RTX显卡算力提升75%！老黄的算力枷锁，被一张U盘破解了

最近一款开源工具引来了轩然大波：nv-uefi-unlocker，全称“UEFI pre-driver NVIDIA GPU unlocker”，能解放英伟达RTX 20、30、40系列台式机和笔记本显卡Tensor核心的AI算力限速。

github.com/physicsdolphin/nv-uefi-unlocker

发布包不含任何英伟达固件，而是由脚本自动下载英伟达公开的610.43.03 版驱动套件，验证后在本机重建所需文件。项目以 GPL-2.0 协议开源。

解除方式更不复杂：从GitHub的Releases页面下载发布包并解压，在要解锁的电脑上运行make-usbroot脚本，它会自动判断显卡代际、下载并验证英伟达公开驱动，生成所需固件文件。再准备一张格式化为FAT32 的U盘，把脚本列出的文件复制到根目录，启动文件BOOTX64.EFI放进EFI\BOOT文件夹。

Windows重启后进入主板启动菜单，选择这张U盘。屏幕会显示版本信息，30秒内按下空格键确认才会执行，按其他键或没反应就会中止，直接进入系统。

执行过程中显卡短暂黑屏或画面冻结都属正常，完成后会自动接回Windows启动。进系统后，用发布包自带的ssdiag诊断工具即可确认解锁状态。

“古老”的RTX 20卡要多一道工序：先在Windows 里用管理员权限运行项目自带的enable-turing-unlock 脚本，把英伟达驱动切换到GSP固件模式并重启，之后才能制作U盘。笔记本用户则建议先在BIOS里打开独显直连（MUX）。

nv-uefi-unlocker的解锁门槛确实很低，但缺点也摆在那儿：每次开机都得从U盘走一遍；运行时必须关闭Secure Boot，或者自行给 EFI 启动文件签名并设为受信任，才能正常执行。

开发者自己的RTX 4060笔记本，FP16矩阵运算从29.89 TFLOPS暴涨到49.33 TFLOPS，约1.65倍；另一张台式机RTX 2070也从36 TFLOPS拉到60～63 TFLOPS。

需要讲清楚的是，这不是传统意义上的GPU超频，频率和电压都没动，显卡VBIOS和驱动也不用改，电脑一断电，一切恢复原样。

开发者专门拿这台RTX 4060笔记本做过一组对照，先用nvoc解开电压限制并超频、Tensor核心限速还在时，GPU频率冲到3.0 GHz，FP16 性能35.9 TFLOPS；随后解开 Tensor限制，平均频率反而降到2.89 GHz，性能却跃升到 64.30 TFLOPS，频率低了约3.7%，吞吐量多了约 79%——原来降频增效一词是这么来的。

至于RTX 4060 Ti 8GB，提升最高的是BF16（8192³ 矩阵运算），涨幅75%，BF16是现在本地跑大模型推理、微调非常常用的精度，这个提升含金量很高：

下面是开发者和用户在Windows上反馈的矩阵运算测试，同一张卡解锁前后的对比：

表格里最让人失望的反而是RTX 4090，45%的提升幅度垫底。开发者起初怀疑是撞到了功耗墙的原因，因为他的显卡已经顶到479 W上限。但后续降频测试显示，即便功耗明显低于上限，部分运算路径依旧跑不满预期，真实原因恐怕不止功耗这一条。

那玩游戏会不会也变快？

很遗憾，就目前来看，没有明显差别

这道工具解开的只有Tensor核心的FP32累加路径，普通FP32运算前后几乎不变。游戏画面主要靠常规着色器负担，FPS自然不会跟着等比例上涨。

兼容性方面，按项目说明：RTX 30和RTX 40全系兼容，台式机和笔记本都支持；RTX 20同样全系兼容，但部分型号有已知问题；GTX 16系列理论上可行，还在等实机验证。Pascal 及更早的老卡、数据中心用的A100，以及最新的RTX 50系列，目前都不支持。

开发团队坦言，RTX 50系列的防护比预想严密得多，还在研究。

英伟达为什么非要给显卡戴上镣铐？

你的显卡明明有这个实力

熟悉显卡圈的人看到这里，大概会会心一笑，这一幕，老黄不是第一次演了。

时间拨回2021年，挖矿狂潮席卷全球，显卡被矿主成箱扫走，游戏玩家望着天价货架干瞪眼。英伟达当年的应对，是给新出货的RTX 30系几乎全系打上LHR（Lite Hash Rate，低哈希率）标记，在驱动层识别以太坊哈希算法，把挖矿效率直接砍到一半上下；同时另起炉灶推出CMP专业矿卡，摆明了要把挖矿的钱和游戏卡的生意分开。可道高一尺魔高一丈，LHR先是被英伟达自己的“漏发驱动”意外打开过缺口，随后NBMiner、NiceHash等工具轮番破解，到2022年5月已能恢复全部算力。同年9月以太坊合并、挖矿时代落幕，英伟达干脆在522.25驱动里亲手删掉了LHR代码。

当年锁的是挖矿哈希率，如今锁的是AI算力，剧本换了主角，套路还是那个套路。

同一块硅片，披上GeForce的外衣只能卖几千块，装进专业卡和数据中心卡的盒子，身价就是几万乃至几十万。早在AI走红之前，这套刀法已经练了十几年，消费级显卡的FP64双精度比例从Fermi时代的八分之一一路砍到Ampere时代的六十四分之一，NVENC编码会话数、多卡P2P直连、vGPU虚拟化、ECC显存，样样都在固件或驱动里留了闸门。

如今AI训练和推理的主力精度正是FP16、BF16，把Tensor核心这条指令的发射率砍半，本质就是把当年FP64的剧本搬到AI时代重演——想满速跑算力？老老实实去买专业卡和数据中心卡。2026年的财报说得很直白：数据中心业务收入已是游戏业务的十几倍，AI芯片毛利率约75%，游戏卡只有40%上下，保住这条价格阶梯，就是保住利润的命根子。锁与不锁、锁给谁，从来就不只是技术问题。

最后聊聊这件事真正的分量

有开发者一针见血：英伟达人为制造的稀缺性，就是固件里的一串代码。同一张卡、同一批晶体管，所谓“半速”不过是寄存器里的两位数值，硬件本身从来没有残次品之分。这也解释了为什么它不刷VBIOS、不改驱动、断电即复原。工具没有改造任何东西，只是在驱动接管之前，替显卡把厂商亲手锁上的闸门重新打开。

对个人玩家和小工作室来说，这算是一次破天荒的算力平权：本地跑大模型的预填充、Stable Diffusion出图、小模型微调，一张旧卡就能多干一半的活。

但也要看清局限，LLM逐字生成阶段主要卡在显存带宽上，几乎不受益；游戏帧率也纹丝不动；4090这类旗舰强行解锁换来的高功耗、高吞吐，意味着更高的温度、更大的供电压力，以及保修的直接作废。

锁可以一次次破解，英伟达也会一次次把锁加厚，RTX 50系的防护升级就是明证。这场拉锯的真正看点，从来不是某个工具能让几张旧卡焕发第二春，而是当越来越多人意识到自己花钱买的显卡本可以跑得更快，这套人为划定的价格阶梯，还能维持多久。