Компанія NVIDIA анонсувала RTX Spark – свою абсолютно нову ПК-платформу, розроблену у співпраці з Microsoft, що знаменує новий етап у розвитку клієнтського сегменту бренду.
NVIDIA RTX Spark: більше, ніж просто черговий AI SoC для ПК
Сьогодні на GTC Taipei 2026, конференції, організованій NVIDIA та представленій генеральним директором Дженсеном Хуангом, компанія представила свій новий чип для сегменту ПК під назвою RTX Spark. За словами NVIDIA, RTX Spark покликаний повністю переосмислити комп’ютер. Цей проєкт було розпочато три роки тому спільно з Microsoft, Arm, MediaTek та іншими партнерами екосистеми.
Минулого року NVIDIA представила DGX Spark – потужну машину, створену з акцентом на штучний інтелект, оснащену 128 ГБ пам’яті LPDDR5X, процесорним ядром Grace та архітектурою GPU Blackwell. Це схоже на те, як NVIDIA взяла свої датацентрові GPU Grace Blackwell та оптимізувала конфігурацію для компактніших і доступніших форм-факторів. RTX Spark базується на суперчіпі GB10 від DGX Spark, який також внутрішньо називають N1X, але з полегшеною конфігурацією під назвою N1. Ці SoC отримали назву DGX Spark для AI-платформ та RTX Spark для клієнтських платформ.
Детальний огляд характеристик RTX Spark
Розпочнімо з технічних характеристик. NVIDIA RTX Spark SoC – це, по суті, суперчіп GB10, який об’єднує згадані архітектури через інтерфейс Connect-X.
NVIDIA розробила суперчіп GB10, який втілює інновації з датацентрів, такі як NVFP4, CUDA, SLANG, TensorRT, vLLM, CX-7 NIC, NVLINK C2C, TMEM тощо, і адаптує їх для клієнтських платформ. Це стало можливим завдяки використанню технології багаточипового пакування, енергоефективного інтерфейсу C2C та уніфікованої архітектури пам’яті (UMA).
У результаті було створено робочу станцію DGX Spark, яка пропонує такі ключові можливості та переваги:
- Суперчіп GB10 Grace Blackwell: прискорює AI, Data Science, обчислення, рендеринг і візуалізацію.
- 128 ГБ когерентної уніфікованої системної пам’яті: підтримує великі AI-моделі до 200 мільярдів параметрів, дозволяє доналаштовувати моделі до 70 мільярдів параметрів.
- Мережеве підключення ConnectX-7: дозволяє об’єднувати дві системи DGX Spark для роботи з моделями до 405 мільярдів параметрів.
- DGX Base OS та NVIDIA AI Software Stack: забезпечують безшовне перенесення робочих навантажень з DGX Spark до DGX Cloud або будь-якої прискореної інфраструктури датацентру чи хмари.
- Гнучкі конфігурації розгортання: можна налаштувати як AI-робочу станцію або персональну AI-хмару з мережевим підключенням.
- Чудовий досвід роботи на ПК: підтримка кількох дисплеїв та гнучкі можливості підключення.
- Компактний, енергоефективний дизайн: легко розміщується на будь-якому столі, живиться від стандартної розетки.
Давайте детальніше розглянемо характеристики суперчіпа GB10. По-перше, це його структура, яка складається з двох чіплетів: S-Dielet (CPU, підсистема пам’яті тощо) та G-Dielet (GPU). Ці два чіплети об’єднані за допомогою передової 2.5D упаковки та виготовлені за 3-нм техпроцесом TSMC.
CPU базується на архітектурі ARM Arch v9.2 і має 20 ядер, розроблених MediaTek. Ядра згруповані у два кластери по 10 ядер. Кожне ядро має приватний кеш L2, а кожен кластер – 16 МБ кешу L3, що загалом становить 32 МБ.
GPU базується на архітектурі Blackwell GB100 і є інтегрованим (iGPU), оскільки розташований на одному чипі. Він оснащений тензорними ядрами 5-го покоління з підтримкою DLSS, Reflex, ACE, G-Sync, CUDA, NVFP4 та RT-ядрами для трасування променів. Продуктивність складає до 31 TFLOPs у FP32 та 1000 TOPS у NVFP4 (FP4) для AI-обчислень. GPU також отримав додаткові 24 МБ кешу L2.
