NCP-AII공부문제 & NCP-AII인증시험인기덤프자료
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최신 NVIDIA-Certified Professional NCP-AII 무료샘플문제 (Q161-Q166):
질문 # 161
A data scientist reports slow data loading times when training a large language model. The data is stored in a Ceph cluster. You suspect the client-side caching is not properly configured. Which Ceph configuration parameter(s) should you investigate and potentially adjust to improve data loading performance? Select all that apply.
정답：C,D
설명：
Client-side caching in Ceph is primarily controlled by 'client cache size' which determines the amount of memory the Ceph client uses for caching data. 'mds cache size' controls the metadata server cache size, impacting metadata operations. controls the maximum number of background requests a FUSE client can make, influencing concurrency. affects the number of threads used by the OSDs, not the client-side caching, and 'client quota' limits storage usage, not caching.
질문 # 162
A user reports that their deep learning training job is crashing with a 'CUDA out of memory' error, even though 'nvidia-smi' shows plenty of free memory on the GPU. The job uses TensorFlow. What are the TWO most likely causes?
정답：A,C
설명：
'CUDA out of memory errors, despite seemingly available GPU memory, often indicate memory fragmentation or improper GPU assignment. TensorFlow can fragment GPU memory, leading to allocation failures even if sufficient total memory is available. The variable controls which GPUs TensorFlow can access. If it's not set or is set incorrectly, TensorFlow might be trying to allocate memory on a non-existent or unavailable GPU. While TensorFlow version incompatibilities can cause issues, they are less likely to directly manifest as 'CUDA out of memory' errors. TensorFlow typically prioritizes GPU memory allocation if configured correctly.
질문 # 163
Consider a scenario where you need to run two different deep learning models, Model A and Model B, within separate Docker containers on the same NVIDIA GPU. Model A requires CUDA 11.2, while Model B requires CUDA 11.6. How can you achieve this while minimizing conflicts and ensuring each model has access to its required CUDA version?
정답：E
설명：
The recommended and most straightforward approach is to use separate Docker images (B), each based on the specific nvidia/cuda' image version needed. This creates isolated environments, avoiding conflicts and ensuring each model has the correct CUDA toolkit. Installing multiple CUDA versions on the host (A) can lead to conflicts and isn't necessary with Docker. Installing multiple CUDA versions within a single container (C, D) adds complexity and potential conflicts. Mounting CUDA libraries from the host (E) might work, but it's less isolated and can create dependency management issues.
질문 # 164
You're deploying a distributed training workload across multiple NVIDIAAIOO GPUs connected with NVLink and InfiniBand. What steps are necessary to validate the end-to-end network performance between the GPUs before running the actual training job? (Select all that apply)
정답：A,C,D
설명：
Validating end-to-end network performance requires checking NVLink performance within nodes (NCCL tests), verifying InfiniBand interface status Cibstat), and measuring inter-node bandwidth using tools like 'iperf3' or 'ne. Pinging is a basic connectivity check, but doesn't assess bandwidth. Physical cabling is important to visually inspect, however ibstat also shows the active link and cabling errors.
질문 # 165
You observe high latency and low bandwidth between two GPUs connected via an NVLink switch. You suspect a problem with the NVLink link itself. Which of the following methods would be the most effective in diagnosing the physical NVLink link health?
정답：B,C,E
설명：
A CUDA-aware memory bandwidth test can specifically measure the NVLink link's performance. System logs can reveal hardware- level errors. Physical inspection can identify damaged cables. 'iperf3' and 'pings are network-level tools and don't directly test the NVLink link. Checking for error messages in System Logs also helps identify potential issues related to the NVLink switch and the link connections.
질문 # 166
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