
NVIDIAのGeForce RTXに、AI推論向けの隠れた速度制限があったことが話題です。Redditでは、ハッカーや開発者がRTX 20、30、40系のTensor Coreを解放し、ベンチマークによってはほぼ倍になったという報告が拡散しました[1]。

中心にあるのはTensor Coreです。中古RTX 3090は24GBのメモリを安く使えるため、ローカルAIの定番になっています[2]。FP16やBF16で掛け算し、FP32で足す処理が、GeForceでは半分の命令速度になる制限が仕様書に書かれています[2]。同じチップを使うRTX A6000などのワークステーション向けはフル速度です[2]。

Linux向けモジュールgpu-unlockは、NVIDIAのドライバより前にGPUの速度選択レジスタを書き換えます[2]。VBIOSのフラッシュやドライバの改造は不要で、通常ドライバがそのまま動きます[2]。RTX 3090 TiではBF16が87.5から157.4 TFLOPSへ伸び、TF32もほぼ倍、FP16は35%向上しました[2]。
RTX 4090向けgpu-unlock-adaでは、FP16の命令発行速度が165.6から331.6 TFLOPSへ倍増しました[2]。このバージョンは実測の行列処理では12%から34%の伸びにとどまる報告です[2]。RTX 2080 Ti向けturing-unlockでは、FP16行列が36%から64%速くなったと報告されています[2]。RTX 20系ではBF16が対象外です[2]。VideoCardzも、Tensor Coreスループットが最大2倍になる可能性を伝えています[5]。
TechTimesは、3つのLinuxプロジェクトがGPUの安全用プロセッサの弱点を使い、プロ向けに温存されていたTensor Core性能を解放したと伝えます[4]。RTX 30系ではAI行列演算が最大80%向上する一方、効果は推論の計算律速部分だけだと指摘します[4]。推論のprefill(プロンプト全体を一括処理する段階)では効きやすいですが、decode(トークンを1つずつ生成する段階)はメモリ帯域が壁になりやすいです[4]。

しかし、これは単なる改造話ではありません。RTX 3090とRTX A6000は同じGA102、RTX 4090とRTX 6000 Adaは同じAD102です[4]。性能差はチップの能力より、NVIDIAの製品ラインナップの分割設定で決まってきた面があります[4]。この製品分割は、Quadroの考え方にも似ています[4]。
周辺では価格の話題も出ています。Redditでは、96GB NVIDIA GPUを載せたDellワークステーションが、そのGPU単体より安く見えるという投稿が注目されました[3]。Dell Pro Max Tower T2のRTX PRO 6000構成は13,395ドルと報じられ、内蔵のBlackwell GPU単体より安く見えると伝えられました[6][8]。
検索や動画でも「隠れたAI速度制限」「Tensor Core解放」として広がり、RTXの世代ごとの差が改めて話題になりました[6]。以前取り上げたBlackwell検証とは別の角度で、ローカル推論ではVRAMと価格のバランスが重要だとわかります。今回の解放は既存RTXの価値を上げる可能性があります。
引用ソース
- Reddit Reddit r/artificial: Modders unlock hidden AI power on Nvidia RTX 20, 30, and 40 series GPUs, nearly doubling some benchmarks — https://www.reddit.com/r/artificial/comments/1xingp7/modders_unlock_hidden_ai_power_on_nvidia_rtx_20/
Modders unlock hidden AI power on Nvidia RTX 20, 30, and 40 series GPUs, nearly doubling some benchmarks
- Web記事 記事全文: 12Modders unlock hidden AI power on Nvidia RTX 20, 30, and 40 series … — https://www.techspot.com/news/114351-hackers-unlock-hidden-ai-performance-nvidia-rtx-20.html
Sounding off: A used RTX 3090 has become the go-to card for running AI models at home, mostly because 24GB of memory costs far less on a gaming card than on a workstation one. That bargain comes with a catch Nvidia print
- Reddit Reddit r/LocalLLaMA: Complete Dell workstation with 96GB NVIDIA GPU may cost less than graphics card alone — https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xj7g31/complete_dell_workstation_with_96gb_nvidia_gpu/
Complete Dell workstation with 96GB NVIDIA GPU may cost less than graphics card alone
- Web記事 記事全文: Hidden AI Speed Limit Found in Nvidia RTX GPUs: Firmware Exploit Frees … — https://www.techtimes.com/articles/329570/20261028/hidden-ai-speed-limit-found-nvidia-rtx-gpus-firmware-exploit-frees-tensor-cores.htm
Three open-source Linux projects have exposed and removed a deliberately imposed performance restriction inside Nvidia’s consumer RTX graphics cards, using a firmware vulnerability in the GPU’s own secure coprocessor to
- Web記事 Web検索: Modders unlock hidden AI performance on NVIDIA RTX 20, 30 and 40 series … — https://videocardz.com/newz/modders-unlock-hidden-ai-performance-on-nvidia-rtx-20-30-and-40-series-gpus-with-up-to-2x-tensor-throughput
Modders unlock hidden AI performance on NVIDIA RTX 20, 30 and 40 series …
- Web記事 Web検索: Nvidia RTX AI Throttle Hack: Unlocking Hidden Tensor Core Performance … — https://undercodetesting.com/nvidia-rtx-ai-throttle-hack-unlocking-hidden-tensor-core-performance-across-rtx-20-30-and-40-series-gpus-video/
Nvidia RTX AI Throttle Hack: Unlocking Hidden Tensor Core Performance …
- Web記事 Web検索: This Dell workstation costs less than the Nvidia Blackwell GPU inside it — https://www.techradar.com/pro/dells-pro-max-tower-t2-workstation-costs-less-than-the-nvidia-blackwell-gpu-inside-it
This Dell workstation costs less than the Nvidia Blackwell GPU inside it
- Web記事 Web検索: Dell Pro Max Tower T2 With An RTX PRO 6000 Costs $13,395 … – Wccftech — https://wccftech.com/dell-pro-max-tower-t2-rtx-pro-6000-configuration-price/
Dell Pro Max Tower T2 With An RTX PRO 6000 Costs $13,395 … – Wccftech
※ 本記事はAIにより、Reddit・Hacker News・5ch・Xトレンドの公開投稿・トレンドを軸に、その話題をWeb検索で深掘りして集めた一次情報(記事全文・HNコメント)を併せて自動生成されました。本文中の[n]は末尾の引用ソース番号です。内容の正確性は保証されません。引用先を必ずご確認ください。









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