NVIDIA RTX Spark N1X 18 Cores: 20코어에 가깝지만 메모리는 32GB

NVIDIA RTX Spark N1X 18 Cores는 Windows 11 Arm 노트북용 NVIDIA 프로세서의 하위 버전이다. 18개의 Grace 코어와 5120개의 CUDA 코어를 갖춘 Blackwell 그래픽을 결합했다. 이 칩을 탑재한 노트북은 Cinebench 2026에서 20코어 구성 중 하나를 앞서기도 했다.

하지만 하위 모델인 N1X를 탑재한 노트북은 24GB 또는 32GB 메모리만 제공되는 반면, 상위 버전은 최대 128GB 구성으로 출시된다. 로컬 신경망을 실행할 때는 CPU 코어 수 차이보다 이 메모리 용량의 한계가 더 중요하다.

20코어 RTX Spark N1X와의 차이

두 버전 모두 Blackwell 그래픽 아키텍처와 256-bit 버스의 통합 LPDDR5X 메모리를 사용하며, CUDA, DLSS, 하드웨어 레이 트레이싱을 지원한다. TDP 범위는 45-80W다. 표기된 AI 성능은 FP32가 아닌 신경망 연산 기준이다.

NVIDIA 공식 문서에는 차이가 있다. 상세 사양은 하위 모델인 N1X의 메모리를 32GB로 제한하지만, RTX Spark 개요 페이지에는 64GB로 표기되어 있다. 현재 판매가 확인된 구성은 24GB와 32GB다.

CPU 성능: 18코어가 20코어에 거의 뒤지지 않는다

StorageReview는 하위 모델 N1X를 탑재한 Lenovo Pro 9n 15와 20코어 버전을 탑재한 노트북 2대를 비교했다. 모든 기기는 전원에 연결한 고성능 모드에서 테스트했다.

Cinebench 2026

18코어 Lenovo는 멀티스레드 테스트에서 HP에 불과 8% 뒤졌지만, 20코어 Yoga 9n보다는 2% 앞섰다. 차이는 노트북의 전력 설정과 냉각 성능에 따른 것이다.

Geekbench 7에서 테스트한 Lenovo Pro 9n은 Single-Core 2470점, Multi-Core 20 924점을 기록했다. 이 결과는 Micro Center가 다른 방식으로 측정한 것이다. 전반적으로 하위 모델인 N1X는 렌더링과 컴파일을 포함한 멀티스레드 작업에서 상위 모델에 가깝다.

Blackwell: 게임 및 3DMark 성능

하위 모델 RTX Spark에는 5120개의 CUDA 코어, 5세대 Tensor Cores, 4세대 RT Cores가 탑재되어 있다.

Micro Center의 테스트에서 Lenovo Pro 9n의 그래픽은 3DMark Steel Nomad에서 2822점, Port Royal에서 6737점을 기록했다. 비교를 위해 20코어 N1X를 탑재한 ASUS ProArt P16은 Steel Nomad에서 3134점, GeForce RTX 5070 Laptop을 탑재한 HP HyperX Omen 16은 3049점을 기록했다. 서로 다른 실험실에서 얻은 결과이므로 비교는 참고용이다.

게임에서는 내장 Blackwell이 일반적으로 외장 GeForce에 뒤진다.

Notebookcheck 게임 테스트, 1920 × 1080

테스트는 해상도 스케일링과 프레임 생성을 사용하지 않고 진행했다. 노트북마다 전력 설정과 냉각 성능이 다르다.

Cyberpunk 2077에서 하위 모델 Blackwell은 RTX 5060 Laptop에 11% 뒤졌고, Baldur's Gate 3에서는 14% 뒤졌다. 통합 그래픽으로서는 높은 성능이지만, 두 게임만으로 전체적인 성능을 판단할 수는 없다.

Windows on Arm의 한계도 여전히 존재한다. Arm을 기본 지원하지 않는 게임은 Prism 에뮬레이션을 통해 실행할 수 있지만, 호환성은 게임별 지원 여부와 게임의 보호 기능, 사용 라이브러리에 따라 달라진다.

