LONDON (IT BOLTWISE) – ASUS bringt mit dem ProArt P16 eines der ersten kommerziellen Geräte auf den Markt, die die neue NVIDIA-„RTX Spark“-Plattform in einem Laptop-Design ausrollen. Im Test zeigt die Kombination aus N1X-SoC und Blackwell-iGPU vor allem bei KI- und Raytracing-Workloads Profil. Besonders auffällig ist der Sprung auf bis zu 128 GB Unified Memory, der lokale LLMs und größere Render-Szenen praktikabler macht. Gleichzeitig bleibt die CPU-Lastigkeit im Single-Core-Vergleich hinter manchen Top-x86-Konkurrenten zurück.
Mit „RTX Spark“ versucht NVIDIA den nächsten Schritt von der Rechenzentrums-Ästhetik hin zum klassischen Windows-Client: Ein Windows-on-Arm-Notebook soll sich nicht wie ein Experiment anfühlen, sondern wie ein System, bei dem Software-Optimierungen die Architekturglättung übernehmen. ASUS adressiert dafür eine Zielgruppe, die ohnehin ständig zwischen Produktivität, Creator-Tools und KI wechselt – und genau dieser Kontext erklärt, warum der ProArt P16 als erstes Testgerät so spannend ist: Er ist nicht nur ein neues Laptop-Panel im Laptop-Gewand, sondern trägt das N1X-SoC in der „voll bestückten“ Konfiguration mit 20 CPU-Kernen sowie eine sehr große GPU-Ausstattung.
Technisch basiert der ASUS ProArt P16 auf dem NVIDIA N1X SoC, gefertigt bei TSMC im 3-nm-Prozess über beide Dies hinweg. In der getesteten Variante arbeitet die CPU mit 20 Kernen und 20 Threads: zehn Arm Cortex-X925 für Performance und zehn Arm Cortex-A725 für Effizienz. Die Taktobergrenzen liegen bei etwa 4,0–4,1 GHz für die Performance-Kerne und 2,8 GHz für die Effizienz-Kerne. Auf Cache-Seite nennt der Aufbau insgesamt 49 MB On-die-Speicher: 24 MB L3 und 25 MB L2, verteilt auf Performance-Core-Cluster sowie einen Effizienz-Cluster mit deutlich kleineren Einzelblöcken. Für die GPU setzt NVIDIA bei RTX Spark auf die Blackwell-nahe GB20B-Implementierung mit bis zu 6.144 „Cores“ über 48 SMs – und genau hier kommt die KI-Aspektkette ins Spiel: 5.-Gen-Tensor-Cores, DLSS, Reflex, CUDA, NVFP4 und Raytracing-Units werden als Paket adressiert, ergänzt um bis zu 31 TFLOPs FP32 und bis zu 1000 TOPS NVFP4 (FP4) für KI-Workloads.
Die Speicher- und I/O-Entscheidungen sind bei diesem Laptop der Teil, der in der Praxis am schnellsten spürbar wird. RTX Spark unterstützt 256-bit LPDDR5x (UMA) mit bis zu 9.400 MT/s und nennt damit rund 300 GB/s Rohbandbreite. Für den GPU-Zugriff greift eine kohärente Fabric; im Text wird zudem eine 600-GB/s-Aggregatbandbreite über C2X erwähnt. Entscheidend ist aber die Kapazität: Der ProArt P16 wird mit bis zu 128 GB Unified Memory beschrieben. Während viele klassische Consumer- oder Creator-Laptops mit diskreten GPUs meist bei 8–32 GB VRAM landen (und Spitzenmodelle deutlich darüber), zielt RTX Spark auf größere lokale Szenen und größere Modellgrößen – mit dem Nebeneffekt, dass auch „mehrere Agents“ im selben Speicherpool organisatorisch leichter wirken können. Beim Thema Cache wird außerdem ein 16-GB-System-Level-Cache genannt, der als L4 für den CPU-Teil dient und so datenarme Übergaben zwischen mehreren Engine-Blöcken unterstützen soll. Auf der Plattformseite kommen PCIe Gen5, vier USB4-Ports (je 40 Gbps), DisplayPort 2.0 sowie HDMI 2.1a und Wi-Fi 7 hinzu; für Sicherheit nennt NVIDIA Dual Secure Root mit zugehörigen Root-Prozessoren sowie Unterstützung für fTPM und discrete TPM. Der Laptop bewegt sich dabei im Bereich von 45–80 W SoC-TDP.
