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NVIDIA AI Operations 認定 NCP-AIO 試験問題 (Q13-Q18):

質問 # 13
A distributed training application using CUDA-Aware MPI and GPUDirect RDMA is experiencing performance degradation over time. You've ruled out network congestion and GPU utilization issues. What are TWO potential causes related to memory management that you should investigate?

A. Improper use of ' MPI_Barrier'
B. GPU memory fragmentation
C. CPU pinning issues
D. Insufficient system RAM
E. CUDA context switching overhead

正解：B、E

解説：
GPU memory fragmentation can lead to smaller and smaller contiguous blocks of memory, making it difficult to allocate larger buffers needed for training, degrading performance over time. CUDA context switching overhead, if not managed correctly, can also significantly impact performance, especially in distributed environments where frequent communication and data transfers occur. CPU pinning affects process scheduling but doesn't directly cause performance degradation over time related to memory. Insufficient system RAM would likely cause more immediate errors or swapping. Improper use of 'MPI_Barrier' affects synchronization, not memory management specifically.

質問 # 14
You are configuring networking for a new AI cluster in your data center. The cluster will handle large-scale distributed training jobs that require fast communication between servers.
What type of networking architecture can maximize performance for these AI workloads?

A. Prioritize out-of-band management networks over compute networks to ensure efficient job scheduling across nodes.
B. Use InfiniBand networking to provide low-latency, high-throughput communication between servers in the cluster.
C. Use standard Ethernet networking with a focus on increasing bandwidth through multiple connections per server.
D. Implement a leaf-spine network topology using standard Ethernet switches to ensure scalability as more nodes are added.

正解：B

解説：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
For large-scale AI workloads such as distributed training of large language models, the networking infrastructure must deliver extremely low latency and very high throughput to keep GPUs and compute nodes efficiently synchronized. NVIDIA highlights thatInfiniBand networkingis essential in AI data centers because it provides ultra-low latency, high bandwidth, adaptive routing, congestion control, and noise isolation-features critical for high-performance AI training clusters.
InfiniBand acts not just as a network but as acomputing fabric, integrating compute and communication tightly. Microsoft Azure, a leading cloud provider, uses thousands of miles of InfiniBand cabling to meet the demands of their AI workloads, demonstrating its importance. While Ethernet-based solutions like NVIDIA's Spectrum-X are emerging and optimized for AI, InfiniBand remains the premier choice for AI supercomputing networks.
Therefore, for maximizing performance in a new AI cluster focused on distributed training,InfiniBand networking (option D)is the recommended architecture. Other Ethernet-based approaches provide scalability and bandwidth but cannot match InfiniBand's specialized low-latency and high-throughput performance for AI.

質問 # 15
A BCM pipeline is consistently crashing with a segmentation fault. How would you approach debugging this issue?

A. Use a debugger (e.g., gdb) to step through the code and identify the point of failure.
B. Examine the BCM pipeline logs for error messages or stack traces.
C. All of the above.
D. Run the BCM pipeline with a smaller dataset to isolate the problem.
E. Check for memory corruption issues using tools like Valgrind.

正解：C

解説：
Segmentation faults are often caused by memory corruption or other low-level errors. A debugger helps pinpoint the failing code. Logs can offer clues. A smaller dataset isolates the issue. Valgrind detects memory-related problems. All are useful approaches.

質問 # 16
You are attempting to run a Docker container that leverages NVIDIA GPUs, but encounter the following error: 'docker: Error response from daemon: could not select device driver "nvidia" with capabilities: [[gpu]].' What is the most probable cause and how would you resolve it?

A. The NVIDIA Container Toolkit is not correctly installed or configured. Verify the installation and configuration following NVIDIA's documentation.
B. The '-gpus alr flag is missing from the 'docker run' command. Include the flag to enable GPU access for the container.
C. The NVIDIA driver version is incompatible with the Docker daemon. Update the NVIDIA drivers to the latest version.
D. The host system does not have any NVIDIA GPUs installed. Verify that NVIDIA GPUs are installed and detected by the system.
E. The Docker daemon is not configured to use the NVIDIA runtime as its default runtime. Set the default runtime by editing '/etc/docker/daemon.json' and restarting the Docker daemon.

正解：A、E

解説：
The error message 'could not select device driver nvidia with capabilities: [[gpu]]' points directly to a problem with the NVIDIA Container Toolkit (A), and incorrect NVIDIA runtime setup and configuration within the Docker daemon. Verify installation of NVIDIA Container Toolkit, and set the default runtime in 'letc/docker/daemon.json' file.

質問 # 17
Which BCM configuration file defines the operating system image used for provisioning new nodes?

A. image.yaml
B. cluster.yaml
C. provisioning.yaml
D. bcm.conf
E. node.yaml

正解：B

解説：
The 'cluster.yamr file in BCM typically contains the definition of the operating system image, including the URL or path to the image file, along with other cluster-level configuration details like network settings and Kubernetes version.

質問 # 18
......

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