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[lang_hl=es,Español]Tras analizar a fondo el NPU del RTX Spark de Nvidia, quedó claro que es hardware real basado en DLA con núcleos RISC-V y no solo un truco para usar la GPU. Funciona y acepta FP16 e INT8 saltándose limitaciones actuales, pero solo saca unos 6 TOPS, muy lejos de los 55 anunciados, y el INT8 va igual de rápido que el FP16. Gasta menos energía por sí solo, pero el modo híbrido deja la GPU encendida y baja la eficiencia general. En el GB10 del DGX Spark, el firmware lo tiene explícitamente apagado, así que probablemente el silicio lo trae pero Nvidia lo bloquea en Linux. Por software es muy verde: cero DirectML, TensorRT en beta lleno de parches manuales y Microsoft/Nvidia solo meten soporte básico para cumplir con Copilot+. Al final, el NPU existe físicamente y funciona a lo básico, pero rinde poco, el soporte está inmaduro y parece incluido más para validar la certificación de Microsoft que como prioridad real de Nvidia.[/lang_hl] [lang_hl=en,English]The RTX Spark’s NPU isn’t a fake GPU trick but a real standalone DLA chip with its own RISC-V cores, clock, and power rail. I ran actual neural networks on it, proving the main GPU isn’t secretly doing the work. It hits 5 to 6 TFLOPS in FP16 at roughly 3 watts, but even though the hardware supports INT8, it doesn’t run any faster than FP16, leaving Nvidia’s 55 TOPS claim unexplained. Efficiency is also meh since Windows forces a hybrid mode that keeps the main GPU awake. Software support is pretty raw with beta tools, no DirectML, and missing Copilot+ features. The whole setup basically looks like Nvidia just reused an existing DLA design to meet Microsoft’s Copilot+ requirements rather than pushing it as a real AI priority, especially since the exact same silicon explicitly disables the NPU on Linux boxes.[/lang_hl]

[lang_hl=es,Español]25 de Octubre de 2026[/lang_hl][lang_hl=en,English]October 25, 2026[/lang_hl]

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