Guide technique complet : Flashage du CMP 170HX et déverrouillage de la mémoire HBM2e de 64 Go sous Ubuntu 22.04 LTS

Guide technique complet : Flashage du CMP 170HX et déverrouillage de la mémoire HBM2e 64 Go sous Ubuntu 22.04 LTS

Ce guide décrit la procédure complète pour contourner les restrictions OTP d'usine sur la **NVIDIA CMP 170HX** (architecture GA100, identifiant du périphérique `10de:20c2` / `10de:20b0`) à l'aide de **`CMPUlocker`**. Cette opération restaure les multiprocesseurs de flux (SM) désactivés et déverrouille la géométrie de la mémoire HBM2e inactive (étendant ainsi les modèles de 8 Go jusqu'à 64 Go de VRAM).

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## Prérequis techniques et configuration système requise

Avant de commencer, assurez-vous que votre serveur hôte répond aux critères suivants :

* **Système d'exploitation :** Ubuntu 22.04 LTS ou 24.04 LTS (x86_64).
* **Cible du pilote :** Package de pilotes NVIDIA Open GPU Kernel Modules (branche v580.x).
* **Privilèges système :** Accès root / `sudo`.
* **Refroidissement matériel :** Flux d'air forcé à haute pression statique (ventilateurs de plus de 4 000 tr/min dans un châssis rackable 4U) pour éviter l'arrêt thermique sur les dissipateurs thermiques passifs.

