Débloquer le potentiel de l'IA sur les cartes Nvidia

Les utilisateurs peuvent désormais contourner les restrictions imposées à l'utilisation des cartes graphiques GeForce RTX de Nvidia pour les tâches d'intelligence artificielle, grâce à un nouvel outil open source baptisé nv-uefi-unlocker. Cet outil permet aux cartes d'effectuer des calculs d'IA sans affecter leurs performances en jeu, qui restent inchangées.

Fonctionnement de l'outil

L'outil agit pendant la phase UEFI, c'est-à-dire la toute première étape du démarrage du système, avant le chargement de Windows et des pilotes Nvidia. Il injecte une charge utile qui modifie certains registres afin d'ajuster la vitesse des cœurs Tensor, essentiels aux calculs d'IA. Ces modifications sont temporaires et disparaissent simplement en coupant l'alimentation.

Développement et compatibilité

Le projet est écrit en Rust et son code est ouvert à la consultation publique. Il reconnaît la contribution de travaux antérieurs, comme gpu-unlock de Zagitta et gpu-unlock-ada. L'outil a été testé sur dix-sept modèles des séries RTX 20, 30 et 40, mais aucun modèle de la série RTX 50 n'est pris en charge. Les listes de compatibilité sont établies à partir des familles de puces, et non de l'ensemble des modèles testés.

Exigences techniques et limites

Pour utiliser l'outil, il faut démarrer en mode UEFI avec le démarrage sécurisé (Secure Boot) désactivé, ou configuré pour accepter des fichiers auto-signés. Certains jeux dotés de systèmes anti-triche qui exigent le démarrage sécurisé pourraient ne pas se lancer, et l'outil ne permet pas de résoudre ce problème. Par ailleurs, le gain de performance en jeu est nul, puisque les modifications ne touchent que les calculs d'IA.

Gains de performance dans les tâches d'IA

Lors de tests de laboratoire contrôlés, les cartes débridées ont affiché des hausses de performance allant de +45 % à +91 % dans les tâches d'IA. Par exemple, le GPU portable RTX 4060 est passé de 29,89 à 49,33 TFLOPS. Ces résultats varient toutefois selon la carte et les conditions de test, et ne sont pas comparables d'un modèle à l'autre.

Des gains limités pour les utilisateurs Linux

Les utilisateurs Linux de cartes RTX 30 ont signalé des gains de performance plus modestes, compris entre 14 % et 36 %, lors de l'exécution de modèles de langage. En revanche, les performances de génération de texte restent presque inchangées, car elles sont limitées par la vitesse de la mémoire vidéo plutôt que par les cœurs Tensor.