Анонс линейки Surface Laptop Ultra с NVIDIA RTX Spark
Microsoft готовится к масштабному событию в Сан-Франциско, запланированному на 7 октября 2026 года. На презентации будет представлена новая линейка ноутбуков Surface Laptop Ultra, построенная на базе фирменных систем-на-кристалле (SoC) NVIDIA архитектуры Arm с интегрированным графическим процессором RTX Spark. Ранее утечки подтвердили существование 20-ядерной версии, но теперь стало известно о расширении спектра предложений.
Конфигурации и спецификации
Согласно данным Windows Central, линейка будет включать как минимум две модификации с разным количеством ядер GPU и объемом памяти. Ключевой особенностью станет использование унифицированной памяти (Unified Memory), что критически важно для работы локальных AI-моделей. Также ожидается демонстрация, подтверждающая, что производительность на аккумуляторе не уступает работе от сети.
| Характеристика | Базовая модель (18-ядерная) | Топовая модель (20/24-ядерная) |
|---|---|---|
| Графический процессор | NVIDIA RTX Spark (18 ядер) | NVIDIA RTX Spark (20/24 ядра) |
| Объем памяти (RAM) | от 24 ГБ | от 32 ГБ |
| Диагональ экрана | 15 дюймов | |
| Тип дисплея | PixelSense Ultra, тачскрин | |
| Пиковая яркость HDR | 2 000 нит | |
| Тачпад | Haptic, на 30% больше, чем в Surface Laptop 15" | |
| Порты | 3x USB Type-C, 1x USB Type-A, HDMI, SD-картридер | |
Дисплей и периферия
Обе версии ноутбуков получат одинаковый 15-дюймовый экран PixelSense Ultra с высокой точностью цветопередачи и пиковой яркостью 2000 нит, что делает их пригодными для работы с HDR-контентом в условиях яркого освещения. Инженеры Microsoft также увеличили площадь тактильного тачпада на 30% по сравнению с предыдущим поколением Surface Laptop 15", сохранив функцию haptic feedback (вибрации для имитации клика).
Почему это важно
Интеграция NVIDIA RTX Spark в потребительские ноутбуки Microsoft знаменует переход к эре высокопроизводительных устройств на архитектуре Arm, способных запускать сложные AI-задачи локально. Наличие 32 ГБ унифицированной памяти в старшей версии открывает возможности для работы с крупными языковыми моделями (LLM) прямо на устройстве, что ранее было доступно только в специализированных рабочих станциях. Ожидается, что NVIDIA проведет живое демо, доказывающее отсутствие падения производительности при работе от батареи.
Источник: TechPowerUp ↗