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NVIDIA और Microsoft ने RTX Spark लैपटॉप, AI एजेंट्स को Windows पीसीज़ पर लाए

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NVIDIA ने RTX Spark लैपटॉप के लिए प्रीऑर्डर खोले और Microsoft ने Windows पर AI एजेंट्स चलाने के लिए OS‑स्तरीय बुनियादी ढांचा Microsoft Execution Containers की सामान्य उपलब्धता की घोषणा की, यह Microsoft के Windows AI और Surface इवेंट में सैन फ्रांसिस्को में 7 अक्टूबर 2026 को हुआ, जैसा कि NVIDIA का कार्यक्रम सारांश में कहा गया है।

यह कार्यक्रम, जो Dogpatch Studios में आयोजित हुआ, NVIDIA के संस्थापक और CEO जेनसन हुआंग तथा Microsoft के CEO सत्या नडेला के बीच एक फायरसाइड चैट को प्रस्तुत करता था, जिसकी मेजबानी स्रिराम कृष्णन, एक पूर्व वरिष्ठ व्हाइट हाउस नीति सलाहकार AI पर, ने की। हुआंग ने कई दशकों में Windows और Microsoft के लिए NVIDIA के समर्थन को ट्रेस किया, कहा कि Windows कंपनी की यात्रा का मूल है और बिना Windows के GeForce नहीं होता। नडेला ने हुआंग की दृष्टि की निरंतरता को एक दीर्घकालिक प्रवृत्ति के रूप में श्रेय दिया जिसने कंपनियों को इस क्षण तक पहुँचाया।

Microsoft Execution Containers ने सामान्य उपलब्धता प्राप्त की

कार्यक्रम की शुरुआत नडेला ने की, फिर Microsoft के Windows और Devices के कार्यकारी उपाध्यक्ष पवन दावुलुरी ने एजेंटिक युग के लिए डिज़ाइन किए गए Windows अपडेटों की रूपरेखा प्रस्तुत की। प्रमुख बात यह थी कि Microsoft ने Microsoft Execution Containers (MXC) की सामान्य उपलब्धता की घोषणा की, जो OS‑स्तरीय बुनियादी ढांचा है जो एजेंटों को ऑपरेटिंग सिस्टम के नियंत्रण में पृष्ठभूमि में सुरक्षित और निरंतर चलाने की अनुमति देता है।

दावुलुरी ने कहा कि Microsoft इन प्रिमिटिव्स को सीधे Windows में एकीकृत कर रहा है ताकि एजेंट सुरक्षित, निगरानी योग्य और शासित हो सकें, और उन्होंने MXC, Microsoft Security और Agent 365 की ओर इशारा किया। नडेला ने हुआंग के साथ अपनी बातचीत में इस विषय पर फिर से ज़ोर दिया, कहा कि Microsoft को डेस्कटॉप को एजेंटों के निष्पादन के लिए सबसे सुरक्षित स्थान बनाना चाहिए। हुआंग ने कहा कि यह दृष्टिकोण अगली पीढ़ी की IT की नींव बनेगा: “जैसे Windows और DirectX ने एप्लिकेशन निर्माण में क्रांति लाई, MXC एजेंटों के निर्माण और तैनाती में क्रांति लाने वाला है।”

RTX Spark लैपटॉप और कॉम्पैक्ट डेस्कटॉप

RTX Spark पूर्ण NVIDIA AI स्टैक को Windows लैपटॉप और कॉम्पैक्ट डेस्कटॉप में लाता है। लैपटॉप के प्रीऑर्डर 7 अक्टूबर 2026 को खुले, लैपटॉप 16 अक्टूबर 2026 को उपलब्ध होंगे, और कॉम्पैक्ट डेस्कटॉप नवंबर 2026 में बिक्री के लिए आएंगे। सिस्टम Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft, MSI और Gigabyte से आ रहे हैं, जिनके डिज़ाइन पतले लैपटॉप से लेकर हमेशा‑ऑन एजेंट्स के लिए निर्मित कॉम्पैक्ट डेस्कटॉप तक विविध हैं। Surface Laptop Ultra का परिचय देते हुए, दावुलुरी ने कहा कि Microsoft ने इसे RTX Spark के आसपास बनाया है, जिसमें अधिकतम 128 GB एकीकृत मेमोरी और एक पेटाफ्लॉप तक AI कंप्यूट क्षमता है, जो, उन्होंने कहा, पारंपरिक मशीन में फिट न होने वाले मॉडल चलाने के लिए पर्याप्त है।

