Con 64GB assegnati alla GPU, il notebook esegue modelli locali fino a 35 miliardi di parametri. Ma la seconda unità si è spenta tre volte durante un test double-precision, dopo un guasto analogo sulla prima.
Alle 20:06 del 14 ottobre, il registro eventi ha segnato lo spegnimento del Surface Laptop Ultra durante un calcolo OpenBLAS. La CPU era a 95,7°C. È accaduto di nuovo nei due tentativi successivi: il carico su tutti i core ha interrotto l'alimentazione mentre il sistema affrontava un problema di algebra lineare in doppia precisione. È la seconda unità del modello a manifestare lo stesso guasto.
Il difetto convive con i risultati di vertice nei test multi-core e con la possibilità di eseguire modelli AI che non entrano nella memoria delle GPU concorrenti. Questa recensione valuta le prestazioni della piattaforma. Le impressioni su design, schermo, tastiera e autonomia arriveranno in un seguito. Il quadro generale è vicino alla valutazione di Tom's Hardware: la piattaforma Windows on Arm convince nell'AI locale, ma è meno adatta al gaming, come racconta il suo test del Surface.
Modelli locali e agenti di coding
La configurazione in prova abbina un processore Grace a 20 core e una GPU Blackwell RTX da 6.144 core. I 128GB di LPDDR5X condivisa sono stati divisi in parti uguali tra sistema e GPU, che ne ha ricevuti 64GB. Nei test, la GPU poteva usare 62,5GB: abbastanza per caricare gpt-oss:20b e Qwen3.6-35B-A3B. È qui che il pool condiviso si distingue dai notebook con memoria video separata. Permette di caricare modelli che superano i 24GB di VRAM della GeForce RTX 5090 Laptop, ma non rende automaticamente più rapida la generazione quando il modello entra già nella memoria della GPU concorrente.
I due modelli hanno generato da 58 a 89 token al secondo. Sui modelli che riusciva a caricare, il Razer Blade 16, con GeForce RTX 5090 Laptop GPU e 24GB di VRAM, ha prodotto token a una velocità circa 2,3 volte superiore. Non poteva però eseguire i modelli di tier M. Il Surface è stato l'unico sistema del confronto a farli funzionare a velocità utilizzabili. Il compromesso è netto: più memoria per i modelli grandi, mentre la RTX 5090 può essere più veloce con quelli che rientrano nei suoi 24GB.
Nei test di coding con Codex CLI, il Blade ha completato il modello di tier S in 64 secondi, a 137,9 token al secondo. Ha però superato il controllo dei test del repository in due prove su tre. Il Surface ha impiegato 191,8 secondi e ha passato tutte e tre le prove. Per contare come riuscita, una prova doveva superare tutti gli 11 test del repository.
Con i modelli di tier M, il Surface ha completato il compito in 87,5 secondi con gpt-oss:20b 128K e in 88,6 secondi con Qwen3.6-35B-A3B 64K. Il Dell Pro Precision 5 16S ha richiesto rispettivamente 276,1 e 351,7 secondi; il Dell Pro 7 14 ne ha impiegati 585,4 e 678,2. Il tempo complessivo dipende anche da quante chiamate agli strumenti effettua l'agente. La velocità di generazione resta quindi un indicatore hardware più diretto.
La GPU integrata condivide memoria e banda con il resto del sistema. Durante l'esecuzione dell'agente, il punteggio Speedometer del Surface è sceso da 34,7 a 18,1. Sul Blade 16, dove l'agente usa la GPU RTX 5090, il calo è stato del 6%, da 38,4 a 36,3. Per un confronto con una GPU RTX Blackwell pensata per un'altra fascia di mercato, StorageReview ha pubblicato anche un test su server edge.
CPU veloce e memoria ad alta banda
Nel Cinebench 2026 multi-core, il N1X ha totalizzato 6.963 punti: il 34% in più rispetto al Precision 5 16S e il 47% oltre il risultato del Dell Pro Max 14 Premium. Nel test single-core ha raggiunto 558,5 punti, contro i 534,8 del Precision. In un ciclo di circa 30 minuti ha completato dieci passaggi, con una media stabile di 7.016 punti, l'1% sopra il risultato iniziale. In un test indipendente del 20-core N1X, Windows Central ha riportato 558 punti in single-core e 6.885 in multi-core. I risultati sono vicini, ma arrivano da prove distinte e condizioni diverse, come spiega il resoconto dei benchmark.
Anche la compilazione LLVM 21.1.4 ha premiato il Surface: 206,4 secondi, contro 327 sul Blade e 340,1 sul Precision. Nel test multi-thread di 7-Zip il notebook ha raggiunto 151 GIPS, il 20% più del Blade. In Blender 4.5 ha preceduto i concorrenti nelle tre scene CPU. Nel test x265 di HandBrake ha ottenuto 41,7 fps, il 25% più del sistema successivo.
