在今年六月所舉辦的 Computex 大展上，身為全球 GPU 與 AI 運算技術領導廠商的 NVIDIA，正式正式推出全新的 RTX Spark 處理器 N1X，透過將 Grace CPU 與 Blackwell RTX GPU 整合於全新 RTX Spark 超級晶片運算平台，搭配統一記憶體架構與完整的 RTX 軟硬體生態系，帶來在 Windows PC 更具彈性的 AI 運算與圖形處理能力。對消費者而言，只需透過一台輕薄筆電，便能在維持電池續航力與日常工作需求的同時，進一步滿足本地大型語言模型、生成式 AI 內容創作與 3A 遊戲等多元應用，更是充分滿足我們對於筆電最終形態的想像。
而這次布萊恩要測試的 NVIDIA RTX Spark 筆記型電腦（ASUS ProArt P16），便是搭載具備 20 核心的 NVIDIA Grace CPU，以及擁有 6,144 個 CUDA 核心的 Blackwell RTX GPU，並搭配 64GB LPDDR5X 統一記憶體與 1 Petaflop FP4 AI 運算效能的輕薄筆電。這顆 RTX Spark N1X 晶片除採用第四代 RT Core 與第五代 Tensor Core 之外，也完整支援 NVIDIA DLSS 5、Reflex 2、G-SYNC，以及 CUDA、TensorRT 等技術，也為這款重量為 1.77Kg、厚度 12.9mm 的輕薄筆電，不僅能滿足日常工作與遊戲娛樂需求，也能進一步應用於本地端 AI 模型推論、生成式 AI 影像創作、影片剪輯與 3D 渲染等高負載且繁重的工作。
- 處理器資訊
- 硬碟資訊
這款筆電內建 NVIDIA RTX Spark N1X 晶片，為 20 核心的 NVIDIA Grace CPU 與 6,144 個 CUDA 核心的 Blackwell RTX GPU，搭配 16 吋 2K 觸控顯示螢幕、1TB PCIe SSD 與 64GB LPDDR5x 統一記憶體等規格配置。筆電的效能模式則是設定在效能模式，下方也會各別針對 CPU、硬碟讀寫效能、圖形運算、3D 渲染、AI 生成與 AI 模型運算等效能為各位進行實測與分析。
- CINEBENCH 2024 多核心效能
- CINEBENCH 2024 單核心效能
- CINEBENCH 2026 多核心效能
- CINEBENCH 2026 單核心效能
CINEBENCH 2024：單核心 73 分／多核心：1,417 分
CINEBENCH 2026：單核心 562 分／多核心：7,030 分
綜合上方的測試結果，不難看出 NVIDIA RTX Spark N1X 的 20 核心 Grace CPU 在多核心運算方面具備不錯的效能表現，尤其在新版 Cinebench 2026 測試中，不論是單核心執行緒或多核心執行緒，都有接近部分高階桌上型處理器與 Apple M3 Ultra 晶片的平均效能表現。整體的 CPU 效能也能幫助到實際的多工處理、內容創作與 CPU 渲染時的效能需求。
- CrystalDiskMark 效能測試
- TxBench 效能測試
- AS SSD Benchmark
對於有大量資料存取或啟動大型 3A 專案來說，這顆 SSD 都只能算是滿足基本存取與寫入效能需求的配置，如果能夠升級更高容量的或傳輸速度更快的硬碟會是更好的選擇，因此建議各位如果真的入手 RTX Spark 筆電的話，可以選擇具備額外 SSD 插槽的筆電機型，對於未來在硬碟升級與擴充的彈性上會更有幫助。
- Speed Way 效能測試
- Steel Nomad 效能測試
- Port Royal 效能測試
- Solar Bay Extreme 效能測試
- NVIDIA DLSS feature test
而內建的 Blackwell RTX GPU 也支援 NVIDIA DLSS 5、Reflex 2、G-SYNC，以及 CUDA、TensorRT 等技術，因此我也針對 NVIDIA DLSS 的功能來進行測試，在 DLSS 圖形加速技術的開啟前後的效能差異，則有著約 3.6 倍的效能提升。
