开源项目解锁英伟达GPU隐藏算力，RTX 4090特定Tensor Core吞吐翻倍

RecodeX 重构消息，GitHub开源项目gpu-unlock-ada显示，开发者JustAResearcher在未更换硬件、未刷写BIOS、未修改官方驱动的情况下，使RTX 4090在FP16输入、FP32累加的Tensor Core运算中吞吐率从165.6 TFLOPS提升至331.6 TFLOPS，BF16/FP32同样从165.5 TFLOPS升至330.6 TFLOPS。方案利用GPU启动阶段固件流程打开受保护寄存器写入权限，修改控制计算速率的寄存器配置，再经PCIe功能级重置后由原版NVIDIA 615.78.08驱动正常接管，功耗上限维持450W。另一位RTX 4090用户独立复测得到相近结果。

另一项目gpu-unlock已在RTX 30系列上取得进展：RTX 3090 Ti的BF16矩阵运算吞吐率从87.5 TFLOPS升至157.4 TFLOPS，TF32提升约94%；RTX 3080、3070、3060的BF16提升分别约73%、81%和76%。

不过实际矩阵乘法增幅有限，cuBLAS测试中FP16提升约12%至34%，4096×4096规模从153.2 TFLOPS升至206.0 TFLOPS，部分BF16规模几乎无变化，并不意味着真实AI训练或推理速度翻倍。