#NVIDIA 推出本地 AI 工具 Chat with RTX，依靠本地 GPU 算力，数据不上传云端。
下载地址：ourl.co/102331
该工具可以总结文档内容 (包括 PDF)、生成内容到本地、总结 YouTube 视频等，不过需要 RTX 30/40 系显卡支持。
视频有声音：
https://x.com/landiantech/status/1757572825840496749?s=35
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#NVIDIA 推出本地 AI 工具 Chat with RTX，依靠本地 GPU 算力，数据不上传云端。
下载地址：https://t.co/Zjxiu34xdP
该工具可以总结文档内容 (包括 PDF)、生成内容到本地、总结 YouTube 视频等，不过需要 RTX 30/40 系显卡支持。
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该工具可以总结文档内容 (包括 PDF)、生成内容到本地、总结 YouTube 视频等，不过需要 RTX 30/40 系显卡支持。
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#Nvidia 为其专有的 #CUDA 架构带来原生的 Python 支持，帮助开发者加速 AI 开发进程。
长期以来 CUDA 仅支持 C/C++，但从事 AI 和 ML 的开发者通常使用 Python，这使得开发者还必须学习 C/C++ 才能使用 CUDA，现在支持 Python 后将会大幅度简化开发者的工作。
查看全文：ourl.co/108657
https://x.com/landiantech/status/1909094532119146835?t=aAaBKF1ykNxEspX0jFcRDg&s=35
长期以来 CUDA 仅支持 C/C++，但从事 AI 和 ML 的开发者通常使用 Python，这使得开发者还必须学习 C/C++ 才能使用 CUDA，现在支持 Python 后将会大幅度简化开发者的工作。
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#NVIDIA 即将推出的 #N1x 芯片跑分泄露，性能与苹果 M3 Pro 相当，优于高通骁龙 X Elite。
这款芯片是英伟达与联发科合作开发的，联发科负责 Arm 芯片部分，英伟达提供图形芯片，N1x 预计年底上市，到明年春季就有 OEM 推出搭载该芯片的 Win11 Arm 笔记本电脑。
查看全文：
https://x.com/landiantech/status/1932639540990390407?t=N5sOUtZaeo45NsUJV8Fkgg&s=35
这款芯片是英伟达与联发科合作开发的，联发科负责 Arm 芯片部分，英伟达提供图形芯片，N1x 预计年底上市，到明年春季就有 OEM 推出搭载该芯片的 Win11 Arm 笔记本电脑。
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🚀Tesla“销量下滑”，股价却给出 1.5 万亿美元？市场不是疯了，而是你看错了赛道
如果你只看标题，现在的结论似乎已经写好了：
Tesla 卖不动了，BYD 赢麻了，故事结束。
2025 年，Tesla 交付量同比下滑约 8.5%；
Q4 交付 41.8 万辆，同比下降 15.6%。
这些数字是真的。
但问题是——
如果 Tesla 真在“输”，为什么市场依然给它 1.5 万亿美元的定价？
这不是一个情绪问题，而是一个认知问题。
市场并不是没看到销量下滑，
而是根本没把“卖车”当成核心变量。
如果你还在用“卖了多少辆车”来衡量 Tesla，
那你看的是后视镜，
而资本已经在看前方十年。
先说一个最反直觉的事实。
Tesla 当前的市盈率接近 279 倍。
对比一下：
Apple 30 倍，
Microsoft 35 倍，
NVIDIA 50 倍。
一家“卖车下滑”的公司，
为什么会被给到这种估值？
答案只有两个：
要么整个市场集体失智；
要么——市场在给一个“和汽车无关的东西”定价。
我选择相信第二个。
因为 Tesla 从来就不是一家“纯汽车公司”。
它是一家 AI 公司、
一家 能源公司、
一家 机器人公司。
汽车，只是现金流工具。
在今天这个阶段，车更像是：