In den ersten Benchmarks zeigt sich ein gemischtes Bild, das typischerweise für heterogene Architekturen ist: Bei CPU-lastigen Tests liegt der RTX-Spark-Aufbau nicht durchgehend vorn, liefert aber solide Werte. In CPU-Z erreicht der ProArt P16 im Multi-Core rund 15.972 Punkte, während die Single-Core-Position laut Test bei etwa 1.197 Punkten liegt; in Cinebench 2024 werden starke Multi-Core-Ergebnisse gemeldet, während Single-Core-Teilstrecken eher wechselhaft ausfallen. Gleichzeitig macht die Plattform bei Speicherbandbreite deutlich Tempo: Die Messung liegt im Text bei dem höchsten Wert im Vergleich, was zu dem Eindruck passt, dass sich viele Creator- und Produktivaufgaben weniger an „absolut maximalem Einzelkern“ als an flüssigem Datendurchsatz und schneller Systemreaktion entscheiden. In Blender wird erwähnt, dass der RTX-Spark-Ansatz gegen Panther-Lake-Modelle besser abschneidet, aber hinter manchen Ryzen-AI-Top-SoCs bleibt – dazu passt die Beobachtung, dass DLSS-Varianten je nach Setup spürbar helfen, weil die Softwarepfade die GPU-Downstream-Leistung besser abbilden können.
Am sichtbarsten wird der Charakter von RTX Spark aber bei GPU- und KI-lastigen Lasten. In 3DMark-Speed Way dominiert die Blackwell-Implementierung mit 2.898 Punkten, während in Steel Nomad ebenfalls die Spitze bei 2.999 Punkten liegt. In raytracing-nahen Szenarien wirkt der Vorsprung besonders deutlich: Port Royal führt der Laptop an, laut Test mit etwa 66% Abstand zum Radeon-8060S-Design sowie „über 2x“ zu einer weiteren Vergleichseinheit. Im synthetischen Time-Spy-Kontext werden ebenfalls starke Ergebnisse im Bereich um 12.000 genannt. Bei echten Spielen sieht der Text eine pragmatische Realität: Ohne Up-Skalierung und Frame-Generation ist das Ergebnis weniger „vor allem schnell“, sondern eher „machbar in der dünnen Bauform“. Mit DLSS und Frame-Gen hingegen wird es konkret spürbar: Bei Cyberpunk 2077 im Medium-Preset bei 1200p wird um die 95 FPS ohne Frame Gen genannt, während mit Frame-Gen Werte nahe 198–200 FPS auftauchen. Bei Forza Horizon 6 liefert der ProArt P16 laut Tests die schnellsten Frames; besonders das 2x-Frame-Gen-Ergebnis wird hervorgehoben. Bei Gears of War E-Day wird zudem erwähnt, dass MFG-3x Modi die FPS über 100 bei 1440p+-ähnlichen Auflösungen drücken.
Für KI-Funktionen wird das Gerät im Text als einer der größten Pluspunkte eingeordnet. In UL Procyon AI für Text-Generation landet der ProArt P16 in den angegebenen Messungen bei den höchsten Werten, und auch bei Bildgenerierung wird ein konkreter Agent-/GenAI-Ansatz genutzt: Mit MLPerf Client 2.0.1 wird für GenAI „Flux 2 Klein“ (4B Parameter) getestet, die Bildausgabe wird mit 15,67 Bildern pro Minute bewertet. Für Agenten kommt Llama 3.1 8B Instruct zum Einsatz, wobei der Text von etwa 7 Sekunden pro Tool-Operation spricht. Das passt zu dem technischen Fundament: NVFP4, Tensor-Cores und die Möglichkeit, mit 64–128 GB Unified Memory praktisch lokale LLMs zu fahren, sollen genau die Lücke schließen, die viele 16–32-GB-Laptops entweder mit Wolkenlast oder mit deutlicher Modell-Reduktion lösen. Gleichzeitig bleibt die Thermik realistisch: Die getesteten Lastwerte zeigen Spitzen bis in den 80–90-W-Bereich, die Temperaturen klettern bei Peak-Lasten bis um 88 °C, und die Lüfter werden hörbar, sobald das System über längere Zeit gefordert ist. Positiv ist wiederum, dass die Effizienzdiagramme die Kernaussage stützen: Im Gaming werden im Text typischerweise 40–55 W genannt, was für eine Arm-SoC-Variante mit so viel GPU-Arbeit im dünnen Gehäuse ein handfestes Argument ist. So wirkt das ProArt P16 nicht wie ein „Windows-on-Arm“-Zwangsversuch, sondern eher wie ein Windows-Notebook mit klarer NVIDIA-Fokuslinie – mit dem Preis- und Optimierungs-„Aber“ am Horizont, das in der Praxis vor allem bedeutet: Wer DLSS, Frame-Gen und die Plattformpfade nutzt, bekommt spürbar mehr.
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