Modders consiguen desbloquear las restricciones de cálculo de las GPU GeForce más antiguas de NVIDIA
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Logran eliminar varias restricciones de cálculo presentes en las GPU GeForce RTX 30 y RTX 40 de NVIDIA. Ahora hay un aumento notable del rendimiento en tareas de IA y Tensor.
Después del mod que aumenta el 75% en las tarjetas gráficas antiguas y los métodos para hacer overclocking a la GPU, llega una nueva manera de desbloquear las restricciones de cálculo de los modelos como la GeForce RTX 3090 y distintas variantes de la serie RTX 40. Esta apertura de potencia de dichos componentes podría ser de suma importancia para cambiar la forma en que se aprovecha el hardware gráfico para inteligencia artificial.
La modificación permite acceder a un mayor rendimiento en determinadas operaciones Tensor, un elemento fundamental en cargas de trabajo relacionadas con aprendizaje automático y aceleración de modelos de lenguaje.
Lo más interesante de esto es que los modders afirman que no se requieren cambios físicos en la tarjeta ni procesos de modificación directos del firmware. En vez de eso, simplemente se consigue al alterar ciertos controladores y registros del sistema. Entras, desactivas las limitaciones y listo, vas a obtener los beneficios ocultos que van a darle una mayor vida a tu GPU.
¿Qué han conseguido exactamente los modders en las GeForce RTX?
La investigación parte de varios proyectos comunitarios, entre ellos uno desarrollado por el programador conocido como Zuigart. Según la información publicada por los propios responsables, el trabajo se centra en desbloquear determinadas instrucciones de cálculo Tensor que permanecían limitadas en las GPU GeForce pese a estar físicamente presentes en el hardware.
Los cambios se aplican a través de los controladores gráficos y consisten en modificar registros de configuración internos de la GPU bajo Linux. Gracias a ello, ciertas operaciones FP16 y BF16 pueden ejecutarse con mayor eficiencia.
En la GeForce RTX 3090, el rendimiento en operaciones BF16 llegó a pasar de aproximadamente 165,6 TFLOPS a más de 336 TFLOPS. Esta cifra destaca porque es prácticamente el doble de capacidad que normalmente se espera, indica VideoCardz.
Lo más interesante es que la modificación no convierte una GeForce en una GPU profesional ni desbloquea funciones empresariales exclusivas. El hardware sigue siendo el mismo. Lo que cambia es la posibilidad de utilizar recursos que ya estaban integrados en el chip, pero que permanecían limitados por software.
Los propios desarrolladores remarcan que la compatibilidad no es universal y que los resultados dependen tanto del modelo utilizado como del tipo de carga de trabajo ejecutada. Entonces, es algo que debe emplearse midiendo diversos factores para que pueda mantenerse ante las altas exigencias de asistentes virtuales o programas específicos.
¿Tiene sentido eliminar estas limitaciones y qué riesgos existen?
¿Quieres usar inteligencia artificial local de manera estable? En algunos escenarios de inferencia, los desarrolladores aseguran que han observado mejoras apreciables en la velocidad de procesamiento, pero es importante destacar que el impacto no es igual en todas las apps.
La capacidad va a depender del ancho de banda de memoria o de otros elementos de la arquitectura de la GPU. Esto quiere decir que los aumentos en rendimiento varían, mientras que algunas configuraciones pueden dejar de funcionar tras actualizaciones de controladores, cambios en el sistema operativo o revisiones futuras del software.
Otro punto fundamental a considerar es que NVIDIA no respalda oficialmente estos métodos y, por tanto, no garantiza estabilidad ni compatibilidad. Muchos usuarios sostienen que las diferencias entre productos de consumo y modelos profesionales responden, en parte, a restricciones artificiales aplicadas por software.
No obstante, la aparición de estos desbloqueos demuestra que algunas capacidades de cálculo permanecen presentes en el hardware GeForce y que, al menos en ciertos casos, pueden activarse para obtener una potencia significativamente superior en trabajos relacionados con IA.