NCP-AII Deutsch Prüfung, NCP-AII Zertifikatsfragen

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NCP-AII Zertifikatsfragen - NCP-AII Fragen Und Antworten

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NVIDIA AI Infrastructure NCP-AII Prüfungsfragen mit Lösungen (Q296-Q301):

296. Frage
You are developing a distributed deep learning application that uses multiple GPUs across several Docker containers running on different physical servers. How do you ensure that each container can access and utilize the GPUs on its respective host?

A. Manually configure each container to use the 'CUDA VISIBLE DEVICES' environment variable to specify the GPUs it should use on its respective host.
B. Install the same version of NVIDIA drivers on all host machines and configure a network file system (NFS) to share the CUDA libraries between the containers.
C. Ensure the NVIDIA Container Toolkit is installed and configured on each host machine, and use a container orchestration platform like Kubernetes to manage the deployment and GPU assignment.
D. Create a custom Docker network and configure each container to use the network's gateway as the default GPU device.
E. Use Docker Swarm and specify GPU resource constraints in the 'docker-compose.yml' file to allocate GPUs to each service.

Antwort: C

Begründung:
The most robust solution for distributed GPU utilization is to leverage a container orchestration platform like Kubernetes (B) along with the NVIDIA Container Toolkit. Kubernetes handles scheduling, resource allocation (including GPUs), and networking across multiple nodes.
The NVIDIA Container Toolkit ensures that each container can access the GPUs on its host. While (C) is useful, it's not sufficient for multi-server deployments. Docker Swarm (D) can work but lacks the sophisticated GPU scheduling capabilities of Kubernetes. NFS sharing (A) is unnecessary and can introduce performance bottlenecks. A custom Docker network (E) doesn't directly address GPU access.

297. Frage
You are managing a cluster of servers with NVIDIA GPUs. You want to automate the process of installing and updating NVIDIA drivers across all nodes. Which of the following approaches would be the most scalable and maintainable?

A. Manually SSH into each server and run the driver installation commands.
B. Create a custom script that uses 'pdsh' or 'parallel' to execute driver installation commands on all servers simultaneously.
C. Use a configuration management tool like Ansible, Chef, or Puppet to automate the driver installation and update process.
D. Use NVIDIA's container toolkit to deploy driver containers to each node.
E. Distribute the driver installation package via NFS and have each server run the installation script locally.

Antwort: C,D

Begründung:
Configuration management tools (Ansible, Chef, Puppet) provide the most scalable and maintainable solution. They allow you to define the desired state of the system and automatically enforce it across all nodes. NVIDIA's container toolkit encapsulates the driver and provides a consistent, isolated environment. Manually SSHing is not scalable. While 'pdsh' and 'parallel' can automate the execution of commands, they lack the robust error handling and state management of configuration management tools. NFS distribution requires managing the installation process separately on each server.

298. Frage
In a data center utilizing NVIDIA GPUs and NVLink, what is the primary advantage of using a direct-attached NVLink network topology compared to routing traffic over the network?

A. Reduced cost of network infrastructure
B. Increased network security
C. Improved power efficiency
D. Simplified network configuration
E. Higher bandwidth and lower latency between GPUs

Antwort: E

Begründung:
Direct-attached NVLink provides significantly higher bandwidth and lower latency compared to routing traffic over a traditional network. This is crucial for applications that require intensive GPU-to-GPU communication, such as large-scale AI training. While direct-attached NVLink can simplify configuration in some cases, its primary advantage is the performance improvement.

299. Frage
An Ai infrastructure relies on a liquid cooling system to dissipate heat from multiple NVIDIA GPUs. After a recent software update, users report intermittent performance degradation and system crashes. You suspect a cooling issue. Which TWO of the following checks are the MOST critical in diagnosing the root cause?

A. Verify the pump speed and coolant flow rate within the liquid cooling system.
B. Check the CPU temperature using 'sensors' command.
C. Run a memory test on the host system.
D. Analyze the system logs for GPU-related errors, specifically those indicating thermal throttling or power capping.
E. Examine the ambient temperature in the data center.

Antwort: A,D

Begründung:
Verifying pump speed and flow rate (A) is crucial for liquid cooling systems. Reduced flow can lead to inadequate cooling and thermal issues. Analyzing system logs for GPU-related errors (C) will directly indicate whether thermal throttling or power capping are occurring, which are common symptoms of cooling problems.

300. Frage
An AI cluster needs to transmit data at 200Gbps over a distance of 2km using single-mode fiben Considering cost and performance, which transceiver type is the most appropriate?

A. 200GBASE-DR4
B. 200GBASE-LR4
C. 200GBASE-CR4
D. 200GBASE-SR4
E. 200GBASE-ER4

Antwort: B

Begründung:
200GBASE-LR4 is the most appropriate. 'LR' designates Long Reach, typically up to 10km on single-mode fiber. SR4 is short reach (typically copper or very short fiber). ER4 is Extended Reach (up to 40km). CR4 is copper, for very short distances. DR4 is typically used for up to 500m to 2km distances depending on the specific implementation, so while possible LR4 is a better fit for guaranteed 2km.

301. Frage
......

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