100℃の沸騰基板を安全圏へ叩き落とす！
AMD BC-250のSMUアンダーボルト＆ファンPWM制御で消費電力-39%を達成した全記録

〜PS5同等APUの爆熱をどう抑えるか？M.2 SSD 85℃の危機から、NCT6687dドライバビルドとF-Vカーブ調整（scale=-35）でPhi-4 14Bをノーブレーキ完走させるまで〜

• 1. 【緊急事態】CPU・GPUが100℃、M.2 SSDが85℃に到達した現場証拠
• 2. なぜBC-250は過熱するのか？（過剰な初期電圧とファン制御ロックの構造）
• 3. 【実践ステップ1】NCT6687dカーネルモジュールのビルドとPWM開放
• 4. 【実践ステップ2】SMU直接通信によるアンダーボルト（scale=-35）の全貌
• 5. 【実証結果】消費電力-39%（68W→41W）＆温度15℃低下の実測データ
• 6. 「そんなに電圧を下げて安定するのか？」徹底検証ベンチマーク
• 7. コピペで完了する自動起動systemdサービス化スクリプト

k10temp-pci-00c3
Tctl:        +101.4°C   <-- CPUが100度超え！

nvme-pci-0300
Composite:    +84.8°C  (crit = +94.8°C) <-- M.2 SSDが限界手前！

amdgpu-pci-0100
vddnb:         1.22 V   <-- 電圧が異常に高い
edge:        +100.0°C   <-- GPUも100度到達！
PPT:          68.82 W

① マイニング専用設計による「異常な初期電圧マージン」

BC-250は中国などの過酷な環境のマイニングファームで、シリコンの個体差に関係なく24時間絶対に落とさない運用を前提に作られています。そのため、初期バイオス設定では 1.22Vというオーバークロック用のような極めて高い電圧 が常時供給されていました。

② Linux標準のSuperIOドライバ（nct6683）のPWM書込ロック

BC-250のマザーボードにはファン制御用のNuvotonチップ（NCT6686）が載っていますが、Linux標準カーネルに含まれる nct6683 ドライバは読み取り専用（Read-Only）です。OS側からファン回転数を上げようとしてもPWMファイルへの書き込みが拒絶され、ファンはアイドリング用の800RPM台で固定されたままになっていました。

# 1. 既存の読み取り専用モジュールをアンロード
sudo modprobe -r nct6683

2. nct6687d ソースの取得と並列ビルド
cd ~
git clone https://github.com/Fred78290/nct6687d.git
cd nct6687d
make -j16

3. モジュールのインストール
sudo make install
sudo depmod -a
sudo modprobe nct6687

4. 起動時の自動ロードと競合モジュール（nct6683）のブラックリスト化
echo 'nct6687' | sudo tee /etc/modules-load.d/nct6687.conf
echo 'options nct6687 force=true' | sudo tee /etc/modprobe.d/nct6687.conf
echo 'blacklist nct6683' | sudo tee /etc/modprobe.d/blacklist-nct6683.conf

cd ~
git clone https://github.com/bc250-collective/bc250_smu_oc.git

python3 model_router.py query "素数とは何か、20文字以内で簡潔に説明して" --prefer bc250

[BC-250 Phi-4 Answer (9.2 tok/s, Cost: $0.00)]:
素数は、1とその数自身以外に約数を持たない自然数です。

# 1. 最適化実行スクリプトの作成
sudo tee /usr/local/bin/bc250-power-optimizer.py << 'EOF'
#!/usr/bin/env python3
import sys
sys.path.insert(0, '/home/bc250/bc250_smu_oc')
from bc250_smu import Bc250Smu

def main():
    try:
        smu = Bc250Smu(use_flock=True)
        # CPU & GPU 上限温度を85℃に保護
        smu.q3_0x8b_set_cpu_max_temperature(85)
        smu.q3_0x8c_set_gpu_max_temperature(85)
        # 余剰電圧のカット
        smu.disable_extra_cpu_gpu_voltage(True)
        # アンダーボルト（消費電力を約27W削減）
        smu.q3_0x50_scale_f_vid_curve(-35)
        # 最大クロックを堅牢な3500MHzに抑制
        smu.q3_0x8f_set_max_cpu_boost_clk(3500)
        print('[BC-250] Power optimizer applied successfully.')
    except Exception as e:
        print(f'[BC-250] Error: {e}', file=sys.stderr)

if __name__ == '__main__':
    main()
EOF

sudo chmod +x /usr/local/bin/bc250-power-optimizer.py

2. systemd サービスユニットの登録と自動起動化
sudo tee /etc/systemd/system/bc250-power-optimizer.service << 'EOF'
[Unit]
Description=AMD BC-250 SMU Power & Thermal Optimizer
After=multi-user.target

[Service]
Type=oneshot
ExecStart=/usr/local/bin/bc250-power-optimizer.py
RemainAfterExit=yes

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now bc250-power-optimizer.service

工場出荷時の「無理やり力任せに高電圧を流す」状態から、カーネルドライバとSMU直接制御によって本来の洗練されたシリコンのポテンシャルを解放できました。
24時間つけっぱなしにする自宅AIクラスタとして、消費電力40W台・安定動作のBC-250は最高の相棒です！🐼❄️🛠️