NVIDIA AI Infrastructure - NCP-AII

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弊社は「ご客様の満足度は私達のサービス基準である」の原則によって、いつまでもご客様に行き届いたサービスを提供できて喜んでいます。弊社のNVIDIA AI Infrastructure問題集は三種類の版を提供いたします。PDF版、ソフト版、オンライン版があります。PDF版のNVIDIA AI Infrastructure問題集は印刷されることができ、ソフト版のNVIDIA AI Infrastructure問題集はいくつかのパソコンでも使われることもでき、オンライン版の問題集はパソコンでもスマホでも直接に使われることができます。お客様は自分に相応しいNCP-AII問題集のバージョンを選ぶことができます。

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NVIDIA AI Infrastructure 認定 NCP-AII 試験問題:

1. A developer reports that their CUDA application running on a MIG instance is experiencing significantly reduced memory bandwidth compared to running on a full GPU. What are the potential causes for this performance bottleneck? (Select all that apply)

A) The application is exceeding the memory capacity of the MIG instance, leading to excessive swapping.
B) The CUDA driver version is not compatible with the MIG configuration, resulting in reduced performance.
C) MIG instances inherently provide higher memory bandwidth due to their partitioned nature, so this report must be incorrect.
D) The MIG instance has a smaller memory allocation compared to the full GPIJ, thus limiting the application's memory footprint.
E) The application is not optimized to take advantage of the MIG instance's specific memory bandwidth limitations.

2. You are deploying a new A1 inference service using Triton Inference Server on a multi-GPU system. After deploying the models, you observe that only one GPU is being utilized, even though the models are configured to use multiple GPUs. What could be the possible causes for this?

A) The model configuration file does not specify the 'instance_group' parameter correctly to utilize multiple GPUs.
B) The GPUs are not of the same type and Triton cannot properly schedule across them.
C) The models are not optimized for multi-GPU inference, resulting in a single GPU bottleneck.
D) The Triton Inference Server is not configured to enable CUDA Multi-Process Service (MPS).
E) Insufficient CPU cores are available for the Triton Inference Server, limiting its ability to spawn multiple inference processes.

3. You're setting up a cluster with 8 NVIDIA A100 GPUs. Each GPU needs to read 4GB/s from storage to keep it fully utilized. The network connecting the storage and compute nodes has a bandwidth of 25GB/s. What is the maximum number of GPUs that can be simultaneously saturated with data without exceeding the network bandwidth?

A) 8
B) 5
C) 6
D) 2
E) 4

4. An A1 server exhibits frequent kernel panics under heavy GPU load. 'dmesg' reveals the following error: 'NVRM: Xid (PCl:0000:3B:00): 79, pid=..., name=..., GPU has fallen off the bus.' Which of the following is the least likely cause of this issue?

A) Insufficient power supply to the GPIJ, causing it to become unstable under load.
B) A loose or damaged PCle riser cable connecting the GPU to the motherboard.
C) A driver bug in the NVIDIA drivers, leading to GPU instability.
D) A faulty CPU.
E) Overclocking the GPU beyond its stable limits.

5. After upgrading the network card drivers on your A1 inference server, you experience intermittent network connectivity issues, including packet loss and high latency. You've verified that the physical connections are secure. Which of the following steps would be most effective in troubleshooting this issue?

A) Run network diagnostic tools like 'ping', 'traceroute', and 'iperf3' to assess the network performance.
B) Check the system logs for error messages related to the network card or driver.
C) Reinstall the operating system.
D) Roll back the network card drivers to the previous version.
E) Update the server's BIOS.

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