NVIDIA’s RTX Spark выглядит как чип для ПК, но создан по принципу смартфона.

Новейший чип NVIDIA RTX Spark сочетает в себе мощную обработку искусственного интеллекта с высококлассной графикой, стремясь обеспечить отличный игровой опыт для геймеров на Arm ПК с Windows.

"Просто покупай индекс", говорили они. "Это надежно". Здесь мы обсуждаем, почему это не всегда так, и как жить с вечно красным портфелем.

Поверить в рынок

Позднее в этом году появится новый чип в высококлассных ноутбуках Windows от таких брендов, как Microsoft Surface, ASUS, Dell, HP, Lenovo и MSI. Эти системы, называемые RTX Spark, будут представлены в различных формах – от тонких 14-дюймовых ноутбуков для творческой работы до мощных 16-дюймовых рабочих станций и компактных настольных ПК. Все они будут иметь общую конструкцию, используя одну и ту же систему памяти и новейшую графическую технологию Blackwell.

Я уже некоторое время использую ПК с Windows с чипом Snapdragon X, и он отлично подходит для повседневных задач и времени автономной работы. Однако, захватывающая идея запуска мощного ИИ непосредственно на устройстве так и не реализовалась. С всего лишь 16 ГБ оперативной памяти и отсутствием выделенного оборудования для ускорения работы, запуск сложных моделей ИИ просто невозможен.

RTX Spark — это мощная новая машина, разработанная для задач искусственного интеллекта. Она оснащена огромным объёмом памяти в 128 ГБ, в сочетании с новейшим графическим процессором Blackwell от NVIDIA и процессором Grace на базе Arm. Хотя, вероятно, она будет очень дорогой из-за текущих цен на память, давайте внимательно рассмотрим технологию внутри RTX Spark.

Мобильный процессор, только лучше.

Начнем с рассмотрения сути этой технологии. RTX Spark использует чип NVIDIA N1X, также известный как GB10 Grace Blackwell Superchip. Этот же чип питает систему DGX Spark стоимостью $4,700, которая работает на операционной системе NVIDIA DGX Linux, а не Windows.

GB10 оснащен передовым процессором Armv9, того же типа, который используется в смартфонах высшего класса, обеспечивая отличную производительность для повседневных задач. Он построен на базе в общей сложности 20 процессорных ядер: 10 мощных ядер Cortex-X925 и 10 энергоэффективных ядер A725. Ядро X925 дебютировало в 2024 году и было использовано в прошлогоднем чипе для смартфона MediaTek Dimensity 9400, хотя в этом чипе использовалось только одно из высокопроизводительных ядер. Примечательно, что MediaTek помогла NVIDIA в проектировании ЦП GB10, что объясняет сходство между ними.

В основе RTX Spark лежит та же CPU-технология Arm, что и в флагманских смартфонах.

RTX Spark может похвастаться впечатляющим процессором с десятью высокопроизводительными ядрами и десятью энергоэффективными ядрами – значительно больше, чем у типичного смартфона. Он работает на частоте 4.0 ГГц для ядер X925 и 2.85 ГГц для ядер A725, обеспечивая более высокую производительность на ядро, чем предыдущие процессоры для смартфонов. Как и чип Dimensity, GB10 оснащен кэш-системой с кэшем L2 объемом до 2 МБ для ядер X925, 512 КБ кэша L2 для ядер A725, плюс 16 МБ кэша L3 и 16 МБ системного кэша.

Хотя он может быть и не таким быстрым, как самые последние процессоры Apple или Qualcomm при обработке всего нескольких задач одновременно, его 20 ядер всё равно должны обеспечить большую вычислительную мощность.

Унифицированная оперативная память для локального ИИ

Ключевой особенностью RTX Spark является межсоединение NVLink-C2C от NVIDIA. Эта технология позволяет процессору и графическому процессору обмениваться памятью со скоростью до 600 ГБ/с в обоих направлениях, создавая бесшовное и эффективное соединение с минимальной потерей производительности.

Смартфоны также используют эту систему общей памяти. Сегодняшние телефонные чипы используют более крупные, общие кэши, чтобы быстро предоставлять данные процессору, графике и компонентам ИИ. Они также имеют один тип памяти (LPDDR5X), к которому получают доступ приложения, игры и локальный ИИ, такой как Google’s Gemini Nano.

