Les RTX 20, 30 et 40 avaient encore de la puissance cachée
Des moddeurs ont réussi à lever certaines limitations de calcul des GeForce RTX 20, 30 et 40, permettant de presque doubler les performances de leurs Tensor Cores dans certains tests
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Des moddeurs doublent certaines performances IA des GeForce RTX
La méthode reste également très expérimentale. Toutes les cartes ne fonctionnent pas forcément, certaines configurations peuvent refuser de démarrer et la majorité des outils disponibles vise encore Linux. Une version Windows expérimentale existe bien, mais on est encore loin du petit bouton « Débloquer ma RTX » dans GeForce Experience.
Et pour les RTX 50 Blackwell, les moddeurs n’ont pour l’instant confirmé aucune méthode fonctionnelle.
Reste que l’expérience est assez révélatrice : sur certaines GeForce âgées de plusieurs années, le matériel avait visiblement encore beaucoup plus à donner que ce que NVIDIA lui permettait d’exploiter dans certains calculs IA !
Il semblerait que certaines GeForce avaient encore un peu de puissance cachée sous le capot !
En effet, des moddeurs ont trouvé le moyen de lever certaines limitations de calcul sur les RTX 20, RTX 30 et RTX 40, avec des résultats parfois assez impressionnants pour les tâches liées à l’intelligence artificielle !
Et non, avant que tu sortes 3DMark et ton jeu préféré : ça ne donne pas plus de FPS !
Le petit tour de magie concerne les Tensor Cores, ces unités présentes dans les GeForce RTX et spécialisées dans certains calculs utilisés notamment par l’intelligence artificielle.
NVIDIA limite sur les GeForce la vitesse de certaines opérations que les versions pros peuvent exécuter plus rapidement. Les moddeurs ont donc trouvé un moyen de modifier temporairement quelques réglages internes du GPU avant même que le pilote NVIDIA ne démarre.
Pas besoin de sortir le fer à souder ou de flasher le BIOS de la carte : tout se joue au niveau logiciel et les réglages disparaissent lorsque la machine est complètement éteinte. Et sur certaines cartes, le résultat est assez spectaculaire.
Une RTX 4090 passe par exemple d’environ 165,6 à 331,6 TFLOPS sur certaines opérations Tensor en FP16, soit pratiquement le double. Le même comportement a également été observé en BF16.
Si les termes FP16 et BF16 ne te parlent absolument pas, pas de panique : ce sont simplement des formats de calcul particulièrement utilisés pour les applications d’intelligence artificielle.
La RTX 3090 Ti profite elle aussi largement du déblocage, avec jusqu’à +80 % en BF16 et presque +94 % en TF32 dans certains benchmarks. Même la vieille RTX 2080 Ti s’invite à la fête, avec certaines performances qui passent d’environ 60 à 111 TFLOPS.
Évidemment, doubler un chiffre dans un benchmark ne signifie pas que tout va soudainement aller deux fois plus vite !
Dans ComfyUI, un outil très utilisé pour faire tourner des modèles de génération d’images en local, une RTX 3090 Ti gagne plutôt 56 à 59 % sur certaines charges BF16.
Pour les modèles de langage installés directement sur le PC, le traitement du prompt progresse d’environ 14 à 36 %. La génération des mots, elle, bouge beaucoup moins, car elle est surtout limitée par la vitesse de la mémoire.
Et c’est là qu’on retrouve les pieds sur terre ! Ce déblocage ne donne ni plus de VRAM, ni plus de bande passante mémoire, ni plus de cœurs CUDA. Il ne transforme donc pas ta RTX 3090 en carte gaming deux fois plus rapide !
C’est vraiment un bonus réservé à certains usages IA et calcul intensif.
Source : TweakTown.com
#Nvidia #IA #PcGamer
