NVIDIA RTX Spark: Tudo que você precisa saber antes do 1º review do Canaltech
Por Raphael Giannotti • Editado por Jones Oliveira |
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Depois de fazer muita propaganda e afirmar que está reinventando a forma como é feito um notebook, a NVIDIA lançou seu chip RTX Spark e todo um ecossistema com várias parceiras. Com núcleos Arm e gráficos Blackwell, esses novos PCs portáteis prometem elevar o desempenho em tarefas de IA e games, sendo mais eficientes do que o mercado oferece hoje.
O Canaltech esteve no evento de lançamento e trouxe um exemplar de notebook equipado com a novidade da NVIDIA. Enquanto nossa review está em produção, dá uma olhada no que esperar dessa nova tecnologia que promete mexer com o mercado de notebooks.
O chip N1X
No coração da plataforma RTX Spark está o novo SoC N1X da NVIDIA, fabricado em um processo avançado de 3 nanômetros pela TSMC. O componente une a arquitetura de processamento Grace (baseada em Arm) com os gráficos dedicados Blackwell em um único pacote de alta eficiência.
Com consumo térmico configurável que varia entre 45W e 80W, a ideia é entregar um nível de processamento comparável ao de estações de trabalho em notebooks ultrafinos de até 1,4 cm de espessura.
A comunicação interna entre a CPU e a GPU é realizada pelo barramento proprietário NVLink-C2C, que alcança impressionantes 600 GB/s de largura de banda. Esse ecossistema garante que os dois componentes acessem o mesmo espaço de memória simultaneamente e sem a necessidade de duplicar arquivos na memória, eliminando os tradicionais gargalos do barramento PCI Express.
| Especificação | NVIDIA N1X (Topo de linha) | NVIDIA N1X (Versão de entrada) |
|---|---|---|
| Núcleos de CPU (Grace) | 20 núcleos (10 Performance + 10 Eficiência) | 18 núcleos (9 Performance + 9 Eficiência) |
| Núcleos CUDA (GPU Blackwell) | 6.144 núcleos | 5.120 núcleos |
| Tensor Cores | Quinta geração | Quinta geração |
| Núcleos RT | Quarta geração | Quarta geração |
| Cuporte a DLSS 5 | Sim | Sim |
| Capacidade de Memória Unificada | Até 128 GB LPDDR5X | Até 32 GB LPDDR5X |
| Desempenho de IA (FP4) | Até 1 Petaflop | Até 827 Teraflop |
| TDP (Consumo Térmico) | 45 W a 80 W (Configurável) | 45 W a 80 W (Configurável) |
Para atender a diferentes perfis de notebooks e categorias de preço, a NVIDIA desenvolveu duas variações principais do chip N1X. Embora ambas compartilhem a mesma arquitetura de 3 nm e os recursos avançados de comunicação, a versão topo de linha traz contagem superior de núcleos de CPU e GPU, suporte a maiores capacidades de memória RAM e capacidade bruta para entregar até 1 petaflop de desempenho computacional em IA.
A escolha por núcleos Arm marca uma guinada histórica para a NVIDIA no mercado de PCs de alto desempenho. O processador Grace utiliza núcleos de alto desempenho Cortex-X925 combinados com núcleos de eficiência Cortex-A725. O chip chega ao mercado em duas variantes principais: uma com 20 núcleos (10 + 10) e outra com 18 núcleos (9 + 9).
Windows em Arm e as incompatibilidades
A chegada do RTX Spark representa um marco importante na consolidação do Windows no Arm como uma plataforma madura para usuários exigentes, algo que iniciou com a Qualcomm e os Snapdragon X. Historicamente, a transição da arquitetura x86 para Arm em PCs com Windows enfrentava resistência devido a problemas na emulação de softwares e à falta de suporte nativo por parte dos desenvolvedores, o que limitava o uso desses portáteis a tarefas básicas.
Hoje, com a adesão maior por parte dos desenvolvedores, o cenário tem mudado. A combinação entre os núcleos Arm e o suporte direto da Microsoft permite rodar aplicações profissionais, suítes de criação e jogos em x86 de forma nativa, entregando o desempenho esperado de uma máquina de ponta sem comprometer a autonomia da bateria. Mas isso ainda é algo em andamento, não está no nível da combinação x86 e Windows.
Vantagens da memória unificada
Um dos maiores diferenciais da plataforma RTX Spark é o seu sistema de memória RAM unificada de até 128 GB do tipo LPDDR5X. Operando em um barramento de 256-bit com 16 canais, a memória alcança taxas de transferência de até 9.400 MB/s. Essa estrutura elimina a barreira histórica entre a memória do sistema e a VRAM dedicada da placa de vídeo.
Na prática, isso significa que a GPU Blackwell pode alocar quase todos os 128 GB de memória unificada para carregar modelos de linguagem (LLMs) complexos ou guardar texturas pesadas. Em notebooks tradicionais, os chips gráficos móveis costumam ficar limitados a 8 GB até 16 GB de VRAM, o que impede a execução local de tarefas pesadas de inteligência artificial.
O desempenho em IA em Petaflop
A presença da GPU Blackwell traz uma quantidade muito maior de poder bruto do que as NPUs. O modelo topo de linha conta com 6.144 núcleos CUDA e 192 Tensor Cores de 5ª geração, enquanto a versão de entrada traz 5.120 núcleos CUDA. Essa combinação permite que o chip atinja até 1 petaflop de desempenho computacional em precisão FP4 focado em inteligência artificial.
Diferente das NPUs integradas nos processadores, que entregam cerca de 40 a 50 TOPS para tarefas simples como tradução e efeitos de câmera, a RTX Spark foi projetada para rodar modelos de IA locais com bilhões de parâmetros diretamente na máquina. Isso permite aos criadores de conteúdo e desenvolvedores executar ferramentas avançadas sem depender da nuvem ou de uma conexão constante à internet.
Mesma performance na tomada e na bateria
Uma das grandes promessas da NVIDIA com o ecossistema RTX Spark é a consistência de desempenho em qualquer situação de uso. Nos notebooks gamer tradicionais, desligar o aparelho da tomada resulta em uma queda drástica na taxa de quadros por segundo ou na velocidade de renderização, já que a bateria não consegue suprir o pico de energia exigido pelo conjunto.
Graças à alta eficiência energética da arquitetura Arm combinada com a GPU Blackwell, a NVIDIA garante que o notebook mantém cerca de 99% do seu desempenho máximo mesmo quando está rodando exclusivamente na bateria. Isso permite que o usuário jogue ou trabalhe com renderizações pesadas longe da tomada mantendo o mesmo nível de fluidez do modo conectado.