Open-source tool GPU Unlock unlocks hidden compute power in RTX 30 series graphics cards
English text is being prepared.
The open-source tool GPU Unlock, developed by GitHub user Zagitta, uses a Linux kernel module to rewrite the speed select register before the driver loads, removing NVIDIA's restriction on tensor core instruction issue rates on consumer Ampere graphics cards, without the need to flash the VBIOS or modify the driver. In measured tests, the BF16 compute power of the RTX 3090 Ti rose from 87.5 TFLOPS to 157.4 TFLOPS, an increase of about 80%, and ComfyUI image generation throughput increased by 56% to 59%; for the RTX 3090 under vLLM, prompt prefill throughput improved by about 33%, but the Decode stage of token-by-token generation showed almost no improvement due to memory bandwidth limitations. The project supports GA102, GA103, GA104, and GA106 cores, and is a firmware-level modification not officially supported by NVIDIA, so users must bear the power consumption, cooling, and warranty risks themselves.
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The original article provides measured comparisons of compute power and throughput before and after unlocking, and also points out the power consumption and warranty risks, making it easier to judge the benefit boundary of using older cards for local inference.
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开源神器解锁隐藏AI算力，RTX 30系老卡“复活”来源：半导纵横发布时间：2026-10-26 13:45英伟达算力生成海报一款名为GPU Unlock的开源工具，能够解锁RTX 30系显卡在Tensor Core矩阵计算中的吞吐限制，让老显卡释放出被隐藏的AI算力。
过去几年，英伟达在消费级显卡与专业级显卡之间，一直用软件划出一道清晰的界线。但最近，一个开源项目把这条线给“擦”掉了。
一张发售四年多的RTX 3090 Ti，BF16算力从87.5 TFLOPS飙升至157.4 TFLOPS，提升近80%；实际图像生成任务吞吐量提升约60%——这不是新卡发布，而是开源项目GPU Unlock在消费级安培显卡上“解锁”了被人为限制的张量核心指令发射速率。无需刷VBIOS、无需改驱动，仅用一张Linux内核模块在驱动加载前改写寄存器即可实现。
被“软限流”的安培算力
GPU Unlock由GitHub用户Zagitta开发，瞄准的是英伟达在消费级安培显卡上设置的一项指令发射速率限制：在使用FP32累加的FP16/BF16张量核心运算中，GeForce显卡的发射速率明显低于同架构专业计算卡。
在技术路径上，该项目将此前针对CMP挖矿显卡的固件解锁技术与提前初始化方案结合，通过Linux内核模块在英伟达驱动绑定显卡之前，写入速度选择寄存器（SS0=`0x88888888`选择全BF16速率，SS1=`0x8`选择IMLA4），执行一次功能级重置（FLR），随后原版驱动正常接管显卡。
这意味着，每次更新驱动都无需重新打补丁。目前，这一项目支持GA102、GA103、GA104、GA106核心，覆盖RTX 30系列绝大部分型号。
“解锁”之后，能快多少？
根据项目GitHub仓库和社区用户提交的大量实测显示，解锁前后的算力差距堪称“残血”与“满血”的区别。
旗舰型号RTX 3090 Ti在450W功耗限制下，BF16矩阵运算性能从87.50 TFLOPS跃升至157.41 TFLOPS，提升幅度约80%；TF32性能更是从42.58 TFLOPS提升至82.61 TFLOPS，几乎翻倍（+94%）。即便是功耗更低的RTX 3080 10GB，在维持原厂320W功耗限制的情况下，其FP16/BF16吞吐量也从约65 TFLOPS提升到了110至113 TFLOPS的水平。
社区用户的普遍反馈是，在RTX 30系列上，BF16性能提升幅度普遍在70%到80%之间，RTX 3090在PyTorch实测中也能从75 TFLOPS冲到135 TFLOPS，涨幅约67%。
当然，解锁的收益也蔓延到了其他架构。RTX 4090的FP16/BF16指令吞吐性能从165.6 TFLOPS直接翻倍到了331.6 TFLOPS，RTX 2080 Ti的FP16性能也从59.9 TFLOPS提升至111 TFLOPS，涨幅约1.9倍。
在本地大语言模型（LLM）推理场景中，有RTX 3090用户在vLLM负载下测得，提示词预填（Prefill）吞吐量提升了约33%，首个Token的延迟降低了约25%。不过需要注意的是，后续逐Token生成的Decode阶段几乎没有明显改善，因为那个阶段更受限于显存带宽，而非Tensor Core的算力。
在图像生成方面，收益更为直观。RTX 3090 Ti用户使用ComfyUI运行BF16精度的模型时，吞吐量提升可达56%至59%；其中MOSS-Image SFT BF16提升58.6%，Qwen-Image 2.1 Turbo BF16提升57.2%。这几乎意味着，在相同的硬件上，生成一张图片的时间可以缩短近四成。
功耗、风险与外溢效应
翻倍的指令发射速率，意味着更高功耗。450W的3090 Ti才能跑出157 BF16 TFLOPS；若功耗墙压在225W，3090的BF16提升仅约25%；RTX 3060在170W下nanochat训练仅提升约6%。散热器、电源和供电接口是否跟得上，是用户必须自行评估的问题。在长期可靠性与保修方面，该操作属于未经英伟达官方支持的固件级修改，风险自担。
值得关注的是，类似技术已外溢到Ada架构。独立项目GPU Unlock Ada在RTX 4090上实现FP16从165.6→331.6 TFLOPS，近乎翻倍；RTX 4070 Ti SUPER也有实验性成功案例。Windows端目前仅有基于UEFI的实验性实现，尚未通用。
总结
总之，GPU Unlock的本质是把消费级安培显卡出厂时被“软限流”的张量核心恢复到硬件本应有的满速状态。对于手握RTX 3090/3090 Ti做本地AI推理、图像生成或模型训练的用户来说，这相当于零成本获得一台“算力接近翻倍”的AI工作站。但它不吃显存带宽红利，游戏无增益，且需要承担功耗、散热和保修风险。在AI算力需求持续外溢、二手显卡市场热度攀升的背景下，这把“开源钥匙”能让多少老卡重获第二春，仍需社区更长时间的检验。
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