NVIDIA RTX Spark N1X 18 Cores : presque comme un modèle à 20 cœurs, mais avec 32 GB de mémoire

Le NVIDIA RTX Spark N1X 18 Cores est la version d’entrée de gamme du processeur NVIDIA pour les ordinateurs portables Windows 11 Arm. Il associe 18 cœurs Grace à un GPU Blackwell doté de 5120 cœurs CUDA. Dans Cinebench 2026, un ordinateur portable équipé de cette puce a même devancé l’une des configurations à 20 cœurs.

Cependant, les ordinateurs portables disponibles avec le N1X d’entrée de gamme ne disposent que de 24 ou 32 GB de mémoire, tandis que la version supérieure existe dans des configurations allant jusqu’à 128 GB. Pour les réseaux de neurones locaux, ce désavantage est plus important que la différence du nombre de cœurs CPU.

Ce qui le distingue du RTX Spark N1X à 20 cœurs

Les deux versions utilisent l’architecture graphique Blackwell, une mémoire LPDDR5X partagée avec un bus de 256-bit, et prennent en charge CUDA, DLSS ainsi que le ray tracing matériel. Leur TDP s’étend de 45 à 80 W. Les performances IA indiquées concernent les calculs pour les réseaux de neurones, et non le FP32.

La documentation officielle de NVIDIA présente une divergence : la fiche technique détaillée limite la mémoire du N1X d’entrée de gamme à 32 GB, tandis que la page générale du RTX Spark indique 64 GB. Les configurations avec 24 et 32 GB sont pour l’instant les seules confirmées à la vente.

Performances CPU : 18 cœurs presque au niveau de 20

StorageReview a comparé le Lenovo Pro 9n 15 équipé du N1X d’entrée de gamme à deux ordinateurs portables utilisant la version à 20 cœurs. Les appareils ont été testés sur secteur, en mode hautes performances.

Cinebench 2026

Le Lenovo à 18 cœurs n’a devancé le HP que de 8 % dans le test multithread, mais il a dépassé le Yoga 9n à 20 cœurs de 2 %. Cette différence s’explique par les réglages de puissance et le refroidissement des ordinateurs portables.

Dans Geekbench 7, le Lenovo Pro 9n testé a obtenu 2470 points en Single-Core et 20 924 points en Multi-Core. Ces résultats ont été obtenus par Micro Center selon une autre méthodologie. Globalement, le N1X d’entrée de gamme est proche de la version supérieure dans les tâches multithread, notamment le rendu et la compilation.

Blackwell : performances dans les jeux et 3DMark

Le RTX Spark d’entrée de gamme est équipé de 5120 cœurs CUDA, de Tensor Cores de cinquième génération et de RT Cores de quatrième génération.

Chez Micro Center, le GPU du Lenovo Pro 9n a obtenu 2822 points dans 3DMark Steel Nomad et 6737 points dans Port Royal. À titre de comparaison, l’ASUS ProArt P16 équipé d’un N1X à 20 cœurs a obtenu 3134 points dans Steel Nomad, tandis que le HP HyperX Omen 16 avec une GeForce RTX 5070 Laptop a obtenu 3049 points. Les résultats ayant été obtenus dans des laboratoires différents, la comparaison reste indicative.

Dans les jeux, le Blackwell intégré est généralement moins performant que les GeForce dédiées.

Tests de jeux Notebookcheck, 1920 × 1080

Les tests ont été réalisés sans mise à l’échelle de la résolution ni génération d’images. Les ordinateurs portables diffèrent par leurs réglages de puissance et leur système de refroidissement.

Dans Cyberpunk 2077, le Blackwell d’entrée de gamme a été moins performant que la RTX 5060 Laptop de 11 %, et de 14 % dans Baldur's Gate 3. Il s’agit d’un résultat élevé pour un GPU intégré, même si deux jeux ne suffisent pas pour évaluer les performances globales.

