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NVIDIA RTX Spark, la recensione: è davvero il futuro dei PC Windows?
NVIDIA RTX Spark è il tentativo dell'azienda di entrare molto più profondamente nell'architettura del PC, mettendo insieme CPU ARM, GPU Blackwell, memoria unificata e tutto l'ecosistema CUDA in una piattaforma progettata fin dall'inizio per Windows. Ed è anche per questo che considero questa piattaforma una delle novità più interessanti viste sui portatili Windows negli ultimi anni. Non perché ogni singola tecnologia utilizzata sia nuova, ma perché è nuova la combinazione. Ci sono quattro elementi da considerare rivoluzionari: Windows on Arm arriva finalmente su macchine pensate anche per carichi di lavoro pesanti; CPU e GPU possono condividere una grande quantità di memoria unificata; NVIDIA porta con sé CUDA e tutto il proprio ecosistema software; l'AI locale diventa uno degli obiettivi principali dell'intera piattaforma. Avevamo già raccontato RTX Spark nella nostra anteprima, ma adesso abbiamo potuto provarla molto più approfonditamente. In questa recensione completa vediamo come si comporta nel mondo reale, con test e benchmark per ogni ambito, gaming compreso.
Abbiamo realizzato una video recensione molto approfondita per spiegare come funziona RTX Spark e tutte le sue particolarità. Nel video mostriamo anche una delle prime macchine al mondo che integra questo chip, il laptop ASUS ProArt P16. Date un'occhiata da questo link o dal player a seguire.
La piattaforma NVIDIA RTX Spark è basata sul SoC N1X, che combina una CPU Grace (basata su architettura ARM e realizzata in collaborazione con MediaTek) e una GPU Blackwell, stessa architettura utilizzata anche per le GPU discrete della serie RTX 5000.
Esistono due configurazioni principali di Spark. La più potente utilizza una CPU a 20 core e una GPU con 6.144 CUDA core, mentre la versione inferiore scende a 18 core per la CPU e 5.120 CUDA core per la GPU.
Le configurazioni dei notebook possono inoltre variare parecchio in base alla quantità di memoria unificata LPDDR5X, arrivando fino a 128 GB. CPU e GPU comunicano attraverso la tecnologia NVLink-C2C. La piattaforma utilizza un bus a 256 bit e una banda fino a circa 300 GB/s.
La memoria unificata è la caratteristica più importante di RTX Spark. Su un notebook tradizionale, CPU e GPU utilizzano memorie separate: la CPU ha la RAM di sistema, mentre la GPU dispone della propria VRAM. Una GPU può essere velocissima, ma se il modello AI che vogliamo utilizzare supera la quantità di VRAM disponibile, poi bisogna ridurne le dimensioni, utilizzare una quantizzazione più aggressiva oppure spostare parte del lavoro sulla CPU.
RTX Spark elimina in buona parte questa barriera mettendo a disposizione della GPU una quantità di memoria molto più grande rispetto a quella normalmente disponibile sulle GPU laptop. Su questa piattaforma, infatti, CPU e GPU condividono lo stesso pool di memoria, che si può allocare anche in modo differente a seconda delle esigenze.
Questo però non significa che 128 GB di memoria rendano automaticamente più veloce qualsiasi carico. La capacità determina cosa possiamo caricare, mentre la banda di memoria incide anche sulla velocità con cui alcuni modelli vengono eseguiti. È una distinzione importante, soprattutto quando si parla di LLM molto grandi. Abbiamo approfondito architettura e funzionamento anche nel nostro articolo dedicato al superchip RTX Spark e agli agenti AI su Windows.
Per i nostri test abbiamo utilizzato un ASUS ProArt P16 con la versione completa di RTX Spark: CPU a 20 core, GPU da 6.144 CUDA core, 64 GB di memoria unificata e SSD da 1 TB. Il notebook è soltanto il banco di prova: quello che c'interessa qui è capire come si comporta la piattaforma Spark.
I benchmark che trovate nella galleria in basso mostrano abbastanza chiaramente il carattere di Spark. La CPU Grace offre buone prestazioni e permette di gestire senza problemi anche workload pesanti, ma non è il componente più impressionante del SoC.