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.

Was ist Nvidia RTX Spark?

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.

„The One PC“ für „AI. Create. Play.“

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.

Nvidias „Apple Silicon“

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:

• Eine höhere Effizienz als mit CPU + dGPU
• Flexibler Unified Memory statt starrer RAM + VRAM

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.

Nvidia RTX Spark N1X im Detail

Den GB10 Superchip für DGX Spark gibt es nur in einer Version, RTX Spark N1X hat Nvidia wiederum in zwei Varianten aufgelegt. Sie unterscheiden sich in der Leistungsfähigkeit der CPU und der GPU und nur eine von beiden Varianten wird es auch in RTX-Spark-Mini-PCs geben.

Diese beiden Varianten gibt es

Beide Varianten nennen sich RTX Spark N1X. Ob die in der Gerüchteküche gehandelte Version „N1“ zu Anfang der kleineren Version des N1X galt, oder Gerüchte von einem echten kleineren Chip herrührten, den es erst später, oder am Ende doch nicht gibt, ist nicht bekannt.

Die Arm-CPU

Der CPU-Teil des N1X (CPU-Codename eigentlich Grace) besteht aus zwei CPU-Clustern: Die Performance-Kerne basieren auf Arm Cortex-X925, die darunter angesiedelten effizienteren Effizienz-Kerne sind Cortex-A725. Jeweils zehn Kerne sind verbaut, der kleinere Cut-Down-Chip bietet noch jeweils neun aktive Kerne in den beiden Clustern.

Grace für Consumer unterscheidet sich trotz gleichen Namens bekanntlich von Grace für die echten Server-Systeme: Die Consumer-Version von Grace setzt auf die erwähnten Arm-Cortex-Kerne bekannt auch aus Smartphones, Grace für das Datacenter setzt hingegen auf Neoverse-Kerne. Vergleichbar sind beide trotz identischem Namen nicht.

Das bedeutet auch: Auf dem Papier sind die CPU-Kerne in N1X bereits zwei oder je nach Sichtweise sogar drei Generationen alt. Denn nach dieser Generation rückte Arms Chip-Familie in die C1-Serie vor, in diesem Jahr ist bereits C2 gestartet. Und ausgerechnet MediaTek als CPU-Partner hat bereits C2-Kerne in eigenen Chips verbaut. Ein neues Produkt für Ende 2026 hätte also mindestens auf C1 setzen müssen. Doch Gerüchten zufolge war RTX Spark N1X auch schon für das vergangene Jahr vorgesehen.

Engineering Samples aus dem Jahr 2024 (!) untermauern diese Gerüchte, auch Listungen von N1X-Chips in Benchmarks vor fast 1,5 Jahren sind ein klares Zeichen. So oder so sind die CPU-Kerne, mit denen Nvidia die erste Generation von RTX Spark auf den Markt bringt, Ende 2026 nicht mehr „up to date“.

Beim RTX Spark mit Vera (CPU) Rubin (GPU) als Nachfolger, aktuell geplant für das Jahr 2028, könnte der Versatz zum aktuellsten Kern etwas kleiner ausfallen. Ja, RTX Spark ist gekommen, um zu bleiben. Details dazu gibt es aber noch nicht.

Der CPU-Tile beinhaltet darüber hinaus den Speichercontroller sowie die I/O-Logik: Es gibt PCIe 5.0 für SSDs, viermal USB-C 4.0 mit 40 Gbit/s, HDMI 2.1, DisplayPort 2.0 und WiFi 7.

Die Blackwell-GPU im Detail

Die Grafikeinheit ist im zweiten Tile des SoCs zu finden. Mit 6.144 Blackwell-Shadern bietet sie in der großen Ausbaustufe exakt so viele Ausführungseinheiten wie die GeForce RTX 5070 für Desktop-PCs und übertrifft damit nicht nur die GeForce RTX 5070 Laptop GPU, sondern auch die GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU noch deutlich. Auch die kleinere Version mit 5.120 aktiven Shadern liegt noch vor der 5070 Laptop GPU und deren Vorgänger GeForce RTX 4070 Laptop GPU.

Der Hintergrund ist klar: Nvidia ging es um maximale Effizienz, nicht um minimale Kosten – und eine breitere GPU bei niedrigerem Takt ist zum höheren Herstellungspreis immer effizienter als eine schmalere GPU mit höherem Takt. Oder anders gesagt: Mit der breiteren GPU war beim gleichen Verbrauch mehr Leistung auf Kosten der teuren Chipfläche drin.

Was RTX Spark im Vergleich zu den dedizierten GeForce RTX und RTX Pro fehlt, ist trotz LPDDR5X-9400 an 256 Bit: Speicherbandbreite. Mit 300 GB/s hat Nvidia gegenüber DGX Spark zwar noch einmal zugelegt, aber eine RTX 5070 Laptop GPU und erst recht eine RTX 5070 Ti Laptop GPU bietet dank GDDR7-Speicher mehr Bandbreite. RTX Spark zieht dafür mit „Unified Memory“ ins Feld.

Interessantes Detail: Nvidia hat der Blackwell-GPU in RTX Spark keinen Namen aus einer bekannten Blackwell-Serie gegeben (GeForce RTX oder RTX Pro), sondern je nach Ausbaustufe einen der folgenden recht sperrigen Namen:

• NVIDIA RTX Spark N1X (6144-core Blackwell RTX GPU)
• NVIDIA RTX Spark N1X (5120-core Blackwell RTX GPU)

NVLink als Chip-to-Chip-Interconnect

Verbunden werden die beiden Chiplets über Nvidia NVLink, welches auf kleinem Raum eine hohe Bandbreite von bidirektional 600 GB/s bietet. Darüber greift über den Speichercontroller im CPU-Tile auch die GPU auf den gemeinsam genutzten Speicher zu, zuvor kann der lokale Cache kleinere Daten vorhalten.

