C’est une bonne nouvelle pour tous ceux qui possèdent l’un des modèles « améliorés ».
Les modèles populaires de cartes GeForce RTX, principalement utilisés par les joueurs depuis des années, viennent de retrouver une seconde vie. La communauté des moddeurs a développé des méthodes pour contourner les limites de puissance de calcul d’usine dans certains systèmes des familles RTX 20, 30 et 40. Lors des tests informatiques, certains GPU atteignent jusqu’à deux fois le débit, sans remplacer de composants et sans télécharger un VBIOS modifié.
Cartes NVIDIA RTX déverrouillées jusqu’à deux fois plus vite
Le changement n’affecte pas la fluidité des jeux, mais les calculs matriciels, qui sont à la base de nombreuses applications d’IA. Les modifications accélèrent certaines opérations effectuées par Tensor Core, notamment dans les formats FP16 et BF16 avec accumulation FP32. Sur certaines architectures, les avantages incluent également les tâches TF32 et FP8, c’est-à-dire les types de calculs utilisés, entre autres, par les modèles de langage locaux et les outils d’imagerie.
Les meilleurs résultats ont été enregistrés sur des cartes dotées d’une grande quantité de mémoire. Dans l’un des tests, le RTX 4090 a augmenté le débit des instructions FP16 Tensor Core de 165,6 à 331,6 TFLOPS, soit exactement la moitié de ce qu’avant. Le RTX 3090 Ti dans les calculs BF16 a atteint 157,4 TFLOPS au lieu de 87,5 TFLOPS, et même l’ancien RTX 2080 Ti a amélioré le résultat de 59,9 à 111 TFLOPS.
Comment fonctionne cette modification ? Il ne s’agit pas d’un correctif de pilote classique ni d’une modification permanente du logiciel de la carte. Les outils modifient les paramètres de performances spéciaux du GPU à un niveau très bas avant que le système ne charge le pilote NVIDIA officiel. En conséquence, la carte peut émettre certaines instructions Tensor Core plus rapidement que la configuration d’usine. Après avoir éteint l’ordinateur ou coupé l’alimentation, les paramètres disparaissent et la carte revient au mode de fonctionnement standard.
Plus rapide dans l’IA, pas dans les jeux
Vous ne devriez pas vous attendre à ce que votre fréquence d’images double dans les jeux. La modification n’affecte que certaines opérations de calcul, elle reste donc pratiquement invisible dans les jeux typiques. La véritable différence sera principalement remarquée par les personnes exécutant des modèles d’IA sur leur propre ordinateur. Dans le cas du RTX 3090, les utilisateurs ont signalé entre 14 et 36 %. traitement plus rapide des invites dans les modèles de langue locale. La génération de réponse elle-même change généralement peu, car ce processus est plus susceptible de limiter la vitesse de la mémoire que la puissance du Tensor Core. De même, certaines tâches de génération d’images peuvent devenir plus rapides, mais tous les outils ne bénéficieront pas de la même modification.
Il ne s’agit bien sûr pas d’une mise à jour officielle de NVIDIA et j’aimerais qu’elle soit bruyante, mais nous avons affaire à une interférence presque expérimentale dans le fonctionnement de la carte. La plupart des projets ont été créés sous Linux, bien qu’il existe également des premières versions pour Windows. Une configuration mal sélectionnée peut entraîner de graves problèmes.
Qu’est-ce que cela signifie pour le marché ?
Les plus importants ici sont les produits phares plus anciens dotés de 24 Go de mémoire, tels que les RTX 3090 et RTX 4090. Ils sont déjà appréciés par les utilisateurs de modèles d’IA locaux, et les performances de calcul accrues pourraient encore accroître leur attractivité sur le marché secondaire. Pour les joueurs, cela peut se traduire par des prix plus élevés pour les cartes d’occasion, d’autant plus que certaines d’entre elles ne sont plus produites. Libérer de la puissance dans des équipements qui, dans la plupart des cas, sont déjà hors garantie est une excellente nouvelle pour tout propriétaire des modèles mentionnés ci-dessus. La question est de savoir si NVIDIA décidera de lever officiellement ces restrictions.
