NCP-AIO試験合格攻略、NCP-AIO受験トレーリング

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>> NCP-AIO試験合格攻略 <<

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NVIDIA AI Operations 認定 NCP-AIO 試験問題 (Q12-Q17):

質問 # 12
An AI model serving application is deployed on a multi-GPU server using Triton Inference Server. You notice that one GPU is consistently underutilized compared to the others. Which of the following could be contributing factors and how could you troubleshoot them?

正解：B、D、E

解説：
Triton allows pinning models to specific GPUs, so the configuration should be checked (A). Hardware issues (B) can cause underutilization, so GPU health should be monitored. An uneven load distribution from the load balancer (C) can also lead to underutilization of some GPUs. While an outdated driver or an underpowered CPU might impact overall performance, they are less likely to cause such a specific imbalance in GPU utilization.


質問 # 13
You've deployed a container from NGC containing a computationally intensive AI model training script. You notice that the container is consistently being killed by the Kubernetes OOMKiller, even though the node has sufficient memory available. What are the possible causes and solutions?

正解：A、B、C、D

解説：
An insufficient memory limit triggers the OOMKiller. Memory leaks cause excessive consumption. Increasing the limit and fixing leaks are solutions. C, while a potential issue in some environments, is less likely than the container-specific reasons in a Kubernetes environment.


質問 # 14
Your company wants to setup a system to do rolling updates on NVIDIA drivers of the nodes running Kubernetes. The updates must take place with as little as downtime as possible, and not interrupt the workloads running on non-updated nodes. Which approach would be preferred?

正解：C

解説：
Manual update node by node is going to be time consuming and error prone. Using Ansible playbooks is an option, however, DaemonSets are designed for this use case. Using DaemonSets coupled with nodeAffinity ensures that it has to roll out drivers on all the nodes with no downtime. Shuttign down the Kubernetes Cluster is not a realistic option and simply running 'apt update' will not allow any updates to take place with highest priority.


質問 # 15
You're optimizing a BCM pipeline that processes images. You notice that the CPU is consistently at 100% utilization, while the GPU is underutilized. Which optimization strategy is MOST likely to improve performance?

正解：B

解説：
Offloading CPU-intensive tasks to the underutilized GPU and implementing asynchronous data transfer are both effective strategies to reduce CPU bottleneck and utilize GPU resources more efficiently.


質問 # 16
You are deploying a multi-GPU training job using a container from NGC on a Slurm cluster. The container expects the number of GPUs to be available in the 'CUDA VISIBLE DEVICES' environment variable. How do you ensure this variable is correctly set within the Slurm job script?

正解：A、B

解説：
B and D are correct. 'srun -gpus' handles GPU allocation and sets the environment variable. 'SLURM JOB GPUS provides a dynamic way to access allocated GPUs within the script. A is incorrect as it doesn't adapt to the actual allocation. C is incorrect because it's not a Slurm configuration. E depends on the specific toolkit version and might not be reliable without explicit configuration in the job script.


質問 # 17
......

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