Nur für KI gedacht?

Vor dem Hintergrund der aktuellen Preise und dem Hype um KI liegt der Schluss nahe, dass Nvidia RTX Spark „nur“ für den Einsatz als KI-Plattform erkoren hat. Doch das dürfte nur ein Teil der Motivation gewesen sein.

Das Notebook für jedermann mit KI-Fokus

Insbesondere die Tatsache, dass RTX Spark auch mit nur 24 GB Speicher verfügbar ist, aber auch, dass Gaming mit eine entscheidende Rolle spielen soll, zeigt, dass Nvidia eigentlich „das eine Consumer-Notebook, das alles kann“ im Sinn gehabt hat. Gemeinsam mit Microsoft habe man „den PC neu erfunden“, heißt es dazu passend. „Wir brauchen im Windows-Umfeld ein MacBook (Pro)“, könnte eine interne Ansage gewesen sein; zuletzt vielleicht auch immer stärker mit Blick auf den hohen Absatz von MacBook (Pro) und Mac mini für den Einsatz in KI-Anwendungen – Unified Memory sei dank.

RTX Spark ist also eher für jedermann gedacht gewesen, öffentliche Partys zum Launch unter anderem in Berlin sollen das unterstreichen.

Doch Einstiegspreise von 2.899 Euro für die 24-GB-Version mit nur 512 GB NVMe-Speicherplatz werden in der aktuellen Situation letztendlich nichtsdestoweniger den Fokus auf die KI-Eignung der Plattform legen.

Das zusammen mit Microsoft zur agentischen Zukunft von Windows veranstaltete Event, auf dem neue Möglichkeiten der lokalen KI-Ausführung inklusive Hybrid-Ansatz auf RTX Spark präsentiert wurden, zeugt ebenfalls davon.

Beide Themen schließen sich aber auch nicht aus: Die Industrie sieht auch private Endkunden in Zukunft Agenten auf dem Windows-PC betreiben, wenn es nur einfach genug möglich ist.

• Preisübersicht: So viel kosten die ersten Notebooks mit Nvidia RTX Spark

Bei Spark spielt die GPU die AI-Musik

Welche Funktionseinheit dafür in Zukunft auch in Windows den Hut auf hat, hat sich inzwischen geändert.

Zwei Jahre ist es her, dass Microsoft zusammen mit Qualcomm den Reboot für Windows 11 on Arm gewagt hat. Und mit dem Label „Copilot+ PC“ sollte die besonders effiziente Beschleunigung von KI-Anwendungen über die Snapdragon-X-NPU einen Siegeszug antreten. AMD und Intel zogen nach, wer keine mindestens 40 TOPS starke NPU mitbrachte, erhielt das Label „Copilot+ PC“ nicht.

Zwei Jahre später ist die Welt eine andere. Copilot+-Features haben sich – vielleicht bis auf das effiziente Freistellen von Hintergründen in Online-Calls – als KI-Anwendungen nicht durchgesetzt, stattdessen geht es um das lokale Ausführen mächtiger LLMs – gerne als „Motor“ eines KI-Agenten. Microsoft CEO Nadella sprach in diesem Zusammenhang vor einer Woche von einer neuen Generation AI-PCs für „Builders“. NPUs sind dafür ungeeignet, es braucht GPUs mit Zugriff auf (sehr) viel (sehr) schnellen Speicher.

RTX bringt das mit, verfügt – durchaus überraschend – aber auch über eine NPU. Nvidia war sie mit Ausnahme einer Erwähnung auf einem Blockdiagramm des SoCs indes keine Silbe wert.

Erst auf Nachfrage erklärte Nvidia in San Francisco, dass die verbaute NPU 55 TOPS schnell ist und in der Tat nur einem Zweck dient: Copilot+-Features zu beschleunigen. Der Windows Taskmanager und der Gerätemanager führen die NPU dann auch auf, aber für Drittanbieter-Software bleibt der Zugang versperrt.

Damit ist Nvidia RTX Spark N1X zum Auftakt unseres Tests umfangreich umrissen worden, doch ein Wort zum Testmuster gibt es auch noch zu verlieren.

Das Testmuster: Asus ProArt P16

ComputerBase wurde von Nvidia ein Asus ProArt P16 mit der großen Ausbaustufe von RTX Spark N1X (20 Kerne, 6.144 Shader) und 64 GB LPDDR5X sowie 1 TB großer SSD zur Verfügung gestellt. Listenpreis: 4.299 Euro.

Das Kuriose: Asus hat das 16-Zoll-Notebook weltweit mit einem UHD+-Tandem-OLED vorgestellt, im Testmuster sitzt indes „nur“ ein OLED mit 2.880 × 1.800 Pixeln. Diese Auflösung bietet das 14-Zoll-Modell – aber eben auf 14 Zoll. Die Hintergründe sind unklar. Nvidia verwies auf Asus, Asus blieb bis zur Veröffentlichung des Tests eine Antwort schuldig.

Auf der folgenden Seite geht es vor dem Blick auf die Benchmarks jetzt noch um ein weiteres wichtiges Plattformthema: Die Kompatibilität von Anwendungen mit Windows 11 on Arm. Spoiler: keine Katastrophe.

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