Bei RTX Spark hängt die Windows-on-Arm-Kompatibilität vom Softwarepfad ab: Prism kann x86-Anwendungen im Benutzermodus übersetzen, während Gerätetreiber native Arm64-Unterstützung brauchen. XDA berichtete, dass auf einem HP OmniBook Ultra 16 mit RTX Spark Cyberpunk 2077 und Forza Horizon über Prism liefen. In einem separaten Test wurde eine angeschlossene RTX 4080 zwar erkannt, erhielt aber keine NVIDIA-GPU-Beschleunigung.
Ein Projektautor meldet außerdem vLLM mit CUDA auf RTX Spark unter Windows ARM64. Derivative-Mitarbeiter berichteten dagegen von einem Emulationsproblem bei TouchDesigner. Die konkreten Fälle zeigen, warum eine laufende Anwendung noch nichts über die Unterstützung eines Treibers oder einer anderen Software aussagt.
Prism, Apps und Treiber laufen über verschiedene Wege
Prism ist die Windows-Emulation für x86-Anwendungen auf Arm-Geräten. Sie übersetzt Programmcode im Benutzermodus. Kernel-Treiber, die direkt mit der Hardware und dem Betriebssystem arbeiten, benötigen dagegen eine native Arm64-Version.
| Kompatibilitätspfad | Konkretes Beispiel | Ergebnis im berichteten Fall |
| x86-Anwendung über Prism | Cyberpunk 2077 und Forza Horizon auf einem HP OmniBook Ultra 16 mit RTX Spark | Beide Spiele liefen im XDA-Test über Prism. |
| Kernel-Treiber für eine externe GPU | RTX 4080 in einem Thunderbolt-5-Gehäuse | Windows erkannte die Karte über einen PCIe-Gen4-x4-Tunnel. Dem NVIDIA-Arm64-Treiber fehlte jedoch ihre Gerätekennung; Windows nutzte deshalb den Microsoft Basic Display Adapter. |
Der RTX-4080-Test zeigt den Unterschied zwischen einer funktionierenden Verbindung und nutzbarer Grafikbeschleunigung: Die Karte wurde vom System erkannt, doch der passende Treibereintrag fehlte. Das Ergebnis betrifft diese getestete Kombination aus HP-Notebook, Gehäuse und GPU.
Auch bei Entwicklerwerkzeugen hängt die Kompatibilität vom konkreten Softwarepaket ab. XDA nannte für den dort beschriebenen Windows-on-Arm-Kontext fünf Python-Pakete ohne passende Windows-on-Arm-Wheels auf PyPI: torch, OpenCV, CTranslate2, sqlite-vec und cryptography. Der Bericht unterschied außerdem zwischen CPU-basierten Windows-Arm-Paketen von PyTorch und CUDA-fähigen Windows-Arm64-Paketen, die NVIDIA über einen eigenen Paketindex verteilt.
Ein Projektautor meldet vLLM mit CUDA
Ein Projektautor berichtete, vLLM mit CUDA auf RTX Spark unter Windows ARM64 eingerichtet zu haben. Zum genannten Aufbau gehörten Qwen3.8-Flash-Next NVFP4, MTP-Spekulativdekodierung und CUDA Graphs. Die Messwerte stammen aus diesem Projektbericht.
Für eine einzelne Anfrage gab der Autor eine Dekodiergeschwindigkeit von 70,44 Tokens pro Sekunde an, gemittelt über 80 Coding-Unterhaltungen aus SPEED-Bench. Für die NVIDIA-llama.cpp-Rezeptur nannte er im selben Vergleich 35,37 Tokens pro Sekunde. In einem getrennten Test mit 16 gleichzeitigen Anfragen meldete er insgesamt 285,85 Tokens pro Sekunde, durchschnittlich etwa 17,9 pro Anfrage.
Beim AA-AgentPerf-Test gab der Projektautor 734 Sekunden für sein vLLM-Setup und 1.118 Sekunden für die NVIDIA-Rezeptur an. Die drei Ergebnisse gehören zu unterschiedlichen Testläufen und Messgrößen. Wer den Hardwarekontext lokaler KI vertiefen möchte, findet ihn in unserem Beitrag über DGX Spark und lokale KI.
TouchDesigner: Installer entpacken, Laufzeitproblem beachten
Als ein Nutzer Schwierigkeiten mit dem TouchDesigner-Installer meldete, empfahl Derivative-Mitarbeiter Markus Heckmann am 6. Oktober 2026 die Optionen /Extract und /DIR. Mit /Extract lassen sich die Installationsdateien entpacken; /DIR legt den Zielordner fest. Die ausführbare Datei liegt anschließend im entpackten Ordner bin.
Am 7. Oktober 2026 berichtete Derivative-Mitarbeiter Malcolm Bechard, dass mimalloc.dll unter Emulation nicht korrekt funktioniere. Derivative erwog eine Behebung des Problems und native Arm-Versionen, falls Windows-on-Arm-Hardware Marktanteile gewinne. Das Entpacken des Installers umgeht damit allenfalls ein Installationshindernis; die gemeldete Bibliotheksstörung betrifft den Lauf der Anwendung.
Welche RTX-Spark-Hardware NVIDIA beschreibt
NVIDIAs Windows-on-Arm-Portierungsleitfaden beschreibt für die höchste RTX-Spark-Konfiguration eine 20-Kern-CPU mit Arm v9.2 und eine integrierte Blackwell-GPU. Die CPU besteht aus zwei Zehn-Kern-Clustern mit jeweils fünf Cortex-X925- und fünf Cortex-A725-Kernen. Hinzu kommen bis zu 128 GB gemeinsam genutzter LPDDR5-Speicher, eine 256-Bit-Speicherschnittstelle und eine Bandbreite von 300 GB/s. NVIDIAs Leitfaden beschreibt damit die Hardware der höchsten SKU. Diese Daten sagen für sich genommen nichts darüber aus, ob eine bestimmte Windows-Anwendung oder ein bestimmter Treiber unterstützt wird.