- Blender 渲染效能
- V-Ray 6 渲染效能
- V-Ray 6 GPU CUDA(CPU）
- V-Ray 6 GPU CUDA(GPU）
- V-Ray 6 GPU RTX
而在 3D 渲染插件軟體 V-Ray 6 測試軟體中，在 CUDA 渲染模式下獲得 2,446 vpaths，切換至 RTX 渲染模式後，成績則進一步提升至 2,949 vpaths 效能表現，整體效能增加約 20.56%。這也表示 Blackwell RTX GPU 除了能透過 CUDA 核心執行運算外，如搭配 RTX 光線追蹤加速技術的話，也能進一步提升特定 3D 渲染工作負載的處理運算效率。
- AI 圖片生成(SD 1.5）
- AI 圖片生成(SD 1.5 Light）
- AI 圖片生成(SD XL）
至於採用 ONNX Runtime / DirectML 推論引擎的 Stable Diffusion 1.5 Light 來進行測試，則獲得 11,903 分的效能分數，8 張圖片總生成時間為 21.001 秒，平均每張耗時 2.625 秒。而在運算需求最高的 Stable Diffusion XL 測試環境下，RTX Spark N1X 也獲得 1,560 分的效能分數，並在完成 16 張 1024×1024 解析度圖片的生成作業中，平均每張約需 24.023 秒。總結三種不同的圖片生成模型的測試結果，RTX Spark N1X 在 AI 影像生成運算的效率雖然不比 RTX 5090 等高階筆電 GPU，但對於一般使用者來說已經算是相當夠用。
接著我也使用 AI Text Generation Benchmark 來測試 RTX Spark N1X 的本地端大型語言模型推論效能。在 llama.cpp 推論引擎的測試環境下，使用 Phi 3.5、Mistral 7B、Llama 3.1 與 Llama 2 模型進行測試，最終分別獲得 2,741 分、2,340 分、2,255 分與 2,141 分的效能分數。
其中，在 Phi 3.5 語音模型環境下的平均文字輸出速度為相當優異的 74.12 tokens/s，首字回應時間僅需 0.25 秒；Mistral 7B 與 Llama 3.1 也分別達到 52.83 tokens/s 與 50.04 tokens/s，這也表示使用 RTX Spark N1X 晶片，能過提供使用者在使用本地端語言模型的文字生成，或是使用 AI 代理時互動體驗上，都能夠具備流暢的操作體驗。
最後，則要來看到 AI Computer Vision 2.0 的測試模式下，透過 TensorRT 推論引擎與 FP16 運算精度進行測試，RTX Spark N1X 則獲得 3,991 分的效能分數。其中，在 ConvNeXt 影像分類模型的處理速度達到每秒 1,958.53 張圖片，BLIP 影像理解模型則可達到每秒 363.058 次推論次數，另外在 SAM 2.1 影像分割、DETR 物件偵測及 ESRGAN 影像超解析度等測試項目中，也展現出 RTX Spark N1X 相當優異的 GPU 加速能力。
- 《Cyberpunk 2077》遊戲效能（插電）
- 《Cyberpunk 2077》遊戲效能（未插電）
- 《Forza Horizon 6》遊戲效能（插電）
- 《Forza Horizon 6》遊戲效能（未插電）
首先第一款遊戲為《Cyberpunk 2077》，遊戲環境設定均為 2880×1800 解析度、預設畫質設定，並開啟光線追蹤、DLSS 平衡模式、Transformer 超解析度模型與兩倍多畫格生成技術。實際測試結果，在插電狀態下獲得平均 65.21 FPS 的效能表現，至於在未插電下進行使用，平均 FPS 則為 55.82，相比之下的平均遊戲效能約下降 14.40%。
第二款遊戲則為《Forza Horizon 6》，遊戲環境設定均為 2880×1800 解析度，並開啟 DLSS 效能模式與 2x 畫格生成技術，預設的遊戲畫質則為高的設定。從實際測試結果來看，這款遊戲在插電狀態下的效能為平均 60 FPS，另在未插電狀態下，遊戲效能則來到 59 FPS，遊戲效能僅有約 1.67% 的下降幅度。