Система пам’яті NVIDIA GB10 Superchip SoC підтримує 256-бітну LPDDR5x (UMA) зі швидкістю до 9400 МТ/с, забезпечуючи пропускну здатність до 301 ГБ/с та максимальний об’єм до 128 ГБ. Високопродуктивний когерентний інтерфейс підтримує протокол CHI-E Coherency. GPU має доступ до загальної пропускної здатності системи 600 ГБ/с (Aggregate) через інтерфейс C2X.
NVIDIA дозволяє вручну розподіляти уніфіковану пам’ять між CPU та GPU. Система об’ємом 128 ГБ може виділити до 111 ГБ системної пам’яті для GPU без доступу до UEFI BIOS, що буде здійснюватися безпосередньо через Windows.
Також присутній 16 МБ системний кеш L4, що забезпечує енергоефективний обмін даними між різними компонентами SoC. Інтерфейс C2C також має високу пропускну здатність та низьке енергоспоживання, реалізований завдяки архітектурі NVIDIA NVLINK.
З точки зору підключень, NVIDIA GB10 Superchip SoC пропонує PCIe, USB, Ethernet через PCIe та підтримує до 4 одночасних дисплеїв (3 DP + 1 HDMI) з роздільною здатністю до 4K @120Hz з DP Alt-mode, а також до 8K @120Hz з HDMI 2.1a. Функції безпеки включають підтримку Dual Secure Root, процесор SROOT, процесор OSROOT, а також підтримку як fTPM, так і дискретного TPM. Загальний TDP чипа становить 140 Вт.
Нижче наведено блок-схему суперчіпа NVIDIA GB10:
Масштабованість – ще один цікавий аспект суперчіпа GB10. Можна об’єднувати кілька чипів GB10 через технологію NVIDIA ConnectX для збільшення пропускної здатності, пропускної здатності та обсягу DRAM для підтримки більших AI-моделей. Мережевий адаптер ConnectX підключається до SoC GB10 через інтерфейс PCIe Gen5 x8, а пристрої взаємодіють між собою через Ethernet.
Програмне забезпечення та ранні попередні покази
Чому я вважаю, що NVIDIA має більше шансів, ніж інші, захопити частку ринку клієнтських ПК у таких гігантів, як Intel та AMD, полягає в тому, що, на відміну від серій Snapdragon X1 та X2, які були першою спробою Qualcomm на ринку ПК, NVIDIA має повноцінний та оптимізований фреймворк для Windows.
Відповідь проста: RTX. Платформи NVIDIA RTX вже забезпечують роботу настільних ПК та ноутбуків. Компанія має дуже надійну підтримку драйверів, а підтримка Linux також суттєво покращилася, особливо для систем DGX Spark, які отримали значні оновлення. Підтримка TensorRT та CUDA залишається чудовою на Windows, і це дає NVIDIA кращі шанси на сегмент “WoA” (Windows on Arm), ніж ті, що намагалися інші раніше.
2 з 9
Одним із найбільших викликів для NVIDIA буде CPU. Grace наразі залишається повністю неперевіреним як чип для Windows. Бенчмарки, які з’являлися протягом року, базуються на емуляції DGX або на Linux.
Під час технічних сесій з командою GeForce ми бачили ігри та програми, такі як Blender, Unreal Engine, LLM Studio, OpenClaw та багато інших, що працювали з прийнятною продуктивністю. У закритому тестуванні NVIDIA чип демонстрував до 10 разів вищу продуктивність у AI-задачах та до 2 разів вищу продуктивність у GenAI. Продуктивність у іграх, таких як Alan Wake II, Fortnite та Indiana Jones, також була чудовою.
2 з 9
Однак ці цифри слід сприймати з певною часткою скептицизму, оскільки NVIDIA не надає жодних даних про FPS або використовуваних налаштувань у іграх. Хоча нас запевнили, що ігри запускалися з увімкненим DLSS Frame-Gen. RTX Spark, базуючись на IP Blackwell, означає, що він підтримуватиме всі інновації, такі як DLSS 4.5 Ray Reconstruction, Multi-Frame Gen та багато іншого. NVIDIA також співпрацює з різними партнерами, включаючи команди XBOX та Krafton, для впровадження нового досвіду на RTX Spark.
Багаторічний план розвитку
Ключ до успіху будь-якої платформи – це заявити, що вона не обмежиться лише одним запуском. NVIDIA повністю віддана платформі RTX Spark для ПК та надала можливість зазирнути в майбутнє після першого покоління систем RTX Spark.