•数据采集终端
•训练 AI 的传感器
•支撑其他业务的现金机器
甚至可以说，
车本身已经是副产品。
真正的护城河，藏在数据里。
每一辆 Tesla，都在为同一件事服务：
自动驾驶的数据飞轮。
你每开一公里，
Tesla 就多学一公里。
接管、成功决策、极端场景、施工路段、突发事件——
这些数据全部回传。
而且是全球同步发生。
截至目前，Tesla 已累计 70 亿英里真实驾驶数据。
而且这个数字每天都在增长。
按当前节奏，
到 2026 年中，数据量将接近 100 亿英里。
这是一个关键阈值。
因为在 AI 世界里，有一条铁律：
没有数据，再好的算法也没用。
你可以有最聪明的工程师、最强的算力，
但没有数据，结局就是失败。
而在这个维度上——
没有任何公司接近 Tesla。
不是 Waymo，
不是 Cruise，
不是任何中国公司。
差距不是 2 倍、5 倍，
而是数量级。
再看被严重忽视的另一条线：能源。
在所有媒体盯着汽车交付量时，
Tesla 的能源业务，正在悄悄完成蜕变。
2025 年，Tesla 能源部署 46.7 GWh，同比翻倍。
更夸张的是利润率：
Q4，能源业务毛利率 31.4%；
而汽车业务，只有 16.1%。
也就是说：
被唱衰的“主业”，利润率更低；
没人讨论的业务，反而成了真正的现金牛。
而且这不是短期现象。
AI 正在把全球能源需求推向一个极端状态。
数据中心、电力、储能，正在成为新的基础设施。
Microsoft 甚至考虑重启核电站，
只为了给 AI 供电。
谁能提供大规模、低成本、可复制的储能方案？
答案不复杂。
Tesla 的 Megapack，正在完美踩中这条曲线。
莱特定律正在重演：
产量翻倍，成本系统性下降。
能源业务本身，
就足以解释今天估值的一大块。
那 BYD 呢？
是的，BYD 在纯电销量上赢了。
这是事实。
但很少有人告诉你：
BYD 的毛利率已经降到 约 16%，
利润同比下滑 30%，
这是三年来第一次实质性下行。
他们在用利润换规模。
这是经典打法，
但也是一条注定拥挤的路。
更重要的是——
销量对比本身就是错的。
BYD 覆盖从低端到商用车；
Tesla 根本没打算去赢“销量冠军”。
这就像拿 Android 全阵营去对比 iPhone。
Android 卖得更多，
但利润是谁的，大家都知道。
Tesla 真正在押的，是三件事：
自动驾驶、机器人、能源系统。
而这些市场的规模，
不是“百万辆”，
而是万亿美元级别。
2025 年底，Tesla 已在奥斯汀启动无安全员自动驾驶测试。
前排无人，方向盘无人接管。
Robotaxi 正在真实运行。
不是 PPT，不是概念。
对比一下 Waymo：
约 3000 辆车，
每进一个城市都要重新建图。
而 Tesla：
年产能 200 万辆，
不需要建图，靠数据泛化。
200 倍规模差距。
这不是路线之争，
这是维度碾压。
所以，为什么市场给 Tesla 1.5 万亿美元？
因为市场看到的不是销量，
而是这些信号正在同时发生：
•无监督自动驾驶开始落地
•能源业务毛利率突破 30%
•Optimus 机器人进入工厂
•AI 从概念走向现实
如果你还在因为销量波动恐慌，
那说明你看的，是旧指标。
真正的比赛，早就换赛道了。
五年后，没有人会记得
2025 年谁卖得最多车。
但所有人都会记得：
谁赢得了自动驾驶，
谁赢得了机器人，
谁控制了能源基础设施。
而在这些真正决定未来的战场上，
Tesla，正在赢。
📬我会持续分享我对 $TSLA、AI、自动驾驶与能源趋势的长期判断。
如果你更关注“十年后的价值”，而不是“下个季度的标题”，欢迎订阅一起跟踪。
#Tesla #TSLA #AI #AutonomousDriving #Robotaxi #EnergyStorage #EV #BYD #NVIDIA #Microsoft
https://x.com/i/status/2015841617773502811
如果你只看标题，现在的结论似乎已经写好了：
Tesla 卖不动了，BYD 赢麻了，故事结束。
2025 年，Tesla 交付量同比下滑约 8.5%；
Q4 交付 41.8 万辆，同比下降 15.6%。
这些数字是真的。
但问题是——
如果 Tesla 真在“输”，为什么市场依然给它 1.5 万亿美元的定价？
这不是一个情绪问题，而是一个认知问题。
市场并不是没看到销量下滑，
而是根本没把“卖车”当成核心变量。
如果你还在用“卖了多少辆车”来衡量 Tesla，