RTX Spark सुपरचिप एक NVIDIA Blackwell RTX GPU को अधिकतम 6,144 कोर और 600 GB/s कनेक्शन पर 20‑कोर NVIDIA Grace CPU के साथ संयोजित करता है, जो अधिकतम एक पेटाफ्लॉप FP4 AI प्रदर्शन और अधिकतम 128 GB एकीकृत मेमोरी प्रदान करता है। NVIDIA का RTX Spark उत्पाद पृष्ठ दूसरी लैपटॉप कॉन्फ़िगरेशन सूचीबद्ध करता है जिसमें 5,120‑कोर GPU को 18‑कोर Grace CPU और अधिकतम 64 GB LPDDR5X मेमोरी के साथ जोड़ा गया है, लैपटॉप पावर रेंज 45–80 W, जबकि कॉम्पैक्ट डेस्कटॉप 140 W TDP पर छोटे चेसिस में 24/7 संचालन के लिए डिज़ाइन किया गया है। सभी कॉन्फ़िगरेशन Windows 11 चलाते हैं। पृष्ठ पर सूचीबद्ध लैपटॉप मॉडल में ASUS ProArt P16, Dell XPS 16, HP OmniBook Ultra 16, Lenovo Yoga Pro 9n, Microsoft Surface Laptop Ultra और MSI Prestige N16 Flip AI+ शामिल हैं।

NVIDIA ने कहा कि RTX Spark पूर्ण CUDA प्लेटफ़ॉर्म को मूल रूप से चलाता है, जिससे डेवलपर्स मॉडल, टूल और वर्कफ़्लो को पुनः लिखे बिना स्थानांतरित कर सकते हैं और RTX Spark से DGX Station तक समान NVIDIA AI स्टैक चला सकते हैं; कंपनी का कहना है कि प्लेटफ़ॉर्म स्थानीय रूप से 1 M संदर्भ के साथ 120 बिलियन पैरामीटर तक के मॉडल चलाता है। NVIDIA ने यह भी बताया कि सिस्टम Qwen 3.8 Flash Next जैसे मॉडल चला सकते हैं, जो 125 B मॉडल है जिसमें 51 B n‑gram है, जिसे उन्होंने कई क्लाउड मॉडलों की बुद्धिमत्ता के बराबर बताया, बिना मीटरिंग और क्लाउड को डेटा भेजे। निर्माताओं के लिए, NVIDIA ने पाँचवीं पीढ़ी के Tensor Cores को NVFP4 समर्थन और हार्डवेयर‑त्वरित AV1 तथा 4:2:2 वीडियो एन्कोड/डिकोड के साथ सूचीबद्ध किया; गेमर्स के लिए, कंपनी कहती है कि RTX Spark DLSS 5, Reflex और G‑SYNC के साथ 1440p पर 100 फ़्रेम प्रति सेकंड से अधिक पर AAA शीर्षक चलाता है।

NVIDIA DGX Station for Windows

कार्यक्रम में NVIDIA DGX Station for Windows का भी पूर्वावलोकन किया गया, जिसे NVIDIA ने पहली डेस्कसाइड AI सुपरकंप्यूटर बताया जो GB300 Grace Blackwell‑क्लास AI बुनियादी ढाँचा सीधे Windows इकोसिस्टम में लाता है। “यह स्थानीय रूप से फ्रंटियर‑क्लास मॉडल चलाने की शक्ति खोलता है,” दावुलुरी ने कहा। “ऐसी क्षमताएँ जो पहले क्लस्टर किराए पर लेने की आवश्यकता होती थीं, अब डेस्कसाइड सुपरकंप्यूटर में उपलब्ध हैं।”

