Mod GPU Unlock Bikin RTX 30 Lebih Kencang Bahkan Hingga 60%

Buat kalian yang masih pakai GeForce RTX 30 buat menjalankan AI lokal, ternyata masih ada performa yang bisa digali dari GPU generasi Ampere ini. Proyek open-source bernama GPU Unlock, buatan developer GitHub Zagitta, membuka pembatas komputasi tertentu pada Tensor Core. Hasilnya, beberapa benchmark menunjukkan peningkatan mendekati dua kali lipat, sementara pengujian aplikasi AI mencatat kenaikan throughput sekitar 60%.

Angkanya memang menarik, apalagi kalau bisa didapat tanpa ganti GPU. Tapi manfaatnya bergantung pada jenis pekerjaan yang dijalankan. Kenaikan komputasi AI ini belum bisa dianggap sebagai tambahan FPS saat main game.

Membuka batas komputasi Tensor Core

GPU Unlock menargetkan pembatas kecepatan penerbitan instruksi FP16/BF16 dengan akumulasi FP32. Sederhananya, GPU melakukan perhitungan memakai format angka yang lebih ringan, lalu menjumlahkan hasilnya dengan presisi lebih tinggi. Operasi seperti ini banyak dipakai dalam komputasi AI.

Menurut dokumentasi proyek, mod ini membuka laju instruksi tersebut pada chip GA102, GA103, GA104, dan GA106. Implementasi Linux-nya berjalan sebelum driver NVIDIA aktif, mengubah pengaturan hardware, lalu melakukan reset agar driver bisa menginisialisasi GPU seperti biasa. Driver NVIDIA tetap digunakan tanpa modifikasi, sehingga pengguna tidak perlu menambalnya setiap kali ada versi baru. GitHub

Prosesnya juga tidak membutuhkan flash VBIOS permanen. Namun, GPU Unlock tetap merupakan mod eksperimental yang bekerja saat proses boot, bukan fitur resmi yang tinggal dinyalakan lewat aplikasi NVIDIA.

Benchmark naik sampai 94%, hasil tiap presisi berbeda

Dalam benchmark perkalian matriks atau GEMM yang dipublikasikan proyek, RTX 3090 Ti dengan batas daya 450 W mencatat hasil berikut. Semua pengujian ini menggunakan akumulasi FP32.

Angka tersebut merupakan median dari lima sampel pengujian. TF32 mendapatkan kenaikan paling besar, sedangkan FP16 naik lebih sedikit. Jadi, bahkan dalam benchmark komputasi, hasilnya tidak seragam untuk semua format angka. 

Ini juga alasan klaim “nyaris dua kali lipat” perlu dibaca sesuai konteks. Aplikasi AI masih harus memindahkan data, mengakses memori, dan menjalankan bagian pekerjaan lain yang belum tentu ikut dipercepat oleh mod ini.

Generate gambar di ComfyUI juga lebih cepat

Manfaatnya ternyata sudah terlihat di luar benchmark sintetis. Pengguna Reddit under-_-null menguji RTX 3090 Ti di ComfyUI dan melaporkan kenaikan throughput 58,6% pada MOSS-Image SFT BF16, 57,2% pada Qwen-Image 2.1 Turbo BF16, serta 56,1% pada Z-Image Turbo BF16.

Contoh yang paling gampang dibayangkan adalah MOSS-Image SFT BF16. Waktu median untuk menghasilkan satu gambar turun dari 71,98 detik menjadi 45,40 detik. Buat kalian yang sering generate banyak gambar untuk mencari hasil yang pas, selisih sekitar 26 detik per gambar bisa cukup terasa. reddit.com

Perlu diperhatikan, throughput naik 58,6% berarti jumlah pekerjaan yang bisa diselesaikan dalam waktu tertentu bertambah sebesar itu. Waktu tunggu per gambarnya sendiri berkurang sekitar 36,9%, bukan 58,6%.

Pengujian yang sama juga memperlihatkan batas manfaatnya. MOSS-Image SFT dalam konfigurasi INT8 hanya naik 0,3%, praktis tidak berubah. Penguji melaporkan seluruh 150 pasangan gambar yang dibandingkan memiliki piksel RGB hasil decode yang identik, tetapi temuan itu tetap berlaku untuk konfigurasi yang mereka uji. 

Chatbot lokal belum tentu menghasilkan jawaban lebih cepat

Untuk LLM, bagian pekerjaan yang mendapat keuntungan juga perlu dibedakan. Ada tahap memproses prompt atau prefill, lalu ada tahap menghasilkan token jawaban satu per satu atau decode.

Dalam salah satu laporan komunitas yang memakai empat RTX 3090, performa prefill naik sekitar 9,3%, sementara decode pada batch satu tidak menunjukkan peningkatan berarti. Pengujian tersebut menggunakan pengaturan daya dan clock tertentu, jadi hasilnya bukan patokan untuk semua konfigurasi RTX 3090.

Perbedaan ini masuk akal karena proses menghasilkan token sering lebih dibatasi oleh bandwidth memori. Kalau GPU masih harus menunggu data, tambahan kemampuan berhitung tidak otomatis bikin jawaban chatbot muncul lebih cepat. GPU Unlock sendiri tidak menambah bandwidth atau kapasitas VRAM.

Windows mulai diuji, kompatibilitas masih perlu diperhatikan

Selain versi Linux, sudah ada implementasi Windows yang memakai pendekatan UEFI. Salah satu adaptasinya mendokumentasikan keberhasilan pada EVGA RTX 3090, dengan GPU lain yang menangani tampilan. Developer menegaskan bahwa adaptasi tersebut dibuat untuk konfigurasi hardware spesifik, bukan installer umum untuk semua RTX 3090.

Hasil pada kartu lain pun belum tentu sama. Sebuah laporan RTX 3080 Ti 20 GB versi OEM menunjukkan proses unlock berhasil dijalankan, tetapi performa BF16 tetap tidak naik seperti yang diharapkan. Kartu tersebut merupakan varian khusus, berbeda dari RTX 3080 Ti 12 GB retail. 

Buat gaming, kita masih perlu menunggu pengujian yang benar-benar menunjukkan manfaatnya. DLSS memang memakai Tensor Core, tetapi itu saja belum cukup untuk menyimpulkan bahwa instruksi yang dibuka GPU Unlock akan mempercepat DLSS atau menaikkan FPS.

Yang paling menarik saat ini justru manfaatnya buat kalian yang sudah memakai RTX 30 untuk generate gambar atau pekerjaan AI lokal. Kalau aplikasi dan format komputasinya cocok, hardware yang kalian punya bisa menyelesaikan pekerjaan lebih cepat tanpa harus keluarin duit untuk GPU baru. Hasil ComfyUI memberi contoh manfaat yang cukup konkret, meski kompatibilitas mod ini masih perlu dicek sesuai kartu dan sistem yang dipakai.