那你看的是后视镜，
而资本已经在看前方十年。
先说一个最反直觉的事实。
Tesla 当前的市盈率接近 279 倍。
对比一下：
Apple 30 倍，
Microsoft 35 倍，
NVIDIA 50 倍。
一家“卖车下滑”的公司，
为什么会被给到这种估值？
答案只有两个：
要么整个市场集体失智；
要么——市场在给一个“和汽车无关的东西”定价。
我选择相信第二个。
因为 Tesla 从来就不是一家“纯汽车公司”。
它是一家 AI 公司、
一家 能源公司、
一家 机器人公司。
汽车，只是现金流工具。
在今天这个阶段，车更像是：
•数据采集终端
•训练 AI 的传感器
•支撑其他业务的现金机器
甚至可以说，
车本身已经是副产品。
真正的护城河，藏在数据里。
每一辆 Tesla，都在为同一件事服务：
自动驾驶的数据飞轮。
你每开一公里，
Tesla 就多学一公里。
接管、成功决策、极端场景、施工路段、突发事件——
这些数据全部回传。
而且是全球同步发生。
截至目前，Tesla 已累计 70 亿英里真实驾驶数据。
而且这个数字每天都在增长。
按当前节奏，
到 2026 年中，数据量将接近 100 亿英里。
这是一个关键阈值。
因为在 AI 世界里，有一条铁律：
没有数据，再好的算法也没用。
你可以有最聪明的工程师、最强的算力，
但没有数据，结局就是失败。
而在这个维度上——
没有任何公司接近 Tesla。
不是 Waymo，
不是 Cruise，
不是任何中国公司。
差距不是 2 倍、5 倍，
而是数量级。
再看被严重忽视的另一条线：能源。
在所有媒体盯着汽车交付量时，
Tesla 的能源业务，正在悄悄完成蜕变。
2025 年，Tesla 能源部署 46.7 GWh，同比翻倍。
更夸张的是利润率：
Q4，能源业务毛利率 31.4%；
而汽车业务，只有 16.1%。
也就是说：
被唱衰的“主业”，利润率更低；
没人讨论的业务，反而成了真正的现金牛。
而且这不是短期现象。
AI 正在把全球能源需求推向一个极端状态。
数据中心、电力、储能，正在成为新的基础设施。
Microsoft 甚至考虑重启核电站，
只为了给 AI 供电。
谁能提供大规模、低成本、可复制的储能方案？
答案不复杂。
Tesla 的 Megapack，正在完美踩中这条曲线。
莱特定律正在重演：
产量翻倍，成本系统性下降。
能源业务本身，
就足以解释今天估值的一大块。
那 BYD 呢？
是的，BYD 在纯电销量上赢了。
这是事实。
但很少有人告诉你：
BYD 的毛利率已经降到 约 16%，
利润同比下滑 30%，
这是三年来第一次实质性下行。
他们在用利润换规模。
这是经典打法，
但也是一条注定拥挤的路。
更重要的是——
销量对比本身就是错的。
BYD 覆盖从低端到商用车；
Tesla 根本没打算去赢“销量冠军”。
这就像拿 Android 全阵营去对比 iPhone。
Android 卖得更多，
但利润是谁的，大家都知道。
Tesla 真正在押的，是三件事：
自动驾驶、机器人、能源系统。
而这些市场的规模，
不是“百万辆”，
而是万亿美元级别。
2025 年底，Tesla 已在奥斯汀启动无安全员自动驾驶测试。
前排无人，方向盘无人接管。
Robotaxi 正在真实运行。
不是 PPT，不是概念。
对比一下 Waymo：
约 3000 辆车，
每进一个城市都要重新建图。
而 Tesla：
年产能 200 万辆，
不需要建图，靠数据泛化。
200 倍规模差距。
这不是路线之争，
这是维度碾压。
所以，为什么市场给 Tesla 1.5 万亿美元？
因为市场看到的不是销量，
而是这些信号正在同时发生：
•无监督自动驾驶开始落地
•能源业务毛利率突破 30%
•Optimus 机器人进入工厂
•AI 从概念走向现实
如果你还在因为销量波动恐慌，
那说明你看的，是旧指标。
真正的比赛，早就换赛道了。
五年后，没有人会记得
2025 年谁卖得最多车。
但所有人都会记得：
谁赢得了自动驾驶，
谁赢得了机器人，
谁控制了能源基础设施。
而在这些真正决定未来的战场上，
Tesla，正在赢。
📬我会持续分享我对 $TSLA、AI、自动驾驶与能源趋势的长期判断。
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🚀Tesla“销量下滑”，股价却给出 1.5 万亿美元？市场不是疯了，而是你看错了赛道
如果你只看标题，现在的结论似乎已经写好了：
Tesla 卖不动了，BYD 赢麻了，故事结束。
