---
title: "開源核心模組解鎖 Ada 顯示卡限制 專案公開可重現測試數據"
url: https://sammy.hk/ada-gpu-tensor-unlock-linux/
author: Ethan
published: 2026-10-26T20:14:00+08:00
modified: 2026-10-26T09:46:26+08:00
description: "2026 年 10 月 24 日，開源專案 gpu-unlock-ada 發布 1.1.1 版，透過 Linux 核心模組在 NVIDIA 驅動初始化前改寫顯示卡底層設定，解除 Ada 架構在 FP32 累加的 Tensor 運算上被限制為半速的問題。專案以 GPL-2.0-only 授權釋出原始碼、建置配方與去識別化…"
categories: [AI]
tags: [GPU, "Linux 核心模組", RTX 4090, "開源專案"]
source: https://sammy.hk
---
![開源核心模組解鎖 Ada 顯示卡限制 專案公開可重現測試數據](https://sammy.hk/wp-content/uploads/2026/10/ada-gpu-unlock-og.jpg)2026 年 10 月 24 日，開源專案 gpu-unlock-ada 發布 1.1.1 版，透過 Linux 核心模組在 NVIDIA 驅動初始化前改寫顯示卡底層設定，解除 Ada 架構在 FP32 累加的 Tensor 運算上被限制為半速的問題。專案以 GPL-2.0-only 授權釋出原始碼、建置配方與去識別化的測試證據，並在同一次更新中公布 FP16、TF32、INT4 與 FP8 的對照數據\[1\]。

## 做法與原理

專案以自建 initramfs 配合核心模組，在 NVIDIA 專有驅動載入之前介入 GPU 初始化流程，改寫相關的底層設定，令 Ada 架構顯示卡不再套用「FP32 累加的張量運算降為半速」的限制。整個流程在開機階段完成，重新開機後可透過 systemd-boot 的預設項目持續生效；1.1.0 版已在一張 RTX 4070 Ti SUPER 上完成兩次完整的交流電冷開機驗證，並記錄暖開機後仍可回復完整張量速率的讀值。

專案強調，下載的壓縮檔只含原始碼、建置配方與去識別化證據，不含任何 NVIDIA 韌體二進位；建置時會下載以 SHA 鎖定的 NVIDIA 輸入，並依 NVIDIA 本身的授權在本機產生韌體。這一點在授權層面相當關鍵，因為專案並未直接分發驅動或韌體。

## 專案公布的實測數據

在 RTX 4070 Ti SUPER、裝置識別碼 10de:2705、驅動版本 580.178.04、240W 功耗上限的條件下，1.1.0 版錄得 FP16 輸入配 FP32 累加的張量指令吞吐由 95.0 升至 189.9 TF/s，BF16 配 FP32 累加由 95.0 升至 189.7 TF/s。1.1.1 版進一步公布可重現的 SM89 探針\[2\]：同一 cubin、同一張卡、同一功耗上限，FP16 配 FP32 累加由 94.96 升至 188.97 TF/s，TF32 配 FP32 累加由 47.49 升至 94.51 TF/s，約為 1.99 倍；無號 INT4 則由 754.81 微降至 754.68 TOP/s，實質並無改變。每個模式檢查 270,336 個輸出格，兩種狀態下均無位元差異。

FP8 的情況較為複雜。先前測試所選的分階段累加核心確實未見提升，原始狀態為 59.326 TF/s，解鎖後為 59.495 TF/s；但專案其後以 CUTLASS 4.8.1 的快速累加 GEMM 另行測試，在 8192×8192×8192 的規模下錄得 158.54 升至 309.08 TFLOP/s，約 1.95 倍，十九組配對核心與形狀的完整輸出均通過 cuBLAS 嚴格 FP32 比對。此外，三十五組 Ada FP8 數值測試共 3,227,648 個 FP32 輸出格，在原始、解鎖與存檔結果之間同樣無位元差異。

## 適用範圍與風險

專案自己劃清界線：上述數字多數來自「全為一、常駐暫存器」的迴圈或單一核心量測，並不等於應用層的 GEMM 或推論可以獲得同樣倍數；FP8 的快速結果亦不代表任意輸入下的精度。專案原文明確表示，不能由此推論「全模型兩倍」或礦機算力提升。INT8、部分 FP8 核心與 INT4 的實測均無變化，說明解鎖只針對特定運算路徑。

對生產環境而言，改動驅動初始化屬於高風險操作，可能影響系統穩定性、硬件保養與日後驅動更新，而目前只在極少數卡款上完成驗證，更廣泛的硬件支援與長時間穩定性仍未被證實。對研究者與算力持有者，這類專案提供了檢視硬件限制的實證方法，其公開原始輸出與雜湊值的做法亦值得參考；對正式部署的團隊，則宜等候更多獨立重現與穩定性數據，再衡量是否值得為特定運算換取約兩倍的指令吞吐。

## 參考資料

\[1\] [JustAResearcher/gpu-unlock-ada · Releases · GitHub（2026-10-24）](https://github.com/JustAResearcher/gpu-unlock-ada/releases)

\[2\] [GPU Unlock 1.1.1 — TF32 and INT4 evidence · GitHub](https://github.com/JustAResearcher/gpu-unlock-ada/releases/tag/v1.1.1)

### 相關文章：

1. [NVIDIA 推出 Minerva 為 AI 工廠提供端到端觀測平台](https://sammy.hk/nvidia-launch-minerva-ai-observability-platform/ "NVIDIA 推出 Minerva 為 AI 工廠提供端到端觀測平台")
2. [NVIDIA 推出 CUDA Rust：兩條路線用 Rust 寫 GPU 核心](https://sammy.hk/nvidia-%e6%8e%a8%e5%87%ba-cuda-rust%ef%bc%9a%e5%85%a9%e6%a2%9d%e8%b7%af%e7%b7%9a%e7%94%a8-rust-%e5%af%ab-gpu-%e6%a0%b8%e5%bf%83/ "NVIDIA 推出 CUDA Rust：兩條路線用 Rust 寫 GPU 核心")
3. [揭開「Ox Alpha」之謎：智譜 Z.ai 的 GLM-5.3-Flash 如何以匿名之姿攻陷 OpenRouter](https://sammy.hk/%e6%8f%ad%e9%96%8b%e3%80%8cox-alpha%e3%80%8d%e4%b9%8b%e8%ac%8e%ef%bc%9a%e6%99%ba%e8%ad%9c-z-ai-%e7%9a%84-glm-5-3-flash-%e5%a6%82%e4%bd%95%e4%bb%a5%e5%8c%bf%e5%90%8d%e4%b9%8b%e5%a7%bf%e6%94%bb%e9%99%b7/ "揭開「Ox Alpha」之謎：智譜 Z.ai 的 GLM-5.3-Flash 如何以匿名之姿攻陷 OpenRouter")
4. [Nvidia 以 129 億美元收購 Hugging Face：「AI 的 GitHub」落入晶片巨頭手中](https://sammy.hk/nvidia-%e4%bb%a5-129-%e5%84%84%e7%be%8e%e5%85%83%e6%94%b6%e8%b3%bc-hugging-face%ef%bc%9a%e3%80%8cai-%e7%9a%84-github%e3%80%8d%e8%90%bd%e5%85%a5%e6%99%b6%e7%89%87%e5%b7%a8%e9%a0%ad%e6%89%8b%e4%b8%ad/ "Nvidia 以 129 億美元收購 Hugging Face：「AI 的 GitHub」落入晶片巨頭手中")