Nvidia RTX Spark 解析 - 终于有了应对 Apple M5 Pro & M5 Max 的答案？

Nvidia 采用定制的 MediaTek CPU，最多配备 20 个核心，分为四个集群。其中包括最多十个性能核心（ARM Cortex X925，最高 4.1 GHz）和十个能效核心（ARM Cortex A725，最高 2.8 GHz）。该 CPU 由 TMSC 采用 3 nm 工艺制造。CPU 芯粒还集成了支持最高 128 GB LPDDR5x-9400 RAM 的内存接口、显示接口（HDMI 2.1a & DisplayPort 2.0）以及高速 I/O 连接（4x USB 4.0、PCIe 5.0、Wi-Fi 7）。

GPU 部分采用了我们熟悉的 Blackwell GPU (GB20B)，配备 5120 或 6144 个 CUDA 核心，运行频率最高可达 2535 MHz。由于芯片架构与 GeForce RTX 5070 等当前消费级 GPU 相同，N1X GPU 也能利用 DLSS5 或帧生成等所有现有的软件优化技术。 

最大内存带宽为 300 GB/s，与 Apple 的 M5 Pro SoC 相当。CPU 和 GPU 芯粒通过 NVLink 连接，带宽为 600 GB/s。除了配备 20 个 CPU 核心和 6144 个 GPU 核心的 N1X 外，还有一款规模较小的 N1X，配备 18 个 CPU 核心（9 个性能核心 + 9 个能效核心）以及 5120 个 GPU 核心。由于名称相同，购买搭载 RTX Spark 的笔记本电脑时，务必留意具体规格。两款 N1X 的完整技术规格请参见下表。

为了对不同的处理器和显卡进行有意义的比较，除了合成基准测试中的纯性能表现外，我们还会考察功耗，并据此确定能效。

功耗测量始终在连接外接显示器的情况下进行，以排除不同内置显示屏的影响。不过，我们在此测量的是系统的整体功耗，而不只是比较单纯的 TDP 数值。

我们先来看单核性能，N1X 的表现相当不错。它比 AMD 的 Zen 5 芯片更快，与 Intel 最新的 Panther Lake 芯片不相上下。Qualcomm 的新款 X2 芯片稍快一些，而 Apple 的单核性能显然完全处于另一个层次。

在单核工作负载下，N1X CPU 核心的功耗约为 9 瓦，系统总功耗约为 30 瓦。其能效表现出色，仅略逊于 Asus Zenbook Duo 中的 Panther Lake Core Ultra X 芯片，但优于所有 AMD 竞品。不过，Snapdragon X2 芯片和 Apple M5 芯片在这方面表现更佳。

多核性能非常出色，RTX Spark N1X 能够媲美速度最快的 AMD Strix Halo 系统。它轻松击败了 Intel 的 Panther Lake 以及大多数 Snapdragon X2 Elite 芯片，只有少见的 Snapdragon X2 Elite Extreme 略快一些。与 Apple 的处理器相比，N1X 能够以微弱优势击败最新的 M6 芯片，但落后于 M4/M5 Pro & Max 型号。

在 Asus ProArt P16 的性能模式下，N1X 的功耗最高可达 85 瓦，随后稳定在 70 瓦。其多核能效与 Strix Halo 系统大致相当。Intel 的 Panther Lake 系统能效更高（但速度也慢得多），第二代 Snapdragon 处理器也更胜一筹，Apple 的 M4/M5 芯片同样如此。我们将很快补充 ProArt P16 在速度较慢的电源模式下的能效数据。

正如我们之前提到的，Blackwell GPU 基本上就是消费级 GeForce 显卡所采用的 GPU。请注意，Time Spy 等一些基准测试必须通过模拟运行，这会影响性能。因此，我们仅选择了 3DMark Steel Nomad 等原生 ARM 基准测试。在这项测试中，其 GPU 性能可媲美高功耗版本的 Nvidia GeForce RTX 5070，比 Radeon 8060S 快约 50 %。Intel 和 Qualcomm 在这方面无法与之竞争。Apple 的 M5 Pro GPU 也更慢（-28 %），而 M5 Max GPU 则更快（+27 %）。