Nei carichi a singolo thread, invece, ha guidato il Precision. Ha primeggiato nei benchmark Python e in Speedometer 3.1 con Edge, arrivando a 42,7 punti contro i 34,7 del Surface. La latenza della memoria è stata di 251ns; quella media tra core, 172ns. Entrambe sono le più alte nel confronto. Il Surface ha comunque raggiunto 122.114MB/s in STREAM Triad, il 48% oltre il Precision, e 130.516MB/s nel test Copy.
Una parte dei risultati dipende anche dal software per Arm64. La compilazione LLVM è stata rapida; SVT-AV1 ha invece raggiunto 15,4 fps, circa un quinto delle prestazioni dei sistemi x64. In GROMACS il Surface si è fermato a 17,29ns al giorno, contro i 26,41 del Blade. Il divario è attribuito all'assenza delle ottimizzazioni AVX2 nella build Arm64. Il test OpenBLAS sul Surface è stato interrotto dopo i problemi di alimentazione.
Il processore della piattaforma ha 20 core; la GPU Blackwell RTX ne conta 6.144. È disponibile anche una variante con CPU a 18 core e GPU da 5.120 core. Entrambe hanno un TDP combinato CPU-GPU di 45-80W. Il pool di memoria LPDDR5-9400 comunica tramite NVLink-C2C e un'interfaccia a 256 bit. La banda teorica è di circa 300GB/s. La quota riservata alla GPU si regola nell'app NVIDIA; nei carichi più grandi, i modelli da 32GB o 48GB non sono equivalenti. Plugable descrive la linea RTX Spark con configurazioni che partono da 18 core CPU e 5.120 CUDA core e arrivano alla versione da 20 core e 6.144 CUDA core. La memoria condivisa si può configurare fino a 128GB. La macchina in prova è quindi al vertice della gamma.
La piattaforma è progettata soprattutto per il calcolo AI locale. NVIDIA presenta la famiglia DGX Spark, basata sul chip GB10 Grace Blackwell, con 128GB di memoria unificata e la possibilità dichiarata di eseguire modelli fino a 200 miliardi di parametri. Sono specifiche della piattaforma DGX Spark, non una misura delle prestazioni di questo notebook. Nel Surface la memoria unificata ospita modelli più grandi rispetto a una GPU mobile con 24GB di VRAM. Velocità di inferenza e compatibilità dipendono anche dal carico e dai driver; conta inoltre il supporto software per Windows on Arm.
Spegnimenti e limiti dello storage
Nel test prolungato il Surface ha raggiunto 98°C e ha mantenuto quella temperatura per 31 minuti senza perdere prestazioni. Nei due tentativi falliti con il problema OpenBLAS N=20000, invece, la temperatura era di 95,2°C e 95,5°C. Windows ha registrato un'interruzione netta dell'alimentazione: Kernel-Power 41, codice bugcheck 0. Il sistema non aveva ricevuto la pressione del pulsante di accensione. Non risultavano dump di arresto anomalo, errori hardware fatali o eventi di arresto termico.
La prima unità di prova aveva già ceduto durante lo stesso carico ed era stata sostituita. I due esemplari avevano configurazioni di memoria diverse: 96/32GB nel primo, 64/64GB nel secondo. Gli indizi fanno pensare a un possibile problema di alimentazione o di protezione firmware sotto carico FP64 prolungato, ma la causa non è confermata. Nei due tentativi di riproduzione, il contatore PSYS ha raggiunto 4.419 e 4.406. Non misura la temperatura ed è un dato ancora da verificare.
L'SSD SK hynix PCIe Gen5 ha letto a 14,1GB/s e scritto a 11,5GB/s nei test sequenziali. Sul volume di sistema, attraverso NTFS e BitLocker, il test casuale 4K si è fermato a circa 300.000 IOPS. Sul dispositivo grezzo ha invece misurato 1.670.736 IOPS in lettura: il limite è nel percorso software di Windows on Arm, non nelle capacità dell'unità. BitLocker XTS-AES-128 con Memory Integrity attiva è una possibile causa del divario.
Microsoft ha presentato il Surface Laptop Ultra come il primo Surface con piattaforma NVIDIA RTX Spark. Il 14 ottobre, Plugable indicava il 16 ottobre come data d'inizio delle spedizioni. Per il modello da 15 pollici riportava un peso di circa 4,4 libbre, poco più di 2kg, e configurazioni di memoria LPDDR5X da 24GB fino a 128GB. L'annuncio è arrivato immediatamente prima dell'avvio delle consegne, come riporta l'aggiornamento di Plugable.
Le configurazioni consumer partono da 2.599,99 dollari per il modello con CPU a 18 core, 24GB di memoria e SSD da 512GB. Il prezzo sale a 5.899,99 dollari per la versione a 20 core con 128GB e SSD da 1TB. Il prezzo della configurazione business recensita non era disponibile. I due guasti sono stati segnalati ai vendor per le verifiche.