2025 年，Tesla 交付量同比下滑约 8.5%；
Q4 交付 41.8 万辆，同比下降 15.6%。
这些数字是真的。
但问题是——
如果 Tesla
如果你只看标题，现在的结论似乎已经写好了：
Tesla 卖不动了，BYD 赢麻了，故事结束。
2025 年，Tesla 交付量同比下滑约 8.5%；
Q4 交付 41.8 万辆，同比下降 15.6%。
这些数字是真的。
但问题是——
如果 Tesla
💥🚨科技史上最大的讽刺正在发生：AI 正在杀死最拥抱 AI 的软件公司
这一季财报，市场给了科技行业一次极其残酷、但异常清晰的定价信号。微软收入超预期，股价却暴跌 11%，蒸发 4000 亿美元市值；Salesforce 维持增长，股价下跌 5.6%；ServiceNow 盈利超预期，股价直接崩 11%；SAP 业绩达标，股价却下挫 16%。整个软件板块从高点回落 22%，正式进入技术性熊市。而讽刺的是，这些公司正是过去两年被市场认为“最会从 AI 中受益”的那一批。
他们做了所有“正确的事”：砸钱收购 AI 公司，推出 AI 产品，重构工作流，扩建 AI 团队。ServiceNow 花 77.5 亿美元买 Armis，Salesforce 斥 80 亿美元收购 Informatica。但市场用价格告诉他们一句话：这不但救不了你，反而暴露了你。
因为投资者终于意识到一个没人愿意承认的事实：AI 不会让软件公司更强，AI 会让软件公司变得多余。
摩根士丹利一句话点破本质：“在投资者高度怀疑的环境下，稳定增长已不足以改变叙事。”翻译一下就是：现在，财报好不好，已经不重要了。
市场不再按照“你今天赚多少钱”给软件公司定价，而是在按照一个更残酷的问题定价——在一个 AI 能免费完成工作的世界里，你还值多少钱？ServiceNow 的 CEO 在电话会上试图辩护：“AI 仍然需要工作流编排，ServiceNow 是这个转型的入口。”市场回应很直接：–11%。因为他没有回答真正的问题：如果 AI 能写代码、自动化流程、生成应用，而且成本只是过去的零头，为什么企业还要为一套 SaaS 软件支付每年 5 万美元的许可费？
曾经造就 SaaS 帝国的按席位收费模型，正在被 AI 的效率直接绞杀。一个 AI Agent 等于 10 个席位，一个 Prompt 等于几个月定制开发，一次 LLM 调用就能替代一个软件品类。Klarna 已经验证了这一点，CEO 公开表示，他们已经把 Salesforce 从技术栈中移除，直接用 AI 自建系统。这不是个例，而是模板。
最残忍的部分在于，被 AI 杀得最狠的，正是最积极投资 AI 的软件公司。Atlassian 下跌 12.6%，Intuit 下跌 7.8%，HubSpot 下跌 11.5%，Zscaler 下跌 6.3%。与此同时，另一边发生的事情却完全相反：英伟达上涨，半导体全面走强，存储芯片集体反弹。分界线异常清晰——硬件赚钱，软件被重估。
因为在 AI-first 的世界里，你必须有 GPU 才能训练模型，但你不需要软件订阅，因为 AI 会帮你把软件写出来。Jim Cramer 把这称为“估值倍数压缩危机”，真正的意思只有一句话：投资者不再关心你的利润率，他们只关心你的商业模式 5 年后还在不在。而现在，大多数软件公司的答案都很难看。
它们被困在一个无解的结构里：不投 AI，会被淘汰；投 AI，又会自我蚕食。这不是转型阵痛，而是一个没有出口的死亡螺旋。ServiceNow 光 2025 年就花了 120 亿美元并购，试图“买”进未来，但市场在一天之内，就把它重新拉回现实。
最令人不安的是，这些公司并没有失败。收入稳健，增长正常，财报合格，但一切都不重要了。因为市场已经提前进入了一个新世界的定价体系——一个 AI 能以 0.02 美元 / 千 token 的成本运行、开源模型足够可靠、AI Agent 可以替代整套企业软件的世界。你不可能和“接近免费”打价格战。
这不是一次普通的回调，而是一次板块级的重估。一天之内，5000 亿美元市值消失，而且还没结束。因为现在，所有 CFO 都在心里默默问同一个问题：“如果我能用 3 个 AI Agent 替代 ServiceNow，每年省下 1000 万美元，我为什么不这么做？”这个问题，两年前还不存在，而现在，它已经主导了整个市场。
📬我会持续拆解 AI 正在如何重塑商业模式，以及哪些环节会被淘汰、哪些会幸存。
如果你关注的是未来五年的结构，而不是过去五个季度的财报，欢迎订阅。
