В сети появились первые результаты тестирования перспективного мобильного чипа NVIDIA RTX Spark в бенчмарке Cinebench 2026. Новый 20-ядерный процессор продемонстрировал скромную производительность в многопоточном режиме, уступив современным решениям от конкурентов.
Новый чипсет RTX Spark использует конфигурацию из 20 процессорных ядер на базе архитектур Cortex-X925 и Cortex-A725. Первые тесты проводились на ноутбуке Surface Laptop Ultra от компании Microsoft. Информация о результатах тестирования была опубликована пользователем под псевдонимом Fouquin на форуме TechPowerUp 18 июля 2026 года. В однопоточном тесте Cinebench 2026 процессор набрал 540 баллов, а в многопоточном режиме результат составил 5771 балл.
Подобные показатели в однопоточном режиме позволяют новинке соперничать с чипом M3 Max от компании Apple, однако в многопоточных вычислениях RTX Spark заметно отстает. Более современный процессор M4 Max превосходит решение от NVIDIA в многопоточном режиме на 35.6%. Тестирование проводилось с активацией скрытого режима высокой производительности, который по умолчанию отключен в стандартных настройках Surface Laptop Ultra. Это позволило поднять энергопотребление процессорных ядер примерно до 50 Вт, при этом тактовая частота составила 2.8 ГГц.
Стоит отметить, что архитектура Cortex-X925 способна работать на частоте до 4.0 ГГц при наличии качественного охлаждения. Ограничение частоты до 2.8 ГГц указывает на возможные программные лимиты со стороны Microsoft или на недостаточную эффективность установленной системы охлаждения ноутбука. Насколько сильно перегрев и программные ограничения будут влиять на реальную производительность в розничных устройствах, пока остается спорным вопросом.
Несмотря на отставание процессорной части, графический ускоритель на базе архитектуры Blackwell совместно с объединенной памятью демонстрирует высокий потенциал. Данная связка спроектирована для работы с требовательными игровыми проектами, такими как Pragmata и Alan Wake 2 с включенной трассировкой путей, а также для локального запуска больших языковых моделей со 120 млрд параметров.