我的情况是RTX 3090 四卡，但是我做成了无论你是几卡都能用。（如果有问题大哥/大姐尽管回来吐槽，我赶紧跪着改！）

RTX 3090 Windows 开机自动解锁，连续多次冷启动验证通过！

今天在折腾 RTX 3090 的算力解锁。

之前已经成功验证了单卡以及多卡的 FP16/BF16 计算性能提升，但有一个问题始终没有解决：

难道每次电脑关机重新启动，都要手动进入 UEFI 环境，再解锁一次显卡吗？

对于长期运行 AI 大模型的四卡服务器来说，这显然不够实用。

经过多轮调试，我终于把它做成了一套 Windows 开机自动解锁方案，并将成果整理到了 GitHub。

项目地址：

https://github.com/JumpEggKiller/Windows-GPU-UNLOCK

这是基于 impacifist/Windows-GPU-UNLOCK 继续开发的 Fork，保留上游研究成果，重点完善了多卡、无人值守冷启动、Windows 启动交接与部署流程。

1. 我的测试平台

• GPU：RTX 3090 × 4，合计 96GB 显存
• 内存：256GB ECC DDR4
• 系统：Windows 10

【注意】我把我插着显示器的那张3090也解锁了，所以如果你要解锁带显示器的卡还涉及显示输出，你最好加一个亮机卡或者显示器插主板上，不然解锁过程出岔子你就无从得知。

2. 现在实现了什么？

最重要的是：

开机 → 自动检测 → 四卡解锁 → 验证状态 → 直接进入 Windows。

整个过程发生在操作系统启动之前。

不需要登录 Windows 后再运行解锁脚本，不需要每次手动操作 U 盘，也不需要刷写显卡 VBIOS。

我们使用独立 EFI 系统分区保存启动程序，通过 UEFI 固件启动顺序执行解锁，成功后直接交接给 Windows Boot Manager。

解锁状态不会永久写入显卡，每次冷启动都会重新建立。

3. 实际验收结果

目前在我的四卡服务器上：

• 四卡解锁：4/4 PASS
• 无人值守冷启动：ALL PASS
• 解锁状态保留：4/4 PASS
• Windows 启动交接：PASS
• 无额外复位：PASS

最关键的成功记录：

GUH1 0000000000000000 4 4 4 4

意味着四张目标卡全部完成解锁、保留状态并通过最终检查。

即使承担显示任务的 GPU0，也在保留独立显示通路的前提下通过了所有权释放与状态检查。

4. 性能提升有多大？

在此前的一轮单卡 Tensor GEMM 基准测试中：

指标	解锁前	解锁后	提升
FP16	79.41 TFLOPS	121.14 TFLOPS	+52.5%
BF16	81.26 TFLOPS	125.64 TFLOPS	+54.6%

测试针对 FP16/BF16 Tensor 计算路径，并不代表所有 AI 模型、游戏或其他负载都会提升 50%。

本次 Fork 的重点也不是重新创造这些解锁能力，而是解决它们在 Windows 多卡/单卡服务器上的启动自动化与可复现性，减少你重复操作的麻烦。

5. 换一台机器能用吗？

这次也增加了面向新机器的部署向导 Adopt.ps1。

它会自动盘点显卡身份、生成配置、构建启动镜像并引导部署过程，支持分步骤执行以及恢复 Windows 优先启动。

【但必须说明】目前实机完整验证的是我的四卡 RTX 3090 平台，不能保证所有主板、VBIOS 和 NVIDIA 显卡都兼容。你可以让你的Agent抄作业照着改！

尤其需要注意：

• 必须具备安全的备用显示通路。!
• 当前方案使用未签名 UEFI 程序，需要关闭 Secure Boot。
• 需要独立 FAT32 EFI 分区，不能直接改写 Windows EFI 分区。
• 需要满足项目文档中的 BitLocker、固件版本及硬件校验要求。
• 解锁异常时采用失败即停止策略，避免带着不完整状态进入 Windows。

强烈建议先阅读仓库的 ADOPT.md，而不是直接把其他人的 EFI 文件复制到自己的电脑上运行。

6. 项目开源

我的 Fork：

https://github.com/JumpEggKiller/Windows-GPU-UNLOCK

上游项目：

https://github.com/impacifist/Windows-GPU-UNLOCK

底层研究来源：

https://github.com/Zagitta/gpu-unlock

感谢原项目作者及后续移植者的研究与开源贡献。

如果你也在使用 RTX 3090 运行本地 AI，欢迎交流不同主板、VBIOS、单卡和多卡的实际兼容性。

让后面来抄作业的大哥/大姐更加快速的部署解锁！阿弥陀佛！善哉！

尤其希望看到更多独立机器的复现实测，而不只是软件模拟测试。

这次最大的收获，不仅是让 3090 跑得更快，而是让解锁后的算力能够真正融入一台可长期使用的 Windows AI 服务器。

我是跳蛋杀手。下次我弄出点什么方便的东西来我再继续分享。