TL;DR

cmpunlocker는 NVIDIA CMP 170HX(GA100) 카드의 SM 처리량과 HBM2e 메모리 지오메트리 제한을 해제하는 설치형 CLI 도구입니다. 동작 방식은 nvidia-open 기반에서 커널 모듈을 패치하고 빌드 시 Python으로 메모리 프로파일을 선택해 8GB→64GB 또는 10GB→40GB 같은 메모리 맵을 적용하는 절차를 사용합니다. 설치 전 루트 권한, nvidia-open 610.43.0x 설치, 커널 헤더 일치, Secure Boot 비활성화 및 초기 네트워크 접근이 필요하며 설치 후 콜드 부팅으로 변경이 적용됩니다. 제공된 스크린샷과 OpenCL 벤치마크 수치에서 64GB 인식 및 복구된 컴퓨트 성능이 보고되어, 동일한 하드웨어·드라이버 조건이라면 재활용 목적의 실사용 가능성을 검토할 만합니다.

핵심 포인트

• 대상 하드웨어는 NVIDIA CMP 170HX (GA100)로, 펌웨어/OTP로 제한된 SM 컴퓨트 처리량과 HBM2e 메모리 지오메트리를 복원하는 도구입니다. 작동 방식은 커널 모듈을 패치하고 빌드 시 Python 스크립트로 8GB/10GB 메모리 프로파일을 선택해 적절한 메모리 지도를 적용하는 방식입니다. README와 제공 이미지에 따르면 8GB 카드에서 64GB, 10GB 카드에서 40GB로 메모리 지오메트리가 복원되는 결과가 보고되어 있습니다.
• 설치와 실행은 Linux(x86-64) 루트 권한 환경에서 이루어지며 nvidia-open 610.43.0x가 이미 설치되어 있어야 하고 커널 헤더가 실행 중 커널과 일치해야 합니다. Secure Boot은 비활성화해야 하며 초기 설치 시 네트워크 접근을 통해 stock open-gpu-kernel-modules 소스를 내려받아 빌드 및 패치합니다. 설치 스크립트는 sudo ./install.sh 형태로 실행하며, --profile 옵션으로 8GB/10GB 프로파일을 강제 적용할 수 있고 설치 후 콜드 부팅이 필요합니다.
• 패치된 모듈은 재부팅 후에도 지속성을 가지도록 설계되어 있으며 README에는 Persistence across reboot(패치된 모듈)이 작동한다고 명시되어 있습니다. 다만 패치된 모듈은 서명되지 않았기 때문에 Secure Boot 활성화 환경에서는 동작하지 않고, 언인스톨은 sudo ./uninstall.sh --yes로 가능하며 언인스톨 후에도 콜드 부팅을 권장합니다. 설치 전후 환경 요건과 모듈 서명 제약을 반드시 충족해야 예상한 결과를 얻을 수 있습니다.

벤치마크

이미지 분석