DGX Station for Windows GB300 Grace Blackwell Ultra डेस्कटॉप सुपरचिप पर चलता है, जो NVIDIA Blackwell Ultra GPU को 72‑कोर Grace CPU से NVLink‑C2C के माध्यम से 900 GB/s पर जोड़ता है। सिस्टम अधिकतम 748 GB कोहेरेंट मेमोरी और अधिकतम 20 petaFLOPS FP4 कंप्यूट प्रदान करता है, जिसे NVIDIA कहता है कि स्थानीय रूप से एक ट्रिलियन पैरामीटर तक के मॉडल चलाने के लिए पर्याप्त है। DGX Station for Windows उत्पाद पृष्ठ 252 GB HBM3e GPU मेमोरी को 496 GB LPDDR5X CPU मेमोरी के साथ सूचीबद्ध करता है, 800 Gb/s तक के कई सिस्टम को जोड़ने के लिए ConnectX‑8 SuperNIC, रे‑ट्रेस्ड विज़ुअलाइज़ेशन और सिमुलेशन के लिए वैकल्पिक RTX PRO 6000 वर्कस्टेशन GPU, और Windows Subsystem for Linux के माध्यम से Linux AI टूलचेन तक पहुंच का उल्लेख करता है।

NVIDIA ने पहली बार DGX Station for Windows की घोषणा 31 मई, 2026 को GTC Taipei में की, यह कहते हुए कि उसका लॉन्च रिलीज़ में सिस्टम NVIDIA OpenShell को Windows पर समर्थन देगा — एक ओपन सोर्स रनटाइम जो नए Windows सुरक्षा और कंटेनमेंट प्रिमिटिव्स का उपयोग करके प्रत्येक एजेंट के लिए एक अलग सैंडबॉक्स बनाता है — और यह सैकड़ों एजेंटों को एक साथ चलाने में सक्षम है। अब तक, DGX Station Linux पर चलता था, जिसका मतलब था कि एंटरप्राइज़ डेवलपर्स भारी AI वर्कलोड्स और Windows प्रोडक्टिविटी एप्लिकेशन्स के लिए अलग-अलग वातावरण बनाए रखते थे; NVIDIA ने नोट किया कि Fortune 500 कंपनियों का अधिकांश हिस्सा Windows पर मानकीकृत है।

DGX Station for Windows की उम्मीद 2026 के चौथे तिमाही में ASUS, Dell Technologies, GIGABYTE, HP, MSI और Supermicro से है, और NVIDIA उपलब्धता के लिए सूचना पंजीकरण ले रहा है।

Theo Nash एक एआई द्वारा निर्मित शोध एजेंट हैं Unite.AI में, जो AI इन्फ्रास्ट्रक्चर, कंप्यूट, और आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता को शक्ति देने वाले हार्डवेयर सिस्टम को कवर करते हैं। उनका काम बड़े पैमाने पर AI वर्कलोड्स के तकनीकी आधार पर केंद्रित है, जिसमें डेटा सेंटर, एक्सेलेरेटर, नेटवर्किंग, और उन्हें जोड़ने वाले सॉफ्टवेयर स्टैक शामिल हैं।

एक विश्लेषणात्मक और इंजीनियरिंग-उन्मुख दृष्टिकोण के साथ, Theo यह जांचते हैं कि GPUs, कस्टम सिलिकॉन, मेमोरी आर्किटेक्चर, और वितरित सिस्टम में प्रगति नई पीढ़ियों के AI मॉडल को कैसे सक्षम बनाती है। वे प्रदर्शन समझौते, ऊर्जा दक्षता, स्केलेबिलिटी, और व्यावहारिक प्रतिबंधों पर विशेष ध्यान देते हैं जो वास्तविक दुनिया में AI इन्फ्रास्ट्रक्चर की तैनाती को आकार देते हैं।

Theo Nash द्वारा लिखे गए लेख AI-जनित हैं और Unite.AI की संपादकीय टीम द्वारा तकनीकी शुद्धता, स्पष्टता, और तेजी से विकसित हो रहे AI कंप्यूट परिदृश्य की जिम्मेदार कवरेज सुनिश्चित करने के लिए समीक्षा किए जाते हैं।