엔비디아, AI 개발용 RTX 스파크 PC 공개
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블랙웰 GPU와 최대 128GB 통합 메모리로 AI 개발 전 과정을 로컬에서 처리하는 고가형 PC다.
엔비디아가 RTX 스파크(RTX Spark) 기반 윈도우 Arm 노트북과 소형 데스크톱을 내놨다. 최대 128GB 통합 메모리와 블랙웰(Blackwell) GPU를 갖춰 코딩 에이전트 실행부터 애플리케이션 시험·배포까지 한 기기에서 처리하는 개발용 PC다. 노트북, 클라우드 모델 API, 클라우드 가상머신으로 흩어졌던 AI 개발 흐름을 로컬 환경 하나로 합치는 데 초점을 맞췄다.1
엔비디아에 따르면 RTX 스파크는 GB10 시스템온칩(SoC)과 최대 1페타플롭의 FP4 AI 연산 성능을 제공한다. Qwen 3.8 Flash Next 같은 코딩 모델을 로컬에서 실행해 클라우드 에이전트의 토큰 사용량을 줄일 수 있다. 그레이스(Grace) CPU와 블랙웰 GPU는 추론과 미세조정, 컴파일을 함께 맡는다. 엔비디아가 인텔 Panther Lake 12Xe와 비교한 결과로는 코딩 에이전트 성능이 4.6배, 미세조정이 2.7배, 코드 컴파일이 1.8배 높다. 다만 이는 엔비디아가 공개한 자체 비교치다.1
개발자는 윈도우나 리눅스용 윈도우 하위 시스템(WSL)을 선택할 수 있다. 마이크로소프트와 함께 만든 윈도우 개발자 설정은 주요 프레임워크를 설치하고 알림과 터미널 환경을 개발 작업에 맞춘다. WSL에서는 클라우드 배포 환경과 같은 의존성을 쓸 수 있어 운영체제 사이에서 코드를 옮기는 과정을 줄였다. 소프트웨어 기반도 넓혔다. 엔비디아는 윈도우 Arm용 첫 PyTorch-CUDA 빌드, 기본 네이티브 Arm으로 제공되는 Python 3.15, 2,000개 이상의 Conda 패키지, 상위 1만5,000개 Python 패키지 가운데 97%가 넘는 패키지의 Arm 호환판을 제시했다.1
실제 제품은 철저히 고가 시장을 겨냥한다. 더버지에 따르면 상위 N1X 칩은 CPU 코어 20개와 CUDA 코어 6,144개를 갖췄다. 32GB HP OmniBook Ultra가 3,199.99달러, 128GB Asus ProArt P16이 6,999.99달러이며, 18코어·CUDA 코어 5,120개인 하위 구성도 2,599.99달러부터 시작한다.2 일주일간 사용한 기자들은 일반적인 Arm·x86 앱이 대체로 작동했다고 평가했지만, 일부 앱의 지연과 재실행, 게임 및 AI 작업의 문제도 확인했다. 따라서 RTX 스파크의 핵심 가치는 범용 노트북의 가격 경쟁력보다 대형 로컬 모델을 다루는 개발 환경의 통합에 있다.
Footnotes
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출처
- Code, Test, and Deploy on One Machine with NVIDIA RTX Spark | NVIDIA Technical Blog — NVIDIA Technical Blog
- A week with RTX Spark: everything we’ve learned using Nvidia’s new laptops — The Verge
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