Nvidia の RTX Spark ラップトップで Windows から脱出したいと考えている開発者は、ちょうど壁にぶつかりました。 MindStudio が公開した詳細な実践レビューでは、GPU アクセラレーション、完全なデスクトップ、動作する周辺機器を備えたこれらの AI 中心のマシンに Linux がインストールされて実行される一方で、暗号化された電源管理ファームウェアが GPU を Windows クロック速度の約 3 分の 1 にロックし、同じハードウェアとモデル上でのローカル AI 推論が 1 秒あたり 65.4 トークンからわずか 13.9 トークンに低下することがわかりました。

これは、AI 開発者向けに販売されている正確なマシンでは 5 倍近くの差があります。このストーリーの詳細については、現在進行中の 最新の AI 開発 をご覧ください。

ベンチマーク: 1 つのモデル、4 つの構成

このレビューでは、ラップトップの 128GB ユニファイド メモリに適合する 1,200 億パラメータのオープン モデルである GPT-OSS-120B を、次の 4 つの構成でベンチマークしました。

  • ARM 上の Windows (ネイティブ): 1 秒あたり 65.4 トークン
  • WSL (Windows 内の Linux): 1 秒あたり 65.1 トークン
  • Nvidia DGX Spark (デスクトップ ユニット): 61 トークン/秒
  • ネイティブ Linux (同じラップトップ): 1 秒あたり 13.9 トークン

模様が印象的です。 WSL — Windows 上のサブシステムとして実行される Linux — は、ネイティブ Windows とほぼ正確に一致します。デスクトップ クラスの DGX Spark は、Windows 上のラップトップよりもわずかに遅いですが、これは温度プロファイルの違いを反映していると考えられます。しかし、同じラップトップ上のネイティブ Linux は、Windows のパフォーマンスのわずか 5 分の 1 しか管理できません。

暗号化されたファームウェアが根本原因です

原因はオープンソースの Nvidia カーネル ドライバーではなく、CUDA アクセラレーションを提供します。これは、Nvidia プラットフォーム コントローラーおよびフレームワークと呼ばれる Windows 専用のコンポーネントであり、CPU と GPU 間の電力供給を管理します。レビューでは、このファームウェアには Linux に相当するものがないことが判明しました。また、その電力テーブルは暗号化されているため、Windows ドライバーのみがそれを読み取ることができます。

実際の効果: ラップトップを壁面電源に接続すると、GPU は Windows では 2.2 GHz 以上に達するのではなく、Linux では約 780 MHz にロックされます。バッテリ駆動ではその差は縮まりますが、プラグイン動作はまさに推論パフォーマンスのピークが期待されるときであり、まさに Linux がそれを実現できないときです。

メモリ分割の問題

Windows に依存する設定はクロック速度だけではありません。ラップトップのファームウェアは、デフォルトで 128 GB ユニファイド メモリのうち 96 GB を GPU 用に予約しており、繰り返しになりますが、その分割を変更する設定を公開しているのは Windows だけです。

レビュー担当者はこれを困難な方法で発見しました。Linux を起動した後、128GB のうち 28GB のみがシステムに認識されました。この修正には、Windows を再起動し、GPU メモリ予約を 4GB に落としてから、Linux を再起動する必要があり、その後 120GB になる可能性がありました。その迂回路がなければ、マシンに快適に収まるはずの大きなモデルは、Linux ではまったく手の届かないものになってしまいます。

Linux のインストールはまだ冒険です

スロットルされた GPU に到達することさえ簡単ではありませんでした。 Asus および Dell ハードウェアでチップをすでにサポートしている Arch ベースのディストリビューションである Omarchy を使用したレビューの最初の試みは、MSI Prestige N16 Flip AI Plus では起動中にディスプレイがちらつき、不安定になり失敗しました。 Debian への切り替えはより確実に機能しましたが、回避策が必要でした。インストーラは Wi-Fi 経由で接続できず、USB イーサネット アダプタが必要で、バニラ カーネルはラップトップのキーボード、タッチパッド、または GPU をサポートせずに出荷されていました。

Omarchy に戻ると、そのカーネルには Nvidia のオープンソース ドライバーがバンドルされているため、ドライバーの問題は解決されました。プロセスの初期段階では、HDMI 出力もインストール中に動作しませんでした。レビュー担当者は、インストーラーを追跡するためだけに外部カメラをラップトップの内部画面に向けることにしました。構成が完了すると、最終的なシステムは 4K および 120Hz で完全なデスクトップを実行し、オーディオ、キーボード、タッチパッド、CUDA アクセラレーションが正常に動作しました。

地元の AI 開発者にとってこれが重要な理由

RTX Spark プラットフォームは、MSI Prestige、Asus ProArt、Dell XPS などのマシンに同梱されており、すべて Nvidia の DGX Spark デスクトップ ユニットと同じ GPU 設計を使用しています。しかし、重要な相違点があります。DGX Spark には、すぐに使える Nvidia 独自の Linux ビルドが同梱されていますが、すべてのラップトップ バージョンには ARM 上の Windows が同梱されています。本格的なローカル AI ツール (vLLM、SGLang) の多くは Linux ファーストで構築されており、これらのマシンを購入する開発者が Linux を搭載したいと考えるのはまさにこのためです。

このレビューでは、WSL が今日の実用的な答えであると結論付けています。WSL は、Windows ドライバー スタックを利用し、電源に接続されているかバッテリーに接続されているかにかかわらず、GPU をフルにブーストし続け、Linux ファーストの AI ツールを引き続き実行します。 Native Linux は依然として趣味的なプロジェクトであり、機能しますが、宣伝されているハードウェアのパフォーマンスのほとんどは無視されます。

実際の修正は、Nvidia がプラットフォーム コントローラーの電源管理ロジックを Linux ドライバーに移植するかどうかにかかっています。それが実現するまでは、このラップトップは購入者が望むもの、つまりポータブル DGX Spark にはなれない、とレビューでは指摘されています。 Nvidia はこの調査結果について公にコメントしておらず、Linux サポートのスケジュールについても示唆していません。これらのラップトップとデスクトップ ユニットのどちらを選択するかを決定する開発者にとって、ファームウェアの現在の状態は重大な警告です。仕様書には 2 GHz と記載されていますが、Linux では、それを要求する方法を知っているのは Windows だけです。

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