Опубликованы графические интерфейсы для разгона видеокарт NVIDIA

Практически одновременно подготовлены два новых проекта с графическими интерфейсами для оверклокинга (overclock) видеокарт NVIDIA, позволяющие управлять тактовой частотой и параметрами системы охлаждения, отслеживая изменение температуры и характеристик производительности.

• TuxClocker - интерфейс на Qt5 для разгона GPU NVIDIA 600 и более новых серий. В разработке находится реализация поддержки GPU AMD. Утилита позволяет не только изменять подаваемое напряжение и частоту работы видеопамяти и ядра GPU, но и настраивать изменение скорости вращения кулера в зависимости от температуры, ограничивать максимальное энергопотребление в ваттах, создавать профили с сохраненными настройками и наглядно отслеживать изменение температуры и энергопотребления на графиках. Код написан на С++ и распространяется под лицензией GPLv3.
• GreenWithEnvy (GWE) - интерфейс на GTK для оценки статистики о работе GPU, отслеживания изменения нагрузки, тремпературы и энергопотребления. Позволяет создавать профили с изменением частоты GPU (в том числе с привязкой к температуре) и видеопамяти, а также параметров работы кулера. Имеется возможность установки лимитов на разгоняемые значения и анализа истории изменений. Код написан на Python и распространяется под лицензией GPLv3, для установки подготовлен пакет в формает flatpak (com.leinardi.gwe на flathub).

В обеих утилитах для изменения параметров используются утилиты nvidia-smi и nvidia-settings, поставляемые в составе пропритарного драйвера NVIDIA. Для работы требуется изменение параметра "Coolbits" ("nvidia-xconfig --cool-bits=31" или "Option Coolbits 31" в xorg.conf, 31 - для активации всех возможных опций, для разгона и управления кулером достаточно значения 12).

Для разгона видеокарт AMD развивается GTK-интерфейс WattmanGTK. Из имеющихся функций отмечается возможность просмотра состояния памяти и режимов производительности (P-state) GPU, построение графиков изменения данных от интегрированных в GPU датчиков (температура, частота GPU, частота видеопамяти, скорость вращения кулера). Программа пока напрямую не может управлять частотой и напряжением, а лишь генерирует параметры для драйвера amdgpu, которые следует передавать при загрузке при помощи флага "amdgpu.ppfeaturemask" (на выходе может генерироваться готовый shell-скрипт для применения настроек). Программа также пока не поддерживает изменение параметров работы кулера и не может одновременно отслеживать работу нескольких GPU. Программа написана на языке Python и поставляется под лицензией GPLv2.

NVIDIA