У першому поколінні системи NVIDIA RTX Spark поєднуватимуть CPU Grace та GPU Blackwell з пам’яттю LP5X. Вони стануть доступними восени 2026 року. Наступний етап RTX Spark прибуде до 2028 року, пропонуючи архітектури CPU Vera та GPU Rubin з підтримкою пам’яті LPDDR6. Потім, у 2030 році, NVIDIA оновить RTX Spark своїми наступними поколіннями архітектур CPU Rosa та GPU Feynman.
Варто зазначити, що кожне покоління SoC RTX Spark матиме два варіанти: вищого класу, як-от дизайн Grace Blackwell з продуктивністю 1 PFLOPs, і нижчого класу, як-от дизайн Grace Blackwell з продуктивністю 400 TFLOPs.
Дорожня карта NVIDIA RTX Spark “PC”:
| Покоління | 1-ше | 2-ге | 3-тє |
|---|---|---|---|
| Архітектура CPU | Grace | Vera | Rosa |
| Архітектура GPU | Blackwell | Rubin | Feynman |
| Архітектура RAM | LPDDR5X | LPDDR6 | TBA |
| Запуск | 2026 | 2028 | 2030 |
Перші ноутбуки від партнерів NVIDIA
Перші ноутбуки NVIDIA RTX Spark з’являться цієї осені. NVIDIA оголосила про шість моделей наразі, включаючи:
- MSI Prestige N16 FLIP AI
- Dell XPS 16
- Lenovo Yoga Pro 9n
- ASUS ProArt P14
- HP OmniBook Ultra 16
- Microsoft Surface Laptop Ultra
2 з 9
Тепер щодо цін та конфігурацій. NVIDIA згадувала до 128 ГБ, і ми знаємо, що версії DGX Spark та OEM-варіанти цієї машини поставлялися лише з конфігураціями на 128 ГБ. Якщо це залишиться так і з RTX Spark, то ці ноутбуки будуть у верхньому ціновому сегменті через дефіцит DRAM. Сподіваємося, будуть доступні варіанти конфігурацій з різними обсягами RAM/SSD.
2 з 9
Але історія RTX Spark не обмежується ноутбуками; це широкодоступне рішення, яке також з’явиться у вигляді міні-ПК. Вони також будуть доступні восени 2026 року та включатимуть моделі від Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP, MSI та Lenovo. Оскільки NVIDIA продовжує розвивати свої екосистеми DGX та RTX Spark, ми можемо очікувати повноцінні настільні ПК, які використовуватимуть їх, заповнюючи прогалину між міні-ПК/ноутбуками RTX Spark та робочими станціями DGX.
Про автора: Інженер-програміст за освітою та ентузіаст ПК за покликанням, Хассан Муджтаба є старшим редактором розділу апаратного забезпечення Wccftech. Маючи багаторічний досвід у галузі, він спеціалізується на глибокому технічному аналізі процесорів та GPU наступного покоління, материнських плат та систем охолодження. Його робота включає не лише найсвіжіші новини про майбутні технології, але й всебічні практичні огляди та тестування.
Слідкуйте за Wccftech на Google, щоб отримувати більше новин у своїх стрічках.
Додатково для читання
NVIDIA припиняє виробництво GeForce RTX 3060 12GB незабаром, але вона залишається найпопулярнішою GPU в Steam
Sarfraz Khan
MSI виводить NVIDIA RTX Spark на ринок за допомогою міні-ПК для розробників та подвійного OLED-ноутбука Flip
Sarfraz Khan
NVIDIA Vera Rubin виходить на повне виробництво, готова доставити всю потужність AI від NVIDIA до Agentic AI Factories
Hassan Mujtaba
Дивіться GTC Taipei 2026 від NVIDIA з Дженсеном Хуангом наживо – наступний розділ обчислень зі штучним інтелектом
Hassan Mujtaba
Чи варто купувати? (Порада ІТ-Блогу): NVIDIA RTX Spark виглядає як потужна нова платформа, що обіцяє значний стрибок у продуктивності, особливо в AI-задачах та іграх. Однак, враховуючи високий потенціал цін через використання передових технологій та можливий дефіцит пам’яті, наразі варто зачекати на детальніші цінові пропозиції та порівняння з конкурентами. Якщо ж вам потрібна передова продуктивність для AI чи контент-креації, і бюджет не є обмеженням, RTX Spark може стати привабливим вибором.
Подробиці можна знайти на сайті: wccftech.com