NVIDIA RTX Spark N1X 18 Cores：20コア版にほぼ匹敵、ただしメモリは32 GB

NVIDIA RTX Spark N1X 18 Coresは、Windows 11 Arm搭載ノートPC向けNVIDIAプロセッサの下位モデルだ。18基のGraceコアと、5120基のCUDAコアを備えるBlackwellグラフィックスを組み合わせている。Cinebench 2026では、このチップを搭載したノートPCが20コア構成の1つを上回った。

ただし、下位モデルのN1Xを搭載する現行ノートPCは24または32 GBのメモリしか搭載していない。一方、上位モデルは最大128 GBの構成で販売されている。ローカルニューラルネットワークでは、CPUコア数の違いよりも、このメモリ容量の制限のほうが重要になる。

20コア版RTX Spark N1Xとの違い

両モデルともBlackwellグラフィックスアーキテクチャを採用し、256-bitバスの共有LPDDR5Xメモリを搭載している。CUDA、DLSS、ハードウェアレイトレーシングにも対応する。TDPの範囲は45-80 Wだ。記載されているAI性能はニューラルネットワーク向けの演算に関するものであり、FP32の性能ではない。

NVIDIAの公式ドキュメントには食い違いがある。詳細仕様では下位モデルのN1Xのメモリを32 GBに制限している一方、RTX Sparkの総合ページでは64 GBと記載されている。現時点で販売が確認されているのは、24 GBおよび32 GBの構成だ。

CPU性能：18コアは20コアにほぼ引けを取らない

StorageReviewは、下位モデルのN1Xを搭載するLenovo Pro 9n 15と、20コア版を搭載する2台のノートPCを比較した。各製品は電源接続時の高パフォーマンスモードでテストされた。

Cinebench 2026

18コアのLenovoはマルチスレッドテストでHPにわずか8%及ばなかったが、20コアのYoga 9nは2%上回った。この違いは、ノートPCの電力設定と冷却性能によるものだ。

Geekbench 7では、テストしたLenovo Pro 9nがシングルコアで2470、マルチコアで20 924を記録した。これらの結果は、Micro Centerが別の測定方法で取得したものだ。総合的に見ると、下位モデルのN1Xはレンダリングやコンパイルを含むマルチスレッド処理で上位モデルに近い性能を発揮する。

Blackwell：ゲーム性能と3DMark

下位モデルのRTX Sparkは、5120基のCUDAコア、第5世代Tensor Cores、第4世代RT Coresを搭載している。

Micro Centerのテストでは、Lenovo Pro 9nのグラフィックスが3DMark Steel Nomadで2822、Port Royalで6737を記録した。比較として、20コア版N1Xを搭載するASUS ProArt P16はSteel Nomadで3134、GeForce RTX 5070 Laptopを搭載するHP HyperX Omen 16は3049だった。結果は異なるラボで取得されたものなので、比較は目安として捉える必要がある。

ゲームでは、内蔵Blackwellは通常、ディスクリートGeForceに及ばない。

Notebookcheckのゲームテスト、1920 × 1080

テストは解像度スケーリングとフレーム生成を使わずに実施された。ノートPCによって電力設定と冷却性能は異なる。

Cyberpunk 2077では下位モデルのBlackwellがRTX 5060 Laptopを11%下回り、Baldur's Gate 3では14%下回った。内蔵グラフィックスとしては高い結果だが、2本のゲームだけで総合的な性能を判断することはできない。

Windows on Armによる制限も残っている。Armのネイティブサポートがないゲームは、Prismエミュレーションを介して動作する場合があるが、互換性はゲーム本体、その保護機構、使用されているライブラリによって異なる。

ローカルニューラルネットワーク：性能とメモリ制限

RTX SparkはCPUとGPUで共有メモリを使用する。ただしWindowsでは、GPUが使用できる容量をNVIDIA Appから個別に割り当てる必要がある。

テストしたLenovo Pro 9nでは、32 GBのメモリのうち12 GBをGPUに割り当て、システム用に20 GBを残した。StorageReviewは割り当てを16 GBまで増やせたが、NVIDIA Appは極端な設定では不安定になる可能性があると警告した。

初期設定の12 GBでは、必要なGPUメモリ容量が不足したため、ラボはgpt-oss:20bのテストを実行できなかった。メモリの割り当て方やロード方法が異なれば、結果も変わる可能性がある。

ローカルLLMの生成速度

Llama 3.1 8Bの結果は、StorageReviewがMLPerf Client 2.0で取得したものだ。Bonsai 27BとGemma 4 12BはMicro Centerがテストした。数値の範囲は、短いプロンプトと長いプロンプトという異なるシナリオを反映している。異なるモデルの速度を直接比較することはできない。

MLPerfでは、下位モデルのN1XはLlama 3.1 8Bの生成速度で20コアのHPにわずか2%及ばなかった。一方、LenovoではBonsai 27Bを最大42トークン/秒で実行できた。

実行できるかどうかは、パラメーター数だけでなく、量子化、コンテキスト長、他のアプリケーションが使用しているメモリ容量にも左右される。そのため、ある27Bモデルのテストに成功しても、同じサイズのあらゆるモデルが動作するとは限らない。

価格：下位モデルで節約する価値はあるか

2026年11月、Micro CenterではLenovo Pro 9nの2種類の構成が販売されていた。

価格はMicro Centerの割引を反映したもので、変更される可能性がある。

$1000を追加すると、CPUコアが2基増え、CUDAコアが20%増加し、メモリ容量が2倍になり、SSDも1 TBから2 TBになる。

ローカルLLMでは、メモリ容量の増加が特に有用だ。ただしLPDDR5Xは基板に直付けされているため、購入後に増設することはできない。

代替候補としては、ディスクリートGPUのGeForce RTX 5070またはRTX 5080 Laptopを搭載したノートPCがある。これらはゲームや従来型のx64 Windowsアプリケーションに適している。一方、利用できるGPUメモリ容量は、共有システムRAMではなく、主にグラフィックスカード自身のビデオメモリによって決まる。

NVIDIA RTX Spark N1X 18 Coresは買うべきか

下位モデルのN1Xは、CUDAとWindows on Arm対応のプログラムが必要な用途に向いている。

• 利用可能なGPUメモリに収まるLLMのローカル実行。
• CUDAプログラムの開発とテスト。
• 互換性のあるプロフェッショナルアプリケーションでのGPUアクセラレーション。

CPU性能では下位モデルのN1Xは上位モデルに近く、内蔵グラフィックスも負荷の高いゲームを処理できる。ただし、大規模なローカルLLMを利用するなら、64または128 GBのメモリを搭載した構成を選ぶほうがよい。

約$2800という価格では、RTX Spark N1X 18 Coresは依然として専門用途向けの製品だ。Arm上のCUDAが必要ないなら、ディスクリートGeForceを搭載したx86ノートPCのほうがコストパフォーマンスに優れる可能性がある。