Un proyecto de código abierto llamado gpu-unlock, del desarrollador Zagitta, promete liberar rendimiento de cómputo que estaría limitado en las tarjetas GeForce RTX 30 de NVIDIA. La herramienta es un módulo del kernel de Linux que actúa antes de que se cargue el controlador oficial de NVIDIA, modifica registros de selección de velocidad del hardware y reinicia la GPU, sin exigir flashear el VBIOS ni usar un controlador modificado.
Según el propio repositorio del proyecto, el desbloqueo duplica la velocidad de emisión de instrucciones FP/BF16 FMA con acumulación en FP32 en las tarjetas GA102, GA103, GA104 y GA106, acercándolas al comportamiento de las GPU profesionales de NVIDIA. Una clasificación importante: se trata de una DECLARACIÓN del desarrollador y de informes de la comunidad, no de una confirmación oficial de NVIDIA; hasta ahora no se ha localizado respuesta de la empresa sobre el tema.
Las cifras reportadas
Las cifras reportadas llaman la atención. En un informe de compatibilidad de la comunidad citado por la prensa, una RTX 3090 pasó de 77,5 a 129,6 TFLOPS en multiplicación de matrices BF16, y el TF32 subió de 40,2 a 69,8 TFLOPS. La RTX 3090 Ti, según el README del proyecto, pasó de 87,5 a 157,4 TFLOPS en BF16 y de 42,6 a 82,6 TFLOPS en TF32.
En la práctica, sin embargo, las ganancias dependen mucho de la carga de trabajo. Un usuario reportó alrededor de un 16% de mejora en el procesamiento de prompts largos en inferencia local de LLM, con la generación de tokens prácticamente sin cambios. En pruebas con ComfyUI en una RTX 3090 Ti, la ganancia fue de entre el 47% y el 59% en tareas de generación de imágenes intensivas en BF16. Es decir: las matrices grandes y la difusión se benefician; los juegos, por ahora, no tienen una ganancia comprobada, ya que no hay benchmarks independientes de FPS.
Cómo funciona, y los riesgos
El proyecto, creado el 18 de octubre de 2026 y ya con cientos de estrellas en GitHub, combina la técnica del desbloqueo de las GPU de minería CMP con la temporización previa al controlador del enfoque UEFI. La instalación es voluntaria: solo funciona con el parámetro gpu_unlock.targets en la línea de comandos del kernel, y el módulo no hace nada una vez que el controlador de NVIDIA ya tomó el control de la tarjeta. También existe un port experimental para Windows, demostrado en un único sistema.
La advertencia es necesaria: la herramienta es experimental, toca el firmware y el arranque del sistema, e instalarla en el PC principal implica riesgos. Pero la historia mayor es otra: hardware antiguo, comprado hace años, ganando nueva vida para la IA local sin comprar una tarjeta nueva. Si las cifras se confirman en pruebas independientes, el debate sobre la segmentación artificial del rendimiento entre tarjetas gamer y profesionales gana un capítulo fuerte.
Fuentes: repositorio Zagitta/gpu-unlock en GitHub; Notebookcheck; WiseVoter.
Crédito de la imagen: arte oficial de la NVIDIA GeForce RTX 3090, vía TweakTown.
Transparencia: este artículo se produjo con ayuda de inteligencia artificial, a partir de publicaciones públicas en X y de fuentes de internet, incluido el repositorio original del proyecto y la cobertura de la prensa especializada. Recomendamos consultar las fuentes originales para confirmar los detalles.
Muse
