O placă video NVIDIA de 3.000 de dolari a fost transformată într-un accelerator AI de 20.000 de dolari. Un experiment spectaculos a deblocat 80 GB de memorie și performanțe peste A100

Potrivit Tom’s Hardware, care a prezentat experimentul pe 12 noiembrie 2026, modificarea a fost realizată de o cercetătoare cunoscută drept Kate, folosind o tehnică numită „voltage glitching”. Aceasta permite modificarea configurației interne a procesorului grafic prin exploatarea unei vulnerabilități a mecanismelor de securitate. Rezultatul arată că anumite componente dezactivate din fabrică pot fi recuperate, transformând radical capacitățile hardware-ului.

Cum a fost transformată o placă video pentru criptomonede într-un NVIDIA A100

Modelul NVIDIA CMP 170HX a fost conceput pentru minarea criptomonedelor, însă folosește procesorul grafic GA100, aceeași arhitectură întâlnită în acceleratorul profesional NVIDIA A100, destinat centrelor de date și aplicațiilor de inteligență artificială.

Deși placa este comercializată cu 8 sau 10 GB de memorie accesibilă, anumite versiuni includ fizic cipuri HBM2e care însumează 40 sau 80 GB. O parte importantă a acestei memorii, împreună cu numeroase unități de calcul, a fost dezactivată de NVIDIA prin mecanisme hardware.

Aceste restricții sunt controlate prin siguranțe electronice numite eFuse. Ele permit producătorilor să configureze cipurile și să dezactiveze componentele defecte sau funcționalitățile rezervate unor modele mai scumpe.

Kate a descoperit că mecanismul de protecție poate fi manipulat prin fluctuații controlate ale tensiunii electrice. Pentru experiment, cercetătoarea a folosit un circuit construit în jurul unui microcontroler STM32G4, care costă aproximativ opt dolari.

Interesant este că proiectarea circuitului a fost asistată de GPT-6 Astra, demonstrând și rolul pe care instrumentele AI îl pot avea în dezvoltarea unor soluții electronice experimentale.

Modificarea nu este însă un simplu upgrade software. Ea presupune intervenții fizice asupra plăcii și modificări ireversibile ale unor configurații interne, cu riscul deteriorării permanente a echipamentului.

Rezultatele experimentului: 80 GB VRAM și performanțe cu 20% peste NVIDIA A100

După aplicarea modificărilor, Kate a testat zece plăci grafice. Nouă dintre acestea au funcționat cu întreaga capacitate de 80 GB VRAM, în timp ce una a permis utilizarea a 64 GB.

Rezultatele au fost impresionante și în privința puterii de calcul. Prin activarea unor unități suplimentare de procesare, una dintre plăcile modificate a obținut performanțe FP16 FMA cu aproximativ 20% mai mari decât un NVIDIA A100 standard.

Explicația ține de numărul de multiprocesoare disponibile. Procesorul GA100 poate include fizic 128 de unități SM, însă configurația standard A100 utilizează 108. Unele dintre cipurile testate au permis activarea a peste 120 de unități funcționale.

Modificarea a deblocat inclusiv suportul PCIe 4.0 și funcționalități importante pentru utilizarea profesională, precum ECC, NVLink și Multi-Instance GPU, care nu erau disponibile în configurația originală.

Aceste rezultate nu înseamnă că orice CMP 170HX poate deveni automat mai performant decât A100. Există diferențe între cipuri, iar componentele dezactivate din cauza unor defecte reale nu pot fi recuperate în siguranță.

Experimentul amintește de alte modificări hardware spectaculoase. Playtech a relatat anterior despre o placă video NVIDIA mai veche care a primit o a doua viață printr-un upgrade de memorie destinat aplicațiilor AI.

De ce descoperirea ar putea schimba piața acceleratoarelor pentru inteligență artificială

Până acum, posesorii de CMP 170HX puteau utiliza instrumentul software CMPUnlocker pentru recuperarea unei părți din memoria dezactivată și activarea unor funcționalități suplimentare.

Noua intervenție merge mult mai departe, eliminând restricții pe care modificările exclusiv software nu le puteau depăși. Totuși, funcționarea completă necesită în continuare și instrumentul CMPUnlocker.

Diferența de preț explică interesul pentru astfel de experimente. Un CMP 170HX de 8 GB se comercializează în prezent în jurul valorii de 3.000 de dolari, în timp ce versiunea de 10 GB poate costa aproximativ 2.500 de dolari. Acceleratorul A100 de 80 GB poate depăși 20.000 de dolari, în funcție de configurație și ofertă.

Cererea uriașă pentru hardware AI a dus deja la situații neobișnuite, inclusiv dezmembrări ale plăcilor NVIDIA RTX 5090 pentru transformarea lor în acceleratoare destinate serverelor.

Kate a informat NVIDIA despre vulnerabilitatea descoperită și a decis să publice cercetarea după ce o altă persoană a identificat independent aceeași problemă.

Descoperirea evidențiază cât de mult poate diferi potențialul fizic al unui procesor grafic de funcționalitățile activate comercial. Totuși, modificarea rămâne una experimentală, riscantă și dificil de reprodus, fără garanții privind stabilitatea sau durata de viață a echipamentului.