Les limitations de Windows on Arm restent également présentes. Les jeux qui ne prennent pas nativement en charge Arm peuvent fonctionner via l’émulation Prism, mais la compatibilité dépend du jeu concerné, de son système de protection et des bibliothèques utilisées.

Réseaux de neurones locaux : performances et limitations de la mémoire

Le RTX Spark utilise une mémoire partagée par le CPU et le GPU. Cependant, sous Windows, la quantité accessible au GPU doit être allouée séparément dans NVIDIA App.

Sur le Lenovo Pro 9n testé, 12 GB des 32 GB de mémoire ont été alloués au GPU, laissant 20 GB au système. StorageReview a pu augmenter cette allocation à 16 GB, mais NVIDIA App a averti qu’un réglage aussi poussé pouvait entraîner une instabilité.

Avec l’allocation initiale de 12 GB, le laboratoire n’a pas pu lancer le test gpt-oss:20b, qui nécessitait davantage de mémoire GPU disponible. Le résultat peut varier avec une autre répartition de la mémoire ou une autre méthode de chargement.

Vitesse de génération de LLM locaux

Les résultats de Llama 3.1 8B ont été obtenus par StorageReview dans MLPerf Client 2.0. Bonsai 27B et Gemma 4 12B ont été testés par Micro Center. Les fourchettes correspondent à différents scénarios avec des requêtes courtes et longues. La vitesse de modèles différents ne peut pas être comparée directement.

Dans MLPerf, le N1X d’entrée de gamme n’a été devancé que de 2 % par le HP à 20 cœurs pour la vitesse de génération de Llama 3.1 8B. Le Lenovo a par ailleurs réussi à exécuter Bonsai 27B à une vitesse allant jusqu’à 42 tokens/s.

La possibilité d’exécuter un modèle dépend non seulement du nombre de paramètres, mais aussi de la quantification, de la longueur du contexte et de la mémoire occupée par les autres applications. Ainsi, le test réussi d’un modèle 27B ne garantit pas le fonctionnement de n’importe quel modèle de cette taille.

Prix : est-il intéressant d’économiser sur la version d’entrée de gamme ?

En novembre 2026, Micro Center proposait deux configurations du Lenovo Pro 9n.

Les prix tiennent compte des remises de Micro Center et peuvent évoluer.

Le supplément de $1000 apporte deux cœurs CPU supplémentaires, 20 % de cœurs CUDA en plus, deux fois plus de mémoire et un SSD de 2 TB au lieu de 1 TB.

L’augmentation de la mémoire est particulièrement utile pour les LLM locaux. La LPDDR5X étant soudée à la carte, il est impossible de l’étendre après l’achat.

Les ordinateurs portables équipés d’une GeForce RTX 5070 ou RTX 5080 Laptop dédiée peuvent constituer une alternative. Ils sont mieux adaptés aux jeux et aux applications Windows x64 traditionnelles. En revanche, la quantité de mémoire GPU disponible dépend avant tout de la mémoire vidéo dédiée de la carte graphique, et non de la RAM système totale.

Faut-il acheter le NVIDIA RTX Spark N1X 18 Cores ?

Le N1X d’entrée de gamme peut être envisagé pour les tâches qui nécessitent CUDA et des logiciels compatibles sous Windows on Arm :

• Exécution locale de LLM tenant dans la mémoire GPU disponible.
• Développement et test de logiciels utilisant CUDA.
• Accélération GPU dans les applications professionnelles compatibles.

En termes de performances CPU, le N1X d’entrée de gamme est proche de la version supérieure, et son GPU intégré se montre capable de faire tourner même des jeux exigeants. Pour les grands LLM locaux, il vaut cependant mieux choisir une configuration dotée de 64 ou 128 GB de mémoire.

Avec un prix d’environ $2800, le RTX Spark N1X 18 Cores reste une solution spécialisée. Si CUDA sous Arm n’est pas nécessaire, un ordinateur portable x86 équipé d’une GeForce dédiée peut se révéler plus avantageux.