對於還在使用 NVIDIA RTX 30 系列舊顯示卡的玩家，如果你是在思考 AI 運算不夠用，現在或許不用再急著升級新顯卡了。最近 GitHub 上出現一款名為「GPU Unlock」的免費開源工具，能解除 RTX 30 系列部分矩陣運算的速率限制，根據開發者與社群測試，特定運算效能最高可提升近 80%。國外 Reddit 也有使用者分享實際測試結果，AI 圖片與影片生成的吞吐量也增加了將近 6 成。
不過要注意，GPU Unlock 原版目前僅支援 Linux，無法直接在 Windows 10、Windows 11 上安裝使用，雖然已有第三方 Windows 實驗性移植版本，但不適合一般使用者直接嘗試。除此之外，解鎖過程也存在一定風險，因此這點要先想好。
RTX 30 系列顯卡 AI 效能免費解鎖！GPU Unlock 讓 BF16 運算最高提升約 80%，實測 AI 生圖吞吐量增加近 6 成
GPU Unlock 是 GitHub 開發者 Zagitta 公開的免費開源專案，採 GPL-2.0 授權，針對 NVIDIA Ampere 架構的 GA102、GA103、GA104、GA106 晶片設計，也就是 RTX 30 系列顯示卡，其做法就是把 RTX 30 系列 FP16／BF16 指令的發送速率，提升到跟同晶片的專業卡一樣的水準：
你可能會問，為何 RTX 30 系列顯卡有這個限制？AI 模型在顯示卡上做矩陣運算時，常見的做法是使用 FP16 或 BF16 格式輸入，然後再用精度較高的 FP32 累加結果，而 GeForce 卡在這種模式下只跑專業卡一半的速率。
以同樣使用 GA102 晶片的專業卡 A40 說，TF32 Tensor 算力標示為 74.8 TFLOPS，GeForce RTX 3090 卻只有 35.6 TFLOPS，差了大約一倍。外界普遍把這看作 NVIDIA 用來區隔遊戲卡與專業卡的市場策略。
GPU Unlock 的做法是，在 NVIDIA 驅動程式接管顯示卡之前，先透過 Linux 核心模組改寫 GPU 內部的速度選擇設定，接著讓顯示卡重置一次，再交給原本的 NVIDIA 驅動正常初始化。整個過程有幾個特點：
- 不需要超頻，也不必刷顯示卡 BIOS
- 不修改 NVIDIA 原廠驅動程式，驅動更新後也不用重新打補丁
- 主要改善 FP16、BF16 等矩陣運算效能，也能讓部分 TF32 工作負載受益
- 一般 FP32 與純 INT8 矩陣運算的直接加速效果不明顯
開發者也分享 RTX 3090 Ti 在 450W 功耗上限下測試，BF16 矩陣運算從 87.50 TFLOPS 提升到 157.41 TFLOPS，FP16 從 87.46 提升到 118.39 TFLOPS，TF32 則從 42.58 變成 82.61 TFLOPS：
| 顯示卡 | 晶片 | BF16 矩陣運算提升 |
|---|---|---|
| RTX 3090 Ti | GA102 | 68～80% |
| RTX 3090 | GA102 | 25～67% |
| RTX 3080 10GB | GA102 | 70～73% |
| RTX 3080 20GB（改裝記憶體版） | GA102 | 56～59% |
| RTX 3070 | GA104 | 73～81% |
| RTX 3060 12GB | GA106 | 約 80% |
Reddit 網友 u/under-_-null 日前也在 r/StableDiffusion 版上分享，他使用自己的 EVGA FTW3 RTX 3090 Ti，在 ComfyUI 上進行一輪解鎖前後的對照測試。
I tested the RTX 30-series GPU Unlock: up to 59% higher throughput in ComfyUI (3090 Ti)
byu/under-_-null inStableDiffusion
測試環境是 Dell Precision 5820 工作站，顯示卡維持原廠時脈與 450W 功耗上限，系統為 Ubuntu、NVIDIA 615.71.09 驅動、ComfyUI 0.42.1。每組設定先跑 3 次暖機不計，再量測 15 張圖片取中位數。
影片模型則是暖機 1 次後量測 3 段影片。解鎖前後使用相同的提示詞、Seed、模型檔與工作流程，計時範圍涵蓋文字編碼、取樣、解碼到存檔，但排除第一次載入模型的時間。
下方是成績：
| AI 模型／設定 | 解鎖前 | 解鎖後 | 吞吐量提升 |
|---|---|---|---|
| MiniMax H3 BF16（影片＋音訊） | 253.27 秒 | 158.05 秒 | +60.2% |
| MOSS-Image SFT BF16 | 71.98 秒 | 45.40 秒 | +58.6% |
| Qwen-Image 2.1 Turbo BF16 | 8.51 秒 | 5.41 秒 | +57.2% |
| Z-Image Turbo BF16 | 6.79 秒 | 4.35 秒 | +56.1% |
| FLUX.1 dev FP8 checkpoint＊ | 31.96 秒 | 20.66 秒 | +54.6% |
