Blender-Test: RTX Spark verarbeitet Szene mit 49,3 GB Speicherbedarf

Adam Conway berichtete am 22. Oktober 2026 bei XDA über einen Blender-Test, in dem eine hochdetaillierte Szene auf einem RTX-Spark-System 49,3 GB Szenenspeicher belegte. Der Wert zeigt, dass die Szene in der getesteten Speicherkonfiguration Platz fand. Bei Szenen, die in den 32 GB VRAM der RTX 5090 passen, ist diese laut XDA schneller.

Was im RTX-Spark-Test gemessen wurde

Getestet wurde ein HP OmniBook Ultra 16 mit einem 20-Kern-Grace-Prozessor, einer Blackwell-GPU mit 6.144 Kernen und 128 GB gemeinsamem LPDDR5X-9400-Speicher. Für die GPU waren im Test standardmäßig 64 GB reserviert; laut XDA lässt sich der Wert in der NVIDIA-App auf bis zu 96 GB erhöhen. Zum Einsatz kamen Blender 5.3 beta, Cycles und OptiX unter Windows on Arm.

Die Szene war eine prozedural erzeugte Stadt. Sie umfasste ein 15-mal-15-Raster, rund 13.600 Objekte, 24 Turmvarianten, 60 Fahrzeuge, 380 Bäume und 18 Kamerapositionen. Bei der höchsten Detailstufe wurden 139,3 Millionen Vertices ausgewertet. Die Blender-Datei blieb dabei kleiner als 2 MB: Den großen Speicherbedarf verursachten vor allem die ausgewertete Geometrie und die für OptiX aufgebauten Beschleunigungsstrukturen.

Die 49,3 GB bezeichnen den Speicherbedarf der Szene. XDA meldete insgesamt 50,6 GB GPU-Speichernutzung, einschließlich etwa 1,3 GB vor dem Renderstart. Bei fünf Bildern mit höchster Detailstufe schwankte der Spitzenwert laut Conway um weniger als 70 MB. Auch mit 16 Samples dauerte ein Render dieser Stufe mehr als elf Minuten. Conway führte einen großen Teil der Laufzeit auf die Geometrieaufbereitung und den Aufbau der Beschleunigungsstrukturen zurück.

Speicherplatz und Rendergeschwindigkeit sind zwei verschiedene Fragen

Die RTX 5090 hat laut XDA 32 GB GDDR7-VRAM und eine Speicherbandbreite von 1.792 GB/s. Für das RTX-Spark-System nennt XDA 300 GB/s. Die getestete Szene beanspruchte mehr Speicher, als auf der RTX 5090 ausschließlich im eigenen VRAM verfügbar ist. Das macht die RTX Spark aber nicht schneller: Bei Szenen, die in den VRAM der RTX 5090 passen, beschreibt XDA diese als leistungsstärkere Wahl.

Cycles kann für manche Speicherzuweisungen auf den Arbeitsspeicher des Systems zurückgreifen. Das funktioniert nicht mit allen Daten; wenn die im GPU-Speicher verbleibenden Zuweisungen nicht passen, kann der Render scheitern. Für mittlere 3D-Szenen stuft NVIDIA Studio eine RTX 5060 Laptop GPU mit 8 GB VRAM als „Essential“ ein. Blender nennt 32 GB Windows-Arbeitsspeicher als Empfehlung. Beide Richtwerte beziehen sich auf allgemeine Einsatzbereiche, nicht auf die hier getestete Szene mit 49,3 GB Szenenspeicher.

Ein separater Blender-Benchmark liefert zusätzlichen Kontext

In einem anderen Test erreichte ein Surface Laptop Ultra mit 20-Kern-Prozessor und 128 GB Speicher bei Blender 5.3 mit OptiX einen Wert von 4.679. DDay.it ordnete ihn 17 Prozent über dem Median einer RTX 5070 Laptop mit 4.005 und 7 Prozent unter dem Median einer RTX 5070 Ti Laptop mit 5.007 ein. Für diese Vergleichswerte wurden Mediane aus unterschiedlichen Blender-Versionen, Betriebssystemen und Leistungsgrenzen von Laptops herangezogen. Der Benchmark ist deshalb ein eigener Leistungskontext und keine Messung derselben Stadtszene.

Ein lokales Modell erzeugte Stadt und Skripte

Qwen3.8 Flash Next erstellte auf dem Laptop die Szene und die Skripte. Das lokale Modell lief laut XDA mit llama.cpp und Unsloth IQ4_XS-Quantisierung; bei der beschriebenen Konfiguration waren bis zu 45 Tokens pro Sekunde möglich. Es erzeugte ein Python-Skript mit etwas mehr als 700 Zeilen sowie ein separates PowerShell-Skript für den Render. Vom Prompt bis zum ersten vollständigen Cycles-Render vergingen rund 81 Minuten, ohne Eingriff des Autors. Für die finalen Render wurde der Inferenzserver abgeschaltet.

NeoTeos frühere Einordnung zu lokalen KI-Anwendungen auf RTX Spark behandelt andere Arbeitsabläufe als diesen Blender-Test.