Разделение 128 ГБ памяти между CPU и GPU является ключевым фактором для быстрого локального искусственного интеллекта.

Я изучал новую шину от NVIDIA, и она значительно быстрее – примерно в пять раз – чем стандартное соединение PCIe Gen5. Это важно, потому что при работе с действительно большими моделями ИИ медленное соединение может тормозить процесс, особенно если данные модели разделены между системной памятью и памятью GPU. Однако, RTX Spark использует оперативную память LPDDR5X, которая, хотя и хороша, предлагает лишь около 273 ГБ/с пропускной способности. Это довольно медленно по сравнению с 768 ГБ/с, которые обычно обеспечиваются выделенной памятью GDDR6 или GDDR7, используемой в высокопроизводительных графических картах. Из-за этого я не думаю, что RTX Spark обеспечит игровую производительность, сравнимую с топовой PC GPU.

Несмотря на это, NVLink-C2C позволяет процессору компьютера (CPU) и графической карте (GPU) работать с большим объёмом быстрой памяти LPDDR5X объёмом 128 ГБ, что полезно для ресурсоёмких приложений, графики и задач искусственного интеллекта. NVIDIA отмечает, что этот объём объединённой памяти в 128 ГБ может вместить очень большую AI-модель с 120 миллиардами параметров. Например, GPT-OSS 120B требует около 80 ГБ, а NVIDIA Nemotron 3 Super — 83 ГБ. Это значительно больше, чем менее 4 ГБ оперативной памяти, используемой AI-моделями на смартфонах, что подчёркивает существенное увеличение необходимой памяти для перехода от мобильного к мощному AI серверного уровня.

Новый способ работы на ноутбуках

Для выполнения сложных задач искусственного интеллекта вам нужен процессор, разработанный для них. RTX Spark выделяется тем, что включает в себя графический процессор Blackwell – ту же мощную технологию, которая используется в новейших графических картах NVIDIA серии 5000 для игр.

Графическая карта RTX Spark имеет 6 144 ядра CUDA, такое же количество, как и у GeForce RTX 5070. Однако, из-за меньшей пропускной способности памяти и меньшего энергопотребления, она, вероятно, не будет так же хорошо работать в играх, как настольная RTX 5070. Несмотря на это, она по-прежнему предлагает такие функции, как DLSS 4.5, Reflex и аппаратное трассирование лучей – те же передовые технологии, которые можно найти в настольных графических картах NVIDIA.

Хотя на этой видеокарте можно играть в игры, её основная цель – сделать технологии искусственного интеллекта NVIDIA – CUDA и TensorRT – доступными каждому. NVIDIA заявляет, что она может выполнять до 1 петафлопа задач ИИ, позволяя запускать большие ИИ-модели напрямую, используя её 128 ГБ памяти. Это особенно полезно для очень больших ИИ-моделей, которым требуется много памяти, поскольку 128 ГБ более практичны, чем использование более быстрой карты с 16 ГБ или 32 ГБ памяти.

NVIDIA следует тем же путем, что и Apple Silicon: большой объединенный объем памяти, Arm-процессоры и плотно интегрированный GPU.

RTX Spark объединяет лучшее из мобильных и серверных вычислений. Он использует энергоэффективную конструкцию процессора Arm, встречающуюся в смартфонах и Apple Macs, а также систему общей памяти. Но NVIDIA также добавляет свой мощный графический процессор Blackwell и технологию CUDA, создавая систему с большим объёмом памяти, идеально подходящую для локального запуска программ искусственного интеллекта и обработки сложных серверных задач.

Успех новых рабочих станций, разработанных для искусственного интеллекта, вероятно, будет зависеть от их стоимости. Хотя цены на первые ноутбуки, которые выйдут этой осенью, пока неизвестны, текущая настольная версия дает нам понять, что они не будут дешевыми. Однако платформа кажется хорошим вариантом для растущего числа пользователей Windows, которые хотят запускать ресурсоемкие задачи ИИ непосредственно на своих компьютерах.

Смотрите также

2026-06-02 14:19