配备 Blackwell GPU，游戏显然也是另一个重要方面，而考虑到 ARM 版 Windows，这一点也非常值得关注。根据过去两年使用 Snapdragon 笔记本电脑的经验，我们知道有些游戏并不兼容。例如，其中就包括 F1 25 或 Battlefield 6，不过我们已经在 Gamescom 上见过可以运行的 F1 25 版本，因此这种情况可能很快就会改变。此外还有性能方面的问题，因为目前绝大多数游戏都必须通过模拟运行。我们有机会测试了 Marvel Rivals 的原生版本，在 1080p 下，其性能优势约为 20 %，而且 1% low 帧率也高得多（9 对 29 fps），因此差异相当显著。我们在 Assassin's Creed BlackF Flag 或 Shadows 等游戏中也遇到了卡顿问题。目前我们仍在继续测试，并将很快更新本文。

本次对比中，我们仅纳入了 Cyberpunk 2077 和 Baldur's Gate 3，而模拟运行确实会造成性能损失。与合成基准测试中的表现相比，N1X 相对 RTX 5070 的差距有所扩大，例如在 Cyberpunk 中更接近 RTX 5060，但在 Baldur's Gate 3 中仍具备竞争力。更大的内存容量在要求较高的游戏中显然是一项优势，我们预计未来发布的大多数游戏都会提供原生 ARM 版本。就目前而言，玩游戏完全可行，尤其是在 DLSS 和 Frame Generation 等功能的加持下，但配备高性能 GeForce GPU 的笔记本电脑在游戏方面（仍然）更胜一筹。

我们还测试了游戏时的能效，但请再次注意，Cyberpunk 使用的是 x64 版本（目前尚无 Windows 原生 ARM 版本，只有 macOS 版本），这会影响性能，进而影响能效。测试结果依然不错，N1X 仅略逊于搭载 GeForce RTX 5060/5070 的系统。它的能效优于 AMD Strix Halo 系统，也超过了搭载 M5 Pro 的 MacBook Pro 16。 

本地 AI 是所有芯片制造商热议的焦点。但本地 AI 究竟是什么意思，又该如何使用呢？简单来说，只要内存足够大，你就可以下载模型并在自己的机器上本地运行，无需使用云服务，自然也就无需为这些服务付费。当然，模型种类繁多，每位用户的具体用途也各不相同。模型运行起来后，你基本上可以像使用 ChatGPT 或 Gemini 一样，将其作为聊天机器人使用，而智能体则让 AI 工作负载更进一步。例如，我们使用 Hermes 为 YouTube 上的 RTX Spark 视频评测制作了幻灯片，相关内容也可以在下一节（创作者基准测试）中看到。智能体不只是回答问题，还能从不同来源获取信息并创建文档。智能体能做的事情远不止这些，这只是一个简单的例子，但即便如此，也已经改善了我们的工作流程。 

评估性能的一大难题在于，AI 模型的演进速度很快，因此建立数据库并不容易。我们也仍在尝试寻找最合适的基准测试，目前主要使用 Mlperf 2.0 进行比较。另一方面，Geekbench AI 目前并不太适用，因为在 RTX Spark N1X 上只能运行其 CPU 测试。我们的 Mlperf 测试结果呈现出好坏参半的情况，N1X 与 M5 Pro 在不同的单项测试中互有胜负。我们将继续测试 AI 性能，并在获得更多结果后更新本文。 

我们还进行了一些内容创作基准测试。在 Adobe Photoshop 中，全新的 N1X 表现出色，与 AMD 的 Strix Halo SoC 不相上下，但 M5 Pro 凭借强大的 CPU 明显领先。有传言称，Photoshop 将推出更新，以更充分地利用 GPU 加速，因此我们很期待看到更新发布后的性能表现。Resolve 基准测试的结果有些令人失望，但考虑到该基准测试不需要太多显存，而且这款软件更青睐高速 GPU，并针对 macOS 进行了深度优化，这些结果也就更容易理解了。不过，当你处理大量 RAW 素材、显存很快就被占满时，N1X 相比 RTX 5070 这类 GPU 无疑更具优势。