#AI #SaaS #SoftwareStocks #TechStocks #NVIDIA #Semiconductors #MarketRepricing #LongTermInvesting
https://x.com/i/status/2017655389068693716
这一季财报，市场给了科技行业一次极其残酷、但异常清晰的定价信号。微软收入超预期，股价却暴跌 11%，蒸发 4000 亿美元市值；Salesforce 维持增长，股价下跌 5.6%；ServiceNow 盈利超预期，股价直接崩 11%；SAP 业绩达标，股价却下挫 16%。整个软件板块从高点回落 22%，正式进入技术性熊市。而讽刺的是，这些公司正是过去两年被市场认为“最会从 AI 中受益”的那一批。
他们做了所有“正确的事”：砸钱收购 AI 公司，推出 AI 产品，重构工作流，扩建 AI 团队。ServiceNow 花 77.5 亿美元买 Armis，Salesforce 斥 80 亿美元收购 Informatica。但市场用价格告诉他们一句话：这不但救不了你，反而暴露了你。
因为投资者终于意识到一个没人愿意承认的事实：AI 不会让软件公司更强，AI 会让软件公司变得多余。
摩根士丹利一句话点破本质：“在投资者高度怀疑的环境下，稳定增长已不足以改变叙事。”翻译一下就是：现在，财报好不好，已经不重要了。
市场不再按照“你今天赚多少钱”给软件公司定价，而是在按照一个更残酷的问题定价——在一个 AI 能免费完成工作的世界里，你还值多少钱？ServiceNow 的 CEO 在电话会上试图辩护：“AI 仍然需要工作流编排，ServiceNow 是这个转型的入口。”市场回应很直接：–11%。因为他没有回答真正的问题：如果 AI 能写代码、自动化流程、生成应用，而且成本只是过去的零头，为什么企业还要为一套 SaaS 软件支付每年 5 万美元的许可费？
曾经造就 SaaS 帝国的按席位收费模型，正在被 AI 的效率直接绞杀。一个 AI Agent 等于 10 个席位，一个 Prompt 等于几个月定制开发，一次 LLM 调用就能替代一个软件品类。Klarna 已经验证了这一点，CEO 公开表示，他们已经把 Salesforce 从技术栈中移除，直接用 AI 自建系统。这不是个例，而是模板。
最残忍的部分在于，被 AI 杀得最狠的，正是最积极投资 AI 的软件公司。Atlassian 下跌 12.6%，Intuit 下跌 7.8%，HubSpot 下跌 11.5%，Zscaler 下跌 6.3%。与此同时，另一边发生的事情却完全相反：英伟达上涨，半导体全面走强，存储芯片集体反弹。分界线异常清晰——硬件赚钱，软件被重估。
因为在 AI-first 的世界里，你必须有 GPU 才能训练模型，但你不需要软件订阅，因为 AI 会帮你把软件写出来。Jim Cramer 把这称为“估值倍数压缩危机”，真正的意思只有一句话：投资者不再关心你的利润率，他们只关心你的商业模式 5 年后还在不在。而现在，大多数软件公司的答案都很难看。
它们被困在一个无解的结构里：不投 AI，会被淘汰；投 AI，又会自我蚕食。这不是转型阵痛，而是一个没有出口的死亡螺旋。ServiceNow 光 2025 年就花了 120 亿美元并购，试图“买”进未来，但市场在一天之内，就把它重新拉回现实。
最令人不安的是，这些公司并没有失败。收入稳健，增长正常，财报合格，但一切都不重要了。因为市场已经提前进入了一个新世界的定价体系——一个 AI 能以 0.02 美元 / 千 token 的成本运行、开源模型足够可靠、AI Agent 可以替代整套企业软件的世界。你不可能和“接近免费”打价格战。
这不是一次普通的回调，而是一次板块级的重估。一天之内，5000 亿美元市值消失，而且还没结束。因为现在，所有 CFO 都在心里默默问同一个问题：“如果我能用 3 个 AI Agent 替代 ServiceNow，每年省下 1000 万美元，我为什么不这么做？”这个问题，两年前还不存在，而现在，它已经主导了整个市场。
📬我会持续拆解 AI 正在如何重塑商业模式，以及哪些环节会被淘汰、哪些会幸存。
如果你关注的是未来五年的结构，而不是过去五个季度的财报，欢迎订阅。
#AI #SaaS #SoftwareStocks #TechStocks #NVIDIA #Semiconductors #MarketRepricing #LongTermInvesting
