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RTX Spark im Test: Nvidia betritt Neuland
Mit RTX Spark (N1X) liefert Nvidia erstmals einen Chip, der ganz ohne CPU von AMD oder Intel Notebooks und Mini-PCs mit Windows betreiben kann. Unified Memory und damit potenziell viel Grafikspeicher (für lokale KI) bringt die neue Arm-Blackwell-Plattform auch noch mit. Wir haben Nvidia RTX Spark bereits testen können.
Nvidia RTX Spark ist die erste komplette Plattform für Notebooks und (Mini-)PCs mit Windows von Nvidia. Wer bisher unter Windows eine GPU von Nvidia einsetzen wollte, musste sie zwangsläufig mit einem x86-Prozessor von AMD oder Intel paaren. Damit ist jetzt Schluss.
Für den Schlussstrich sorgt das SoC (System on a Chip) RTX Spark „N1X“, das Nvidia zusammen mit MediaTek entwickelt hat.
So neu, wie es heute scheint, ist der Chip aber gar nicht. Die Architektur kam ursprünglich bereits im Jahr 2025 als GB10 (Grace Blackwell) Superchip im Mini-PC DGX Spark mit Linux (Test) auf den Markt. Wahlweise mit 128 GB oder – ganz neu – 64 GB Speicher. Zielgruppe: KI-Entwickler. Punkt.
Der RTX Spark N1X ist die für den Einsatz in Notebooks und Mini-PCs mit Windows angepasste „zivile Variante“ des GB10. „AI. Create. Play.“ lautet dieses Mal das Motto. „The One PC“ ein anderes. RTX Spark: Der PC, der alles kann?
Anpassungen gegenüber dem GB10 Superchip in DGX Spark betreffen den Wegfall der schnellen ConnectX‑7-Netzwerkschnittstellen und dass es RTX Spark auch mit 24, 32 und 48 GB Speicher gibt. Es geht eben nicht nur um die größten LLMs, sondern auch um klassische Themen wie Anwendungen und Spiele. Im Notebook ist RTX Spark darüber hinaus nur mit bis zu 80 Watt spezifiziert, im Mini-PC bleibt es bei bis zu 140 Watt wie bei DGX Spark.
Auch beim Binning und an der Firmware dürfte Nvidia mit dem Ziel, die Plattform fit für besonders effiziente Notebooks zu machen, gedreht haben. Das Silizium an sich ist aber das gleiche, gefertigt in einem N3-Prozess von TSMC.
Man könnte auch folgende Analogie bemühen: RTX Spark N1X ist Nvidias „Apple Silicon“, denn in beiden Fällen kommen CPU und GPU aus einer Hand. Zwei wesentliche Vorteile dieses Ansatzes, den zuletzt auch AMD, Intel und Qualcomm mit ihren Chips mit immer größeren „iGPUs“ zu schätzen wussten, sind:
Der erste Vorteil soll auch bei RTX Spark deutlich sichtbar sein: Mehr als zweimal so effizient sei Spark im TDP-Bereich von etwa 60 Watt im Vergleich zur Kombination aus dGPU und x86-CPU. Und in der Tat: Weniger als 50 Watt lässt Nvidia für die zum Vergleich herangezogene GeForce RTX 5070 Laptop GPU mit dediziertem VRAM derzeit nicht zu und die dann verbleibenden 10 Watt für eine x86-CPU sind potenziell zu wenig.
Noch sichtbarer liegt der Speichervorteil auf der Hand: Mit Spark sind bis zu 96 GB Grafikspeicher allokierbar (128-GB-Version). Das gibt es bei Nvidia derzeit nur für Server oder mit der RTX Pro 6000 für inzwischen weit über 10.000 Euro. Im Notebook war bis dato bei 24 GB (RTX Pro 5000 oder GeForce RTX 5090 Laptop GPU) Schluss. Und auch bei weniger Speicher ist es tendenziell von Vorteil, wenn man ihn jederzeit anlassbezogen zwischen GPU und CPU aufteilen kann. MacBook-Nutzer wissen das seit Apple Silicon zu schätzen.