NVIDIA RTX Spark की दो Configurations हुईं Confirm, अक्टूबर से शुरू हो सकती है Shipping
NVIDIA RTX Spark के दो नए Configurations के साथ AI Computing और Gaming के लिए नए Windows Devices अक्टूबर से आने की उम्मीद है।
NVIDIA ने RTX Spark SoC की नई जानकारी साझा की है, जिसमें दो मुख्य कॉन्फ़िगरेशनें शामिल हैं. ये चिपसेट AI डेवलपमेंट, गेमिंग और वीडियो एडिटिंग के लिए दमदार फीचर्स के साथ अक्टूबर 2026 से उपलब्ध हो सकती है.
NVIDIA ने अपने नए RTX Spark SoC की Configurations और Availability को लेकर नई जानकारी शेयर की है। कंपनी के मुताबिक, RTX Spark से लैस पहले Windows 11 Devices की Shipping अक्टूबर 2026 से शुरू हो सकती है।
NVIDIA ने RTX Spark N1X की दो अलग-अलग Configurations पेश की हैं। इनमें से High-End Variant को Laptops और Compact Desktops के लिए, जबकि दूसरा Variant खास तौर पर Laptops के लिए तैयार किया गया है।
RTX Spark की दो Configurations
High-End RTX Spark N1X में 20-Core Grace CPU और 6,144 Blackwell RTX GPU Cores दिए गए हैं। इसमें OEMs के हिसाब से 24GB से 128GB तक Unified Memory का विकल्प मिल सकता है।
दूसरा Variant थोड़ा कम Powerful होगा। इसमें 18-Core Grace CPU, 5,120 Blackwell RTX GPU Cores और 24GB या 32GB Unified Memory का विकल्प मिलेगा।
| Specification | High-End RTX Spark | Laptop RTX Spark |
| CPU | 20-Core Grace CPU | 18-Core Grace CPU |
| GPU | 6,144 Blackwell RTX Cores | 5,120 Blackwell RTX Cores |
| Unified Memory | 24GB–128GB | 24GB–32GB |
| Devices | Laptop और Compact Desktop | Laptop |
करीब $2,000 वाले Laptops में भी आ सकता है RTX Spark
NVIDIA का कम Powerful RTX Spark Variant खास तौर पर Laptops के लिए डिजाइन किया गया है। कम Memory और GPU Cores के कारण OEMs इसे comparatively कम कीमत वाले Devices में इस्तेमाल कर सकते हैं।
रिपोर्ट के मुताबिक, इस Configuration वाले RTX Spark Laptops की कीमत करीब $2,000 के आसपास हो सकती है। इससे RTX Spark Platform को ज्यादा Users तक पहुंचाने में मदद मिल सकती है।
RTX Spark में AI Development पर फोकस
NVIDIA RTX Spark को Windows पर AI Development के लिए तैयार कर रही है। इसमें NVIDIA का पूरा AI Software Stack और Windows Agent Framework का Support मिलेगा।
कंपनी के मुताबिक, RTX Spark 120B Parameter AI Agents को भी Support कर सकता है। इससे Developers बिना पूरी तरह Cloud Infrastructure पर निर्भर हुए Local AI Development और Testing कर सकेंगे।
Video Editing और Gaming में भी मिलेगा फायदा
RTX Spark सिर्फ AI Workloads तक सीमित नहीं है। इसमें Hardware-Accelerated 4:2:2 Video का Support दिया गया है, जो Professional Video Editing के लिए उपयोगी हो सकता है।
Gaming के मामले में NVIDIA का दावा है कि RTX Spark कई Games में 1440p Resolution, Ray Tracing और DLSS के साथ करीब 100 FPS तक Performance दे सकता है।
Arm Architecture के कारण Compatibility को लेकर सवाल उठ सकते हैं। NVIDIA के अनुसार, कई बड़े Gaming Developers RTX Spark के लिए Native Games और Frameworks पर काम कर रहे हैं।
Lenovo और Acer भी लॉन्च लाइनअप में शामिल
NVIDIA ने RTX Spark Devices की सूची में Lenovo Yoga 9n Laptop और Acer SFF Desktop PC को भी शामिल किया है।
पहले RTX Spark Devices की Shipping अक्टूबर 2026 से शुरू होने की उम्मीद है। हालांकि, कौन सा OEM सबसे पहले अपने Devices की Shipping शुरू करेगा, इसकी जानकारी अभी पूरी तरह स्पष्ट नहीं है।
Dell, HP, ASUS और Microsoft भी ला रहे हैं RTX Spark Devices
Dell, Lenovo, HP, ASUS और Microsoft समेत कई बड़े Windows PC Makers RTX Spark आधारित Devices की घोषणा कर चुके हैं। इन Devices के 2026 के अंत तक बाजार में आने की उम्मीद है।
Microsoft का Surface Laptop Ultra भी RTX Spark Lineup का हिस्सा है, लेकिन इसकी Release Date अभी घोषित नहीं की गई है।
RTX Spark के जरिए NVIDIA Windows PCs में AI Computing, Gaming और Professional Workloads को एक साथ Target कर रही है। अक्टूबर से शुरू होने वाली पहली Shipments के बाद ही इसकी Real-World Performance और Pricing को लेकर तस्वीर और साफ होगी।
NVIDIA के अनुसार, पहले RTX Spark Devices की Shipping अक्टूबर 2026 से शुरू हो सकती है। हालांकि, Exact Launch Date OEM के हिसाब से अलग हो सकती है।
RTX Spark N1X की दो Configurations हैं। High-End Version में 20-Core CPU, 6,144 GPU Cores और 128GB तक Unified Memory मिलती है, जबकि दूसरा Laptop-focused Version 18-Core CPU, 5,120 GPU Cores और 32GB तक Memory के साथ आता है।
RTX Spark को AI Development, Local AI Agents, Gaming, Video Editing और अन्य High-Performance Computing Workloads के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।
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