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这一季财报，市场给了科技行业一次极其残酷、但异常清晰的定价信号。微软收入超预期，股价却暴跌 11%，蒸发 4000 亿美元市值；Salesforce 维持增长，股价下跌 5.6%；ServiceNow 盈利超预期，股价直接崩 11%；SAP
这一季财报，市场给了科技行业一次极其残酷、但异常清晰的定价信号。微软收入超预期，股价却暴跌 11%，蒸发 4000 亿美元市值；Salesforce 维持增长，股价下跌 5.6%；ServiceNow 盈利超预期，股价直接崩 11%；SAP
💥卧槽！6年前的3090被“破解”了！Tensor算力直接翻倍，官方锁了一半的性能被开源一键释放！
NVIDIA长期把30系显卡的FP16/BF16 Tensor指令发射速率限制在专业卡一半左右。
开源项目 gpu-unlock 用一个Linux内核模块，在驱动加载前改寄存器解锁，不刷BIOS、不改驱动、更新无忧。
牛逼之处：
🔹3090 Ti：BF16 87.5→157 TFLOPS，TF32 42.6→82.6 TFLOPS
🔹3080：FP16/BF16 约65→110–113 TFLOPS
🔹vLLM长上下文prefill快33–36%，首字延迟降25%
🔹结果比特一致，社区已在3070/3080/3090复现
关键步骤（仅Linux）：
1️⃣git clone github.com/Zagitta/gpu-un… && cd gpu-unlock && make install
2️⃣内核参数加 gpu_unlock.targets=all，关Secure Boot
3️⃣更新引导并重启
4️⃣journalctl -k | grep gpu_unlock 看到 unlocked 即成功
GitHub：github.com/Zagitta/gpu-un…
#RTX3090 #NVIDIA #AI算力 #开源 #GPU解锁 #本地AI #vLLM #黄仁勋
https://x.com/NFT_Chen/status/2113983353728991691
NVIDIA长期把30系显卡的FP16/BF16 Tensor指令发射速率限制在专业卡一半左右。
开源项目 gpu-unlock 用一个Linux内核模块，在驱动加载前改寄存器解锁，不刷BIOS、不改驱动、更新无忧。
牛逼之处：
🔹3090 Ti：BF16 87.5→157 TFLOPS，TF32 42.6→82.6 TFLOPS
🔹3080：FP16/BF16 约65→110–113 TFLOPS
🔹vLLM长上下文prefill快33–36%，首字延迟降25%
🔹结果比特一致，社区已在3070/3080/3090复现
关键步骤（仅Linux）：
1️⃣git clone github.com/Zagitta/gpu-un… && cd gpu-unlock && make install
2️⃣内核参数加 gpu_unlock.targets=all，关Secure Boot
3️⃣更新引导并重启
4️⃣journalctl -k | grep gpu_unlock 看到 unlocked 即成功
GitHub：github.com/Zagitta/gpu-un…
#RTX3090 #NVIDIA #AI算力 #开源 #GPU解锁 #本地AI #vLLM #黄仁勋
https://x.com/NFT_Chen/status/2113983353728991691
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SuSu_酥酥👅 (@NFT_Chen) on X
💥卧槽！6年前的3090被“破解”了！Tensor算力直接翻倍，官方锁了一半的性能被开源一键释放！
NVIDIA长期把30系显卡的FP16/BF16 Tensor指令发射速率限制在专业卡一半左右。
开源项目 gpu-unlock 用一个Linux内核模块，在驱动加载前改寄存器解锁，不刷BIOS、不改驱动、更新无忧。
牛逼之处：
🔹3090 Ti：BF16 87.5→157 TFL…
NVIDIA长期把30系显卡的FP16/BF16 Tensor指令发射速率限制在专业卡一半左右。
开源项目 gpu-unlock 用一个Linux内核模块，在驱动加载前改寄存器解锁，不刷BIOS、不改驱动、更新无忧。
牛逼之处：
🔹3090 Ti：BF16 87.5→157 TFL…