, un usuario documentó un incremento cercano al 33% durante el procesamiento de las entradas.
Esta fase, conocida como prefill, realiza numerosas operaciones matriciales para procesar el contexto inicial del modelo. Por eso puede aprovechar la mayor velocidad de ejecución de los Tensor Cores cuando las operaciones utilizadas coinciden con las optimizadas.
En cambio, la generación posterior de tokens experimentó diferencias mucho menores. Durante esta etapa, el rendimiento suele depender en mayor medida del ancho de banda de memoria, un recurso que GPU Unlock no modifica.
Esta distinción explica por qué el incremento de TFLOPS no se traduce directamente en una mejora equivalente de todos los modelos de IA. Aplicaciones limitadas por memoria, transferencias de datos o tipos de precisión diferentes pueden obtener beneficios bastante más modestos.
Windows ya cuenta con una implementación experimental mediante UEFI
Aunque GPU Unlock está diseñado originalmente para Linux, otro desarrollador ha publicado Windows GPU UNLOCK, una implementación experimental que utiliza UEFI para modificar los parámetros del hardware antes de iniciar Windows.
El proyecto ha documentado pruebas positivas con una RTX 3090, incluyendo mejoras en operaciones BF16. Sin embargo, el procedimiento continúa limitado a configuraciones concretas de hardware y firmware, por lo que no puede considerarse una alternativa preparada para todos los usuarios de Windows 11.
También existen limitaciones dentro del propio proyecto de Linux. Un informe sobre una RTX 3080 Ti de 20 GB con GPU GA102-250 señala que la modificación llegó a completarse, pero no produjo el incremento esperado en BF16. Esto demuestra que la compatibilidad del procedimiento no garantiza una mejora efectiva.
Además, GPU Unlock no incrementa el número de núcleos CUDA, la capacidad de VRAM ni el ancho de banda de memoria. Tampoco hay resultados concluyentes que demuestren mejoras en videojuegos, DLSS o aplicaciones que no utilicen las instrucciones afectadas.
Al tratarse de una herramienta experimental que modifica la inicialización de la GPU, su instalación requiere precaución y conocimientos del sistema, especialmente si la tarjeta se utiliza también para mostrar la imagen del escritorio.
Por ahora, GPU Unlock representa una mejora especialmente interesante para los propietarios de GeForce RTX 30 que ejecutan modelos de IA localmente, sobre todo cuando trabajan con operaciones BF16 o FP16. Las ganancias de hasta el 94% en cálculo matricial y cercanas al 60% en aplicaciones concretas muestran que Ampere todavía dispone de un margen importante de rendimiento, aunque su aprovechamiento real dependerá del software, la precisión utilizada y la compatibilidad de cada tarjeta.
Vía: Wccftech