로컬 신경망: 성능과 메모리 한계

RTX Spark는 CPU와 GPU가 메모리를 공유한다. 그러나 Windows에서는 GPU에 할당할 메모리 용량을 NVIDIA App에서 별도로 지정해야 한다.

테스트한 Lenovo Pro 9n에서는 32GB 메모리 중 12GB를 GPU에 할당하고 20GB를 시스템에 남겼다. StorageReview는 할당량을 16GB까지 늘릴 수 있었지만, NVIDIA App은 극단적인 설정에서 불안정성이 발생할 수 있다고 경고했다.

기본 12GB 할당 상태에서는 GPU에서 사용할 수 있는 메모리가 부족해 gpt-oss:20b 테스트를 실행하지 못했다. 메모리 배분 방식이나 모델 로딩 방식에 따라 결과는 달라질 수 있다.

로컬 LLM 생성 속도

Llama 3.1 8B 결과는 StorageReview가 MLPerf Client 2.0에서 얻었다. Bonsai 27B와 Gemma 4 12B는 Micro Center가 테스트했다. 범위는 짧은 요청과 긴 요청 등 서로 다른 시나리오를 반영한다. 모델마다 측정된 속도는 직접 비교할 수 없다.

MLPerf에서 하위 모델인 N1X는 Llama 3.1 8B 생성 속도에서 20코어 HP에 불과 2% 뒤졌다. 한편 Lenovo는 Bonsai 27B를 최대 42토큰/초의 속도로 실행할 수 있었다.

실행 가능 여부는 파라미터 수뿐 아니라 양자화, 컨텍스트 길이, 다른 애플리케이션이 사용하는 메모리에도 좌우된다. 따라서 27B 모델 하나가 성공적으로 실행됐다고 해서 같은 크기의 모든 모델이 작동하는 것은 아니다.

가격: 하위 버전으로 절약할 가치가 있을까

2026년 11월 Micro Center는 Lenovo Pro 9n을 두 가지 구성으로 판매했다.

가격은 Micro Center 할인 적용 기준이며 변경될 수 있다.

$1000를 추가하면 CPU 코어 2개, CUDA 코어 20%, 메모리 2배, 1TB 대신 2TB SSD를 얻을 수 있다.

로컬 LLM을 실행할 때는 메모리 증가가 특히 유용하다. 또한 LPDDR5X는 메인보드에 납땜되어 있으므로 구매 후 확장할 수 없다.

대안으로는 GeForce RTX 5070 또는 RTX 5080 Laptop을 탑재한 노트북을 고려할 수 있다. 이런 제품은 게임과 기존 x64 Windows 애플리케이션에 더 적합하다. 하지만 사용할 수 있는 GPU 메모리 용량은 통합 시스템 RAM이 아니라 그래픽카드 자체의 비디오 메모리에 의해 결정된다.

NVIDIA RTX Spark N1X 18 Cores를 구매할 가치가 있을까

하위 모델인 N1X는 Windows on Arm에서 CUDA와 지원 프로그램이 필요한 작업에 적합하다.

• 사용 가능한 GPU 메모리에 들어가는 LLM을 로컬에서 실행하는 작업
• CUDA 프로그램 개발 및 테스트
• 호환되는 전문 애플리케이션에서 GPU 가속 사용

CPU 성능에서 하위 모델인 N1X는 상위 모델에 가깝고, 내장 그래픽도 까다로운 게임을 실행할 수 있다. 그러나 대형 로컬 LLM을 사용하려면 64GB 또는 128GB 메모리 구성을 선택하는 편이 좋다.

약 $2800의 가격에서 RTX Spark N1X 18 Cores는 여전히 특수 목적의 제품이다. Arm에서 CUDA를 사용할 필요가 없다면, 외장 GeForce를 탑재한 x86 노트북이 더 유리할 수 있다.