- 《漫威爭鋒》遊戲效能（插電）
- 《漫威爭鋒》遊戲效能（未插電）
- 《戰爭機器：E-Day》遊戲效能（插電）
- 《戰爭機器：E-Day》遊戲效能（未插電）
最後一款遊戲則是《戰爭機器：E-Day》，同樣將遊戲環境設定在 2880×1800 解析度，搭配 NVIDIA DLSS 動態升頻與畫格生成技術，並將多數遊戲圖形品質設定為高。實測在插電狀態下，平均畫面更新率為 66.69 FPS，切換至未插電狀態後則來到 63.34 FPS，兩者相差 3.35 FPS，平均遊戲效能下降約 5.02%。
從這四款實機遊戲的效能測試結果可以看到，雖然 RTX Spark N1X 在未插電狀態下遊戲效能雖然都有下降，但實際上的差異都不會超過 15%，且平均的 FPS 均仍能維持在標準的 60 FPS 以上，這也正如同 NVIDIA 所標榜的主要特點，RTX Spark N1X 不僅擁有與 RTX 5070 筆電 GPU 近乎相同的優異遊戲效能表現，同時在 DLSS 與影格生成技術的協同作業下，在插電或使用電池供電時，依舊能保持一樣優異且穩定流暢的遊戲體驗。
這次布萊恩有幸能夠受邀前往美國舊金山參加 NVIDIA RTX Spark Editor's Day 的活動，也在第一時間取得搭載 RTX Spark 筆電，在這段時間的實際使用與效能測試的過程中，確實有解決我在先前 Computex 時所產生的幾個疑慮。
- 在行動攜帶性部分，這次拿到的 ASUS ProArt P16 的重量為 1.77Kg、厚度則為 12.9mm，以 16 吋的筆電來說，說真的其實不會很重，對於行動攜帶型與實際的效能表現來說確實是相當優異的表現。尤其是以搭載 RTX 5070 筆電 GPU 的 16 吋電競筆電重量基本上都超過 2Kg 的情況下，這樣的重量與厚度配置真的算是相當輕薄。
- 從實際的效能測試結果已經可以證明，RTX Spark 筆電在插電與未插電的使用狀態下，效能雖然還是有所不同，但基本上的效能差異約在 10-15% 之間，且效能表現都有超過平均效能的使用需求，對於行動工作者來說確實是相當有吸引力的設計。
- 採用 ARM 架構的 RTX Spark 筆電，雖然已經有不少我們常用的應用程式，如 Office 系列與 Aodbe 系列應用程式，都已經可以順利的運行，但還是有很多應用程式尚未支援在 ARM 架構的作業系統下運行，對於之後持續的更新支援也是滿值得關注的點。不過還好的是，對於遊戲玩家來說，Steam 與 Xbox 上所提供的大多數遊戲，基本上都可以順利的在 RTX Spark 筆電上流暢的運行，相比於 Apple M 系列晶片來說更多了遊戲體驗的優勢。
- 至於即將上市的各個品牌 RTX Spark 筆電，都可以選擇 64GB 或 128GB 兩種統一記憶體規格，且價差來到 10 萬該如何選擇？如果各位的使用情境是日常工作、遊戲娛樂體驗，且無需運作大型 AI 模型的運算，基本上 64GB 的版本就已經夠用；但如果像是程式開發工作，又有大型的本地端 AI 模型運算需求，那就建議直接上到 128GB 版本會是更好的選擇。
以上就是本次針對 NVIDIA RTX Spark 筆電的實機效能測試，目前還在進行電池續航力的測試，如果各位還有想要看到什麼測試，也歡迎在下方留言區讓我知道，我會盡快為各位進行測試，之後也會為各位陸續帶來各個品牌的 RTX Spark 筆電的效能測試，還請各位耐心等待！最後想要看更多關於 RTX Spark 的各種功能應用介紹，也歡迎各位前往陳拔的系列報導文章喔～～
【Part1】要價超過 18 萬的筆電能玩什麼？NVIDIA RTX Spark Editors Day 美國舊金山現場揭密
【Part2】要價超過 18 萬的筆電能玩什麼？ NVIDIA RTX Spark 遊戲效能實機測試
▊福利社
感謝分享&介紹，NVIDIA RTX Spark 輕薄筆電 就是讚啦 
