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Nvidia RTX Spark: KI-Agenten laufen lokal auf dem eigenen PC

Nvidia hat in Seoul den RTX Spark vorgestellt: Ein Ein-Chip-System aus GPU und CPU soll KI-Agenten direkt auf dem PC ausführen, ganz ohne Cloud.

Nvidia presenter showing the RTX Spark superchip combining a Blackwell GPU and Grace CPU at a press event in Seoul.
Bild: 미래를 보는 창 - 전자신문
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Nvidia drängt mit RTX Spark in den Markt für lokale KI. Der Superchip vereint GPU und CPU in einem Gehäuse, damit KI-Assistenten auf dem Heim-PC laufen, ohne auf die Cloud angewiesen zu sein. Auf einer Pressekonferenz in Seoul erläuterte das Unternehmen am 6. November die Kernarchitektur und Anwendungsfälle für lokale Agenten.

RTX Spark, auch N1X genannt, kombiniert eine Nvidia-GPU der Blackwell-RTX-Reihe mit einer 20-Kern-CPU der Grace-Familie, die gemeinsam mit MediaTek entwickelt wurde. Beide Chips sind über NVLink-C2C verbunden, Nvidias schnelle Chip-zu-Chip-Verbindung. Die Plattform unterstützt bis zu 128 GB einheitlichen Speicher und 1 Petaflop KI-Rechenleistung. Im Juni hatte CEO Jensen Huang das Produkt erstmals in Korea vorgestellt, nach einer Veranstaltung im Seouler Coex am 16. Oktober startete dort der Verkauf.

Ein gemeinsamer Speicher für CPU und GPU

Bei herkömmlichen Notebooks hängt die Grafikspeichergröße von der GPU-Klasse ab. RTX Spark lässt CPU und GPU dagegen denselben Speicherraum nutzen und hält ihre Caches kohärent. Laut Nvidia lassen sich so große KI-Modelle und anspruchsvolle kreative Arbeiten gleichzeitig in einem Speicherpool ausführen. Der bekannte GeForce-RTX-Softwarestapel mit CUDA, DLSS und TensorRT wird unverändert unterstützt.

Nach Angaben von Nvidia erreichte RTX Spark bei lokalen Agenten, Feinabstimmung, 3D-Rendering, Bild- und Videogenerierung sowie Gaming das 2,7- bis 4,6-Fache gewöhnlicher Systems-on-Chip. Jeff Yen, Technical Marketing Director für Asien-Pazifik, sagte, kein Windows-SoC komme bei Leistung und Energieeffizienz auch nur nahe heran.

Warum Agenten, warum jetzt

Yen bezeichnete das laufende Jahr als Wendepunkt für lokale Agenten, deren Intelligenz die cloudbasierter Spitzenmodelle rasch einhole. Anders als klassische LLM-Chatbots verstünden KI-Agenten das Ziel der Nutzer, schlössen darauf und führten Aktionen aus; der PC werde so vom Werkzeug zum Teammitglied.

Neben der Hardware zeigte Nvidia schlanke Modelle mit deutlich geringerem Speicherbedarf sowie eine Technik, die lokale und Cloud-Verarbeitung kombiniert. Ziel sei ein vollständiges On-Device-KI-Ökosystem rund um den Chip.

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