| Z-Image Turbo BF16＋SageAttention | 6.47 秒 | 4.38 秒 | +47.7% |
| Krea 2 Turbo BF16 | 15.65 秒 | 10.70 秒 | +46.3% |
| MiniMax H3 INT8 ConvRot（影片＋音訊） | 155.07 秒 | 118.21 秒 | +31.2% |
| LTX-2.5 distilled BF16（影片＋音訊） | 70.81 秒 | 60.63 秒 | +16.8% |
| LTX-2.5 distilled INT8 ConvRot（影片＋音訊） | 48.02 秒 | 43.02 秒 | +11.6% |
| Krea 2 Turbo INT8 | 6.50 秒 | 5.98 秒 | +8.7% |
| Qwen-Image 2.1 Turbo INT8 | 3.92 秒 | 3.75 秒 | +4.6% |
| Qwen-Image 2.1 Turbo INT8＋SageAttention | 3.92 秒 | 3.76 秒 | +4.3% |
| MOSS-Image SFT INT8 | 27.31 秒 | 27.23 秒 | +0.3% |
看完這張成績表格，，可以整理出三個重點：
- BF16 圖片生成增幅最明顯：MOSS-Image、Qwen-Image、Z-Image、FLUX.1 dev 都落在 +54～59% 之間，Krea 2 Turbo 也有 +46.3%。
- 影片生成同樣受惠，但差異很大：MiniMax H3 BF16 生成一段約 5 秒的有聲影片，從 253 秒縮短到 158 秒，是所有當中增幅最大的。但同樣是影片模型的 LTX-2.5，BF16 卻只快了 16.8%。
- INT8 模型的提升幅度差異較大：MOSS-Image、Qwen-Image 的 INT8 版本只快 0.3～4.6%，但 MiniMax H3 INT8 ConvRot 卻提升了 31.2%。
換句話說，能增加多少效能，取決於你用的模型是哪種運算格式。
至於想拿來跑本地 LLM 的人，可能會讓你失望。根據 GitHub 網友的回報顯示，處理長篇提示詞的 Prefill 階段雖然可以快 14～36%，但一般聊天時逐字吐出文字的 Decode 階段，速度主要受限於顯示記憶體頻寬，因此幾乎沒有變化。
遊戲效能方面，雖然 DLSS 也會用到 Tensor Core，但目前沒有測試顯示遊戲跑分有提升。
算力一下子多了 60% ~ 80%，很多人可能會擔心顯示卡的溫度和耗電，是不是也跟著提升。前面那位 Reddit 網友也有提供解鎖前後的 GPU 核心平均溫度：
| AI 模型 | 解鎖前平均 | 解鎖後平均 |
|---|---|---|
| MOSS-Image SFT BF16 | 77.9°C | 78.7°C |
| Qwen-Image 2.1 Turbo BF16 | 74.2°C | 72.7°C |
| Z-Image Turbo BF16 | 73.7°C | 66.6°C |
| FLUX.1 dev | 75.9°C | 77.6°C |
| Krea 2 Turbo BF16 | 74.6°C | 73.3°C |
| MiniMax H3 BF16 | 79.2°C | 78.5°C |
| MiniMax H3 INT8 ConvRot | 77.4°C | 78.4°C |
| LTX-2.5 BF16 | 70.9°C | 69.5°C |
| LTX-2.5 INT8 ConvRot | 70.6°C | 71.5°C |
整份測試記錄到的最高核心溫度，解鎖前是 81°C、解鎖後是 80°C，風扇轉速最高分別為 80% 與 79%。數字看起來有升有降，差距不大。
功耗的部分，GitHub 上另一位 RTX 3090 使用者有提供相關記錄。
在相同 420W 上限下，峰值功耗解鎖前是 420.33W、解鎖後是 419.92W，最高核心溫度從 65°C 變成 63°C，代表說解鎖並沒有讓顯示卡突破原本的功耗設定上限，增加的額外算力是在同樣功耗情況下：
除了溫度和功耗，使用前還有幾個風險要知道：
- 開機與驅動相容性：模組必須在 NVIDIA 驅動之前載入，順序不對就會解鎖失敗，在部分系統上可能得手動調整開機映像檔的設定。
- 系統穩定性：有使用者在雙 RTX 3090 的電腦上啟用解鎖後，出現 Xid 79「GPU 從匯流排上脫離」的錯誤，甚至整台電腦直接重開，關掉解鎖後則一切正常。不過這位使用者用的是 850W 電源供應器，他自己也認為推兩張 3090 可能不夠力，不認定是工具本身的問題，打算換大電源再測（來源：GitHub Issue #114）。
- Secure Boot 與模組簽章：GPU Unlock 的核心模組沒有經過簽章，有回報者是在關閉 Secure Boot 的狀態下使用，系統紀錄也會出現模組未簽章的警告。有開 Secure Boot 的人，可能要另外處理簽章設定才載得進去。
- 長期影響未知：目前公開的測試幾乎都是短時間跑分，長時間使用的穩定性、對硬體壽命有沒有影響，都還沒有足夠資料。
