Uma modificação chamada GPU Unlock promete dobrar o desempenho de IA em algumas RTX da Nvidia. ⚡🧠 Mas a grande pergunta é: por que esse potencial estaria bloqueado em placas que o consumidor já comprou? 🧵

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Nos testes divulgados, a RTX 4090 saltou de 165,5 para mais de 330 TF/s em operações FP16/BF16 com acumulação FP32. É quase 100% a mais nos Tensor Cores. Isso é otimização escondida ou segmentação artificial de mercado?

A lista inclui RTX 4090, RTX 4070 Ti SUPER e RTX 4060 Ti 16 GB. Em gerações anteriores, a RTX 3090 Ti teria ido de 87,5 para 157,41 TFLOPS em BF16. Uma GPU de consumo pode virar ferramenta séria de IA só com firmware?

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Até a RTX 2080 Ti, de 2018, entrou no experimento com o KohakUnlock: de 59,9 para 111 TFLOPS em FP16/FP32, segundo o projeto. Quantas placas consideradas “velhas” ainda poderiam servir a pesquisa, ensino e criação?

Antes de celebrar: isso NÃO melhora FPS nos games. O desbloqueio mexe nos Tensor Cores, voltados a IA e machine learning — não na renderização tradicional. Então por que vender poder computacional tão diferente para públicos tão próximos?

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Há um preço alto: os próprios autores alertam para risco de travamento irreversível, falha no boot e corrupção de dados. Vale transformar uma GPU caríssima em experimento? A discussão não é só sobre performance, mas sobre controle, segurança e transparência.