Примерно так снял ограничение тензорных ядер RTX 4090, через DKMS-модуль. После модификации получилось выжать с карты ~333 TFLOPS, против стоковых ~165 TFLOPS:
1. Ставим зависимости:
apt update && apt install -y build-essential dkms linux-headers-$(uname -r) git curl zstd python3-pip
(В BIOS обязательно должен быть выключен Secure Boot).
2. Узнаем PCI-адрес своей карты:
lspci -D | grep -i nvidia
Адрес вида 0000:09:00.0 — у каждого свой, везде далее подставляйте именно его.
3. Собираем модуль разблокировки:
cd /root && git clone https://github.com/JustAResearcher/gpu-unlock-ada.git cd gpu-unlock-ada && make install
4. Задаем приоритет загрузки (чтобы избежать ошибки -16 EBUSY):
grep -qxF "gpu_unlock" /etc/initramfs-tools/modules || echo "gpu_unlock" >> /etc/initramfs-tools/modules cat << 'EOF' > /etc/modprobe.d/zz-gpu-unlock.conf softdep nvidia pre: gpu_unlock softdep nvidia_modeset pre: gpu_unlock softdep nvidia_drm pre: gpu_unlock EOF
5. Прописываем параметры ядра и обновляем загрузчик:(Не забудьте заменить 0000:09:00.0 на свой адрес из шага 2)
Для RTX 4090:
sed -i 's/GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT=.*/GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet nomodeset gpu_unlock.targets=0000:09:00.0"/' /etc/default/grub
Для RTX 4080 / 4080S / 4070Ti S (добавляется флаг ad103):
sed -i 's/GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT=.*/GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet nomodeset gpu_unlock.targets=0000:09:00.0 gpu_unlock.ad103_experimental=1"/' /etc/default/grub
Применяем и выключаем ждем немного сек 15, заново включаем:
update-grub && update-initramfs -u -k $(uname -r) poweroff
Проверка результата:
После включения проверяем лог ядра:
dmesg | grep -iE "gpu_unlock"
Должна появиться строка: gpu_unlock: unlocked.
Не зря китайцы скупали пачками😀 и появилась переделка 4090 на 42 ГБ, теперь она на уровне NVIDIA RTX 6000 Ada ~364 TFLOPS пик (~210 TFLOPS под нагрузкой из-за лимита 300 Вт), уровень RTX 5090 ~450–500+ TFLOPS
Таким образом ускоряется всё, что упирается в математику тензорных ядер (Compute-bound): генерацию картинок, генерацию видео, чтение огромных текстов/кода (Prefill) и обучение моделей 30-45%. RTX 4090 24 ГБ (Unlocked): в стандартном пресете ComfyUI +35–38% ускорения.
Сделал тест в майнинге TensorCash, скорость вычисления не поменялась) — 70 N/s на старой модельке Qwen3-8B-Q8_0-full-v2.gguf. Видимо со стороны майнера зашиты ограничения связанные с верификаций решений POW, используя не заблокированный алгоритм dp4a.
Релизы с гайдами, выложили два дня назад
Для 40 серии исходники: https://github.com/JustAResearcher/gpu-unlock-ada (RTX 4090, RTX 4070 Ti SUPER and RTX 4060 Ti 16GB)
Для 30 серии исходники: https://github.com/Zagitta/gpu-unlock