{"id":11854,"date":"2026-11-14T13:51:40","date_gmt":"2026-11-14T12:51:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hwlegend.tech\/overclock\/?p=11854"},"modified":"2026-11-14T13:51:40","modified_gmt":"2026-11-14T12:51:40","slug":"trasformano-una-nvidia-cmp-170hx-da-mining-in-una-a100-da-80-gb-sbloccata-la-gpu-con-il-voltage-glitching","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hwlegend.tech\/overclock\/varie\/news\/trasformano-una-nvidia-cmp-170hx-da-mining-in-una-a100-da-80-gb-sbloccata-la-gpu-con-il-voltage-glitching\/","title":{"rendered":"Trasformano una NVIDIA CMP 170HX da mining in una A100 da 80 GB: sbloccata la GPU con il voltage glitching"},"content":{"rendered":"
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La corsa all’hardware per l’intelligenza artificiale sta dando vita a soluzioni sempre pi\u00f9 sorprendenti, soprattutto quando si parla di schede grafiche dotate di grandi quantit\u00e0 di memoria VRAM.<\/p>\n

Se durante il boom del mining di criptovalute erano le GPU da gaming a diventare introvabili e costosissime, oggi l’attenzione del mercato si \u00e8 spostata verso gli acceleratori professionali per IA, dove la quantit\u00e0 di memoria rappresenta uno degli elementi pi\u00f9 importanti.<\/p>\n

La crescente domanda ha gi\u00e0 spinto alcune aziende a recuperare schede grafiche consumer di fascia alta, come le NVIDIA GeForce RTX 5090, per trasformarle in acceleratori destinati all’intelligenza artificiale.<\/p>\n

Ora, per\u00f2, una ricercatrice hardware ha dimostrato che \u00e8 possibile ottenere risultati ancora pi\u00f9 sorprendenti partendo da una vecchia scheda progettata per il mining di criptovalute.<\/p>\n

La protagonista \u00e8 una NVIDIA CMP 170HX da 8 GB<\/a>, trasformata in un acceleratore equivalente a una NVIDIA A100 con 80 GB<\/strong> di memoria HBM2e attraverso una tecnica conosciuta come voltage glitching.<\/p>\n

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\"\"<\/a><\/p>\n

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NVIDIA CMP 170HX: da scheda per mining a GPU professionale da 80 GB<\/strong><\/p>\n

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La protagonista dell’esperimento \u00e8 Kate, ricercatrice hardware conosciuta su GitHub con il nome di kate-land, che \u00e8 riuscita a sbloccare le risorse hardware nascoste all’interno della NVIDIA CMP 170HX.<\/p>\n

Il risultato \u00e8 particolarmente interessante perch\u00e9 questa scheda grafica, originariamente progettata per il mining di criptovalute, utilizza lo stesso chip GA100 basato sull’architettura Ampere presente negli acceleratori professionali NVIDIA A100.<\/p>\n

Nonostante la CMP 170HX venisse commercializzata con appena 8 GB di memoria accessibile, il modello disponeva fisicamente di una configurazione HBM2e molto pi\u00f9 ampia, fino a 80 GB. NVIDIA aveva infatti disabilitato numerose risorse attraverso specifici blocchi hardware, impedendo l’accesso a una parte della memoria e delle unit\u00e0 di elaborazione.<\/p>\n

Il meccanismo di limitazione si basava sugli eFuse, ovvero fusibili elettronici programmabili utilizzati per disattivare determinate funzionalit\u00e0 del processore grafico, comprese alcune unit\u00e0 di calcolo, le connessioni PCIe e le caratteristiche professionali.<\/p>\n

L’esperimento di Kate ha dimostrato che queste limitazioni possono essere aggirate senza dover sostituire fisicamente i chip di memoria.<\/p>\n

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Voltage glitching: come \u00e8 stato possibile sbloccare gli 80 GB di VRAM<\/strong><\/p>\n

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La tecnica utilizzata prende il nome di voltage glitching e consiste nell’introdurre alterazioni estremamente precise e controllate nella tensione elettrica fornita a un componente hardware.<\/p>\n

Nel caso della CMP 170HX, Kate ha utilizzato una piccola scheda elettronica basata su un microcontrollore STM32G4, dal costo di circa 8 dollari, per provocare variazioni controllate dell’alimentazione della GPU.<\/p>\n

Il dispositivo \u00e8 stato progettato con l’aiuto di GPT-6 Astra e ha permesso di intervenire sul comportamento del controller responsabile della gestione degli eFuse.<\/p>\n

