NVIDIA ha lanzado los primeros drivers de desarrollo (R616.00) para su chip RTX Spark diseñados para Windows 11 Arm64, anticipándose al lanzamiento de nuevos portátiles y Mini-PC.

NVIDIA ha publicado el primer controlador de desarrollo para su chip RTX Spark. Este movimiento llega varios meses antes del lanzamiento comercial de los primeros portátiles y Mini-PC equipados con este nuevo rival de AMD, Intel y Qualcomm. En concreto, hablamos de los drivers R616.00 Developer Preview, diseñados específicamente para Windows 11 sobre arquitectura Arm64 y acompañado por la versión preliminar de CUDA 13.4. Y es que hay que recordar que este chip integra una CPU basada en la arquitectura Arm, por lo que se necesita una versión alternativa de Windows 11 optimizada para esta arquitectura.

Este movimiento confirma que NVIDIA RTX Spark no dependerá únicamente de la emulación de aplicaciones x86 en Windows on Arm. NVIDIA quiere construir un ecosistema nativo alrededor de CUDA, RTX, inteligencia artificial, creación de contenido y videojuegos, permitiendo que los desarrolladores adapten sus programas antes de que el hardware llegue al mercado en algún momento de otoño de este año.

NVIDIA habilita CUDA y controladores nativos para Windows Arm64

El controlador R616.00 se trata de la primera versión pública orientada al desarrollo sobre NVIDIA RTX Spark. Por ahora, este driver está especialmente dirigido al dirigido al Microsoft Surface RTX Dev Box, un sistema pasivo y sin ventilador creado para que los desarrolladores comiencen a trabajar con la plataforma antes del lanzamiento de los equipos comerciales. El paquete distribuido por NVIDIA está identificado directamente como un controlador para Windows 11 Arm64.

Paralelamente, la versión preliminar de CUDA Toolkit 13.4 incorpora compilador, bibliotecas y herramientas de construcción compatibles con objetivos Windows Arm64. Los desarrolladores podrán crear aplicaciones directamente desde un ordenador Arm o realizar compilación cruzada desde un sistema Windows x86-64, generando ejecutables preparados para RTX Spark pese a que aún no dispongan del nuevo hardware.

NVIDIA recomienda revisar previamente todas las dependencias de cada aplicación, elegir entre una adaptación completamente Arm64 o una implementación Arm64EC y comprobar elementos como instalación, actualizaciones, rendimiento y compatibilidad con CUDA. El objetivo es detectar bibliotecas o componentes que continúen limitados a x86 antes de validar finalmente el programa sobre un equipo RTX Spark real.

Una versión preliminar con problemas aún por resolver

El controlador R616.00 y CUDA 13.4 se encuentran todavía en fase de desarrollo. Debido a ello, NVIDIA advierte de que no deben utilizarse para producción, certificaciones ni comparativas de rendimiento. Los resultados obtenidos con esta versión tampoco deben considerarse representativos del rendimiento final del hardware, ya que tanto el software como los equipos disponibles actualmente pueden cambiar antes del lanzamiento comercial.

Entre los problemas conocidos se encuentra un rendimiento inferior al esperado en transferencias CUDA desde memoria paginable. NVIDIA recomienda utilizar memoria bloqueada mediante funciones como cudaMallocHost, cudaHostAlloc o cudaHostRegister. También puede aparecer una pantalla negra de aproximadamente dos minutos durante la instalación del controlador. Ahora bien, pasado dicho tiempo, el sistema debería recuperar la imagen automáticamente sin necesidad de reiniciar el equipo.

Los procesos de compilación de PyTorch también pueden provocar bloqueos de la GPU, reinicios inesperados o que el sistema deje de responder. Además, Nsight Copilot permanece deshabilitado en esta primera versión para Windows Arm64. Estas limitaciones muestran que el ecosistema aún está en una fase temprana, pero la publicación del controlador confirma que NVIDIA está preparando soporte nativo completo antes de la llegada de los primeros dispositivos. En esencia, estamos ante los primeros pasos de NVIDIA para allanar el camino cara a la llegada comercial de los primeros dispositivos RTX Spark. Ya sea para gaming, uso profesional o IA.