Entwicklern und Moddern ist am 23. Oktober 2026 ein bedeutender Durchbruch gelungen: Über reine Softwaremodifikationen lassen sich bisherige Firmware-Drosselungen für Tensor-Core-Berechnungen auf Nvidia-Grafikkarten der Serien RTX 20 (Turing), RTX 30 (Ampere) und RTX 40 (Ada) umgehen.
Die Anpassung erfolgt über Registeränderungen vor dem Laden des Nvidia-Treibers und kommt vollständig ohne physische Eingriffe an der Hardware oder das Flashen eines modifizierten VBIOS aus. Der Eingriff ist temporärer Natur und vorwiegend auf Linux-Umgebungen beschränkt.
Kernel-Module schalten Rechenleistung unter Linux frei
Die Entdeckung manifestiert sich in verschiedenen Open-Source-Ansätzen. Das Projekt gpu-unlock-ada des GitHub-Nutzers JustAResearcher nutzt ein Linux-Kernel-Modul, um entsprechende Tensor-Core-Register vor dem Initialisieren des Grafiktreibers zu manipulieren. Erste Validierungen vom 23. Oktober 2026 bezogen sich dabei auf jeweils ein Exemplar der RTX 4090 sowie experimentell der RTX 4070 Ti Super.
Parallel dazu stellt das quelloffene Werkzeug GPU Unlock des GitHub-Nutzers Zagita eine Lösung bereit, die Limits für FP16- und BF16-Instruktionen auf Modellen der Generationen RTX 20, RTX 30 und RTX 40 unter Linux ohne Hardware-Eingriffe aufhebt.
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Für Windows existiert mit TOTORONG bisher lediglich eine experimentelle Variante, die auf eine modifizierte RTX 4080 mit 32 GB beschränkt ist. Für die kommende Generation RTX 50 auf Blackwell-Basis liegt bislang kein bestätigter Unlock vor.
Massive Zuwächse bei synthetischen Rechenwerten
Die Freischaltung betrifft insbesondere FP16- und BF16-Berechnungen mit FP32-Akkumulation sowie teilweise TF32- und FP8-Formate. Die gemessenen theoretischen Leistungssteigerungen fallen drastisch aus:
- RTX 4090: Steigerung der FP16-Leistung von 165,6 auf 331,6 TFLOPS (+100 %) sowie bei BF16 von 165,5 auf 330,6 TFLOPS (+100 %) mit FP32 Accumulate.
- RTX 4070 Ti Super: FP16-Werte verdoppeln sich von 95,0 auf 189,9 TFLOPS (+100 %).
- RTX 3090 Ti: BF16 klettert von 87,5 auf 157,4 TFLOPS (+80 %), FP16 von 87,5 auf 118,4 TFLOPS (+35 %) und TF32 von 42,58 auf 82,61 TFLOPS (+94 %) bei unveränderter 450 W TGP.
- RTX 3090: Zuwachs im PyTorch-GEMM von 73,0 auf 122,8 TFLOPS.
- RTX 3080 10 GB: FP16-Leistung steigt von 65 auf 113 TFLOPS.
- RTX 2080 Ti: Anstieg bei FP16 von 59,9 auf 111 TFLOPS; Berichte nennen teils auch Sprünge von 46,9 auf 93,7 TFLOPS (+100 %), teilweise dokumentiert an Karten mit 22-GB-VRAM-Modifikation.
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Praxisleistung bei KI-Workloads und Auswirkungen am Markt
In realen Anwendungsszenarien fallen die Zuwächse differenziert aus. Bei der RTX 3090 Ti beschleunigen sich Bildgenerierungsmodelle in ComfyUI unter BF16 um 56–59 %, während INT8-Berechnungen kaum Veränderungen zeigen. Bei großen Sprachmodellen legt die Prompt-Verarbeitung um 14–36 % zu; die reine Token-Generierung bleibt hingegen unverändert, da hier die Speicherbandbreite limitiert.
Bei der RTX 3090 verkürzt sich die Zeit bis zum ersten Token um 25 % bei einem Zuwachs der Prompt-Verarbeitung um 33–36 %; eine experimentelle Windows-Variante erzielte ein Plus von 82,5 % bei BF16. Messungen an einer RTX 4080 zeigten bei einer Matrixgröße von 8192 ein Plus von 60–71 %, während FP8-Matrizen lediglich um 0,3 % zulegten und INT8 unverändert blieb.
Für Spieler ergeben sich keine Vorteile: Bei Gaming und DLSS bringt die Freischaltung keinen Performance-Gewinn, zudem bleibt die Rechengenauigkeit bisher ungeprüft. Dennoch reagierte der Gebrauchtmarkt unmittelbar mit deutlichen Preissprüngen. Modelle der RTX 3090 24 GB stiegen von rund 1000 auf über 2000 US-Dollar, die RTX 3090 Ti nähert sich 3000 US-Dollar und die RTX 3080 mit 10 bis 12 GB wird für 900 bis 1100 US-Dollar gehandelt.
Trotz der Leistungssprünge schließt der Hack die Lücke zu teuren RTX-Profi-Karten nicht, da diesen weiterhin größere VRAM-Kapazitäten und dedizierter Enterprise-Support vorbehalten sind. Anwender tragen zudem Risiken: Neben dem potenziellen Verlust von Garantieansprüchen drohen Bootfehler sowie Datenverlust. Zudem bleibt offen, ob Nvidia die genutzte Register-Lücke künftig über ein Treiber-Update schließt.
Mehr zum Thema bei ComputerBase: „GeForce RTX 20, 30 & 40: Modder lösen Nvidias Bremse für KI-Berechnungen“