Attraverso questa tecnica, la ricercatrice \u00e8 riuscita a far entrare temporaneamente il controller in uno stato anomalo, rendendo possibile modificare alcune configurazioni hardware che normalmente sarebbero state bloccate in modo permanente.<\/p>\n

L’operazione ha consentito di recuperare una parte consistente delle risorse presenti fisicamente nel chip GA100, compresa la memoria HBM2e non accessibile nella configurazione originale.<\/p>\n

Un aspetto fondamentale del lavoro \u00e8 stato mantenere disabilitate le unit\u00e0 identificate come difettose, evitando cos\u00ec di compromettere la stabilit\u00e0 della scheda o di attivare componenti non funzionanti.<\/p>\n

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Nove schede su dieci hanno raggiunto gli 80 GB di memoria<\/strong><\/p>\n

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I risultati ottenuti durante i test sono particolarmente significativi. Su dieci NVIDIA CMP 170HX sottoposte alla modifica, nove sono riuscite a raggiungere tutti gli 80 GB di memoria VRAM, mentre una si \u00e8 fermata a 64 GB funzionanti.<\/p>\n

Non si \u00e8 trattato soltanto di recuperare memoria aggiuntiva. L’intervento ha permesso anche di riattivare ulteriori multiprocessori di streaming, aumentando le capacit\u00e0 di elaborazione del chip GA100.<\/p>\n

In uno dei test, una delle schede modificate \u00e8 riuscita a superare di circa il 20% le prestazioni FP16 FMA di una NVIDIA A100 standard.<\/p>\n

Il risultato trova una possibile spiegazione nella configurazione fisica del chip GA100: il processore pu\u00f2 integrare fino a 128 Streaming Multiprocessor, mentre la versione commerciale della A100 utilizza 108 unit\u00e0.<\/p>\n

Alcune delle CMP 170HX modificate disponevano quindi di un numero di unit\u00e0 di elaborazione funzionanti superiore a quello presente nell’acceleratore professionale standard.<\/p>\n

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Recuperate anche PCIe 4.0, NVLink, ECC e Multi-Instance GPU<\/strong><\/p>\n

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Oltre alla memoria e alla potenza di calcolo, la modifica ha permesso di recuperare diverse funzionalit\u00e0 professionali normalmente associate agli acceleratori NVIDIA per data center. Tra queste troviamo:<\/p>\n

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    PCIe 4.0: per garantire una maggiore larghezza di banda nella comunicazione con il sistema;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/li>\n

  • \n
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    NVLink: tecnologia che permette la comunicazione ad alta velocit\u00e0 tra acceleratori compatibili;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/li>\n

  • \n
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    ECC: sistema di correzione degli errori della memoria, particolarmente importante negli ambienti professionali;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/li>\n

  • \n
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    Multi-Instance GPU (MIG): funzionalit\u00e0 che consente di suddividere una GPU in pi\u00f9 istanze indipendenti, ciascuna con risorse dedicate.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n

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    Si tratta di caratteristiche particolarmente utili per applicazioni di intelligenza artificiale, elaborazione ad alte prestazioni e infrastrutture server.<\/p>\n

    Naturalmente, il recupero di queste funzionalit\u00e0 non significa che una CMP 170HX modificata sia automaticamente equivalente a una A100 certificata e supportata ufficialmente da NVIDIA. Rimangono da considerare compatibilit\u00e0 software, affidabilit\u00e0 e stabilit\u00e0 operativa.<\/p>\n

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    NVIDIA informata della vulnerabilit\u00e0: la ricerca \u00e8 stata resa pubblica<\/strong><\/p>\n

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    Kate ha comunicato a NVIDIA i risultati della propria ricerca, decidendo successivamente di rendere pubblica la scoperta anche dopo aver appreso che un’altra persona aveva individuato indipendentemente la stessa vulnerabilit\u00e0.<\/p>\n

    L’esperimento dimostra quanto possa essere importante conoscere a fondo l’architettura hardware delle GPU, soprattutto in un periodo in cui la domanda di acceleratori per intelligenza artificiale continua a crescere.<\/p>\n

    La possibilit\u00e0 di recuperare fino a 80 GB di memoria HBM2e partendo da una scheda CMP 170HX commercializzata con appena 8 GB accessibili rappresenta un risultato decisamente interessante.<\/p>\n

    Il mercato delle GPU per IA \u00e8 ormai diventato uno dei settori pi\u00f9 competitivi dell’industria tecnologica e, mentre i produttori faticano a soddisfare la domanda di acceleratori professionali, esperimenti di questo tipo dimostrano che parte delle risorse necessarie potrebbe essere gi\u00e0 presente in hardware apparentemente molto meno potente.<\/p>\n

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    HW Legend Overclock Staff<\/strong><\/p>\n

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