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### Étape 1 : Audit du système et installation des dépendances
Vérifiez d'abord que votre carte est détectée sur le bus PCIe et installez l'environnement de développement Python 3 et l'analyseur YAML requis par le script de déverrouillage.

```bash
1. Vérifiez la présence de GA100 / CMP 170HX sur le bus PCI.
lspci -nn | grep -i nvidia
# Le résultat attendu devrait afficher l'ID de périphérique 10de:20c2 ou 10de:20b0

# 2. Mettre à jour les index du dépôt et installer les dépendances système
sudo apt update && sudo apt install -y \
  build-essential \
  python3 \
  python3-pip \
  python3-yaml \
  git \
  pciutils \
  wget

3. Vérifiez l'installation de PyYAML
python3 -c "import yaml; print(yaml.__version__)"

Étape 2 : Installer les pilotes de noyau open source NVIDIA (branche 580.x)

CMPUnlocker repose sur des modifications spécifiques des registres au sein du firmware NVIDIA GSP (GPU System Processor) chargé par le nvidia-open Série de pilotes 580.

1. Ajoutez le PPA officiel des pilotes graphiques.
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa -y
mise à jour de sudo apt

# 2. Installez le pilote GPU à noyau ouvert et les utilitaires CUDA
sudo apt install -y nvidia-driver-580-open nvidia-utils-580

3. Empêcher les mises à jour automatiques de corrompre les modules du noyau
sudo apt-mark hold nvidia-driver-580-open

4. Vérifier la présence du micrologiciel GSP
ls -la /lib/firmware/nvidia/580.*/gsp_tu10x.bin

Étape 3 : Sauvegarde du firmware GSP d’origine

Créez toujours une copie de sauvegarde du fichier binaire du firmware non modifié (gsp_tu10x.bin) avant d'exécuter le correctif de déverrouillage.

# Localisez le chemin exact de votre répertoire de pilotes
GSP_DIR=$(dirname$(ls /lib/firmware/nvidia/580.*/gsp_tu10x.bin | head -n1))

Créer une sauvegarde boursière permanente
sudo cp "${GSP_DIR}/gsp_tu10x.bin" "${GSP_DIR}/gsp_tu10x.bin.stock"
echo "Sauvegarde enregistrée dans ${GSP_DIR}/gsp_tu10x.bin.stock"

 

Étape 4 : Cloner CMPUnlocker et sélectionner le profil VRAM

Clonez le dépôt source et définissez la cible de géométrie mémoire par défaut sur unlocked_64gb pour les versions physiques de 8 Go.

1. Cloner le dépôt dans l'espace de travail local
cd / opt
sudo git clone [https://github.com/amoghmunikote/cmpunlocker.git](https://github.com/amoghmunikote/cmpunlocker.git)
cd cmpunlocker

2. Examinez les paramètres du profil dans la configuration des constantes.
# Pour les cartes physiques de 8 Go ciblant 64 Go de VRAM :
sudo ./install.sh --profile=8gb

# (Remarque : pour les cartes à révision 10 Go rares ciblant 40 Go/80 Go, utilisez plutôt --profile=10gb)

Étape 5 : Exécuter un cycle de refroidissement à froid

Contrairement aux rechargements de pilotes standard, le déverrouillage initial du registre WPR2 et la réinitialisation de l'état du condensateur SEC2 nécessitent un redémarrage à froid complet. Un redémarrage logiciel à chaud entraînera l'échec de la charge utile de déverrouillage lors de la première exécution.

1. Arrêtez complètement le système.
mise hors tension sudo

Note d'utilisation : Une fois le serveur éteint, débranchez physiquement les câbles d'alimentation pendant 60 secondes afin de décharger complètement la tension de veille des condensateurs de la carte mère et de la carte graphique. Rebranchez l'alimentation et redémarrez sous Ubuntu.

Étape 6 : Exécuter le pipeline de déverrouillage et activer le démon Systemd

Étant donné que les modifications de registre ne survivent pas nativement aux cycles d'alimentation profonds, CMPUnlocker Un service en arrière-plan surveille les registres et réapplique automatiquement le correctif au démarrage et au rechargement des pilotes.

cd /opt/cmpunlocker

1. Exécutez le script d'installation du déverrouillage avec les privilèges root.
sudo ./install.sh

2. Vérifiez l'état du service systemd
sudo systemctl status cmpunlocker.service

3. Analyser les journaux du démon pour confirmer l'application du correctif.
journalctl -u cmpunlocker -f -n 20

Étape 7 : Valider la mémoire déverrouillée et calculer l’état

Question nvidia-smi et exécutez un script d'initialisation CUDA rapide pour confirmer le débit de calcul complet et la reconnaissance de la VRAM.

1. Vérifier la suppression de la limite de fréquence d'horloge SM et le rapport VRAM
nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total,clocks.max.sm --format=csv

# Résultat attendu :
# nom, mémoire.totale [Mio], fréquence.max.sm [MHz]
# Périphérique graphique NVIDIA, 65 536 Mio, 1 410 MHz

2. Exécuter un script de test CUDA C-types en Python
python3 -c "
importer ctypes
cuda = ctypes.CDLL('libcuda.so.1')
init_res = cuda.cuInit(0)
print(f'État de l'initialisation CUDA : {init_res} (0 = SUCCÈS)')
"

Dépannage et modes de défaillance

Problème / Symptôme	Cause probable	Action corrective
nvidia-smi toujours des rapports 8 GB VRAM	Remplacement du registre GSP-RM ou redémarrage à froid ignoré.	Effectuez une décharge physique stricte de 60 secondes. Assurez-vous gsp_patch.py correctement mis à jour sh_size lors de la configuration.
Déconnexion du GPU du bus PCIe / Limitation thermique	Flux d'air insuffisant au niveau du dissipateur thermique passif.	Assurez-vous que les ventilateurs de boîtier à haut débit d'air aspirent l'air directement sur les ailettes du GPU. La ventilation passive du bureau est insuffisante.
Plantage du noyau lors d'une charge LLM importante	Défaut de silicium sur la pile HBM2e déverrouillée.	Rediffusion ./install.sh --profile=40gb (ou modifier) constants.yaml) de limiter l'allocation de VRAM à une empreinte stable de 32 Go/40 Go.