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NVIDIA AI Operations 認定 NCP-AIO 試験問題 (Q49-Q54):

質問 # 49
You are deploying a PyTorch container from NGC that utilizes Tensor Cores. How can you verify that Tensor Cores are being effectively used during inference?

A. Examine the CUDA code within the container to confirm explicit Tensor Core API calls.
B. Check the container logs for messages indicating Tensor Core usage.
C. Use the 'nvidia-smi' command to monitor GPU utilization and check for high Tensor Core activity.
D. Analyze the training loss curve; a steep decline indicates Tensor Core usage.
E. Use the NVIDIA Nsight Systems profiler to analyze GPU kernel execution and identify Tensor Core operations.

正解：C、E

解説：
B and E are correct. 'nvidia-smi' shows GPU utilization, including Tensor Core activity. Nsight Systems provides detailed profiling information, allowing you to identify specific Tensor Core operations. A is unreliable as log messages may not always be present. C refers to training, not inference. D is impractical without access to the container's source code.

質問 # 50
You are tasked with optimizing the performance of a distributed deep learning training job running on multiple nodes interconnected with InfiniBand. You suspect that network communication is a bottleneck. Which tools and techniques would be MOST effective for diagnosing the issue?

A. Monitor network bandwidth utilization with tools like 'iperf3' to measure the actual throughput between nodes.
B. Use 'nvidia-smi' to monitor GPU utilization on each node.
C. Use 'ibstat' to check the status of the InfiniBand interfaces and identify any link errors or congestion.
D. Check the CPU utilization on each node using 'top'.
E. Employ network profiling tools like 'mpiP' or NVIDIA Nsight Systems to analyze MPI communication patterns and identify bottlenecks.

正解：A、C、E

解説：
'ibstat' (A) provides direct insight into the InfiniBand link status. Network profiling tools (B) offer detailed analysis of MPI communication. Bandwidth monitoring tools (C) measure actual network throughput. While GPU (D) and CPU (E) utilization are important, they don't directly diagnose network bottlenecks.

質問 # 51
You are developing a DOCA application that needs to handle network packets at line rate. Which of the following DOCA services would be most suitable for achieving this goal and why?

A. DOCA Telemetry: Designed for monitoring and collecting network statistics rather than packet processing.
B. DOCA DPI: Provides deep packet inspection capabilities for analyzing packet content but is not optimized for line-rate processing.
C. DOCA SPP: Provides support for scalable packet processing by managing packet buffers in user space but requires careful resource management.
D. DOCA Flow: Allows defining complex flow rules and offloading packet processing to the DPU hardware, achieving high performance.
E. DOCA RegEx: Offers regular expression matching for packet filtering but can introduce latency at high traffic rates.

正解：C、D

解説：
DOCA Flow is designed for high-performance packet processing and allows offloading flow rules to the DPU hardware. DOCA SPP also plays a crucial role in line-rate processing with efficient packet buffer management.

質問 # 52
You are an administrator managing a large-scale Kubernetes-based GPU cluster using Run:AI.
To automate repetitive administrative tasks and efficiently manage resources across multiple nodes, which of the following is essential when using the Run:AI Administrator CLI for environments where automation or scripting is required?

A. Use the CLI to manually allocate specific GPUs to individual jobs for better resource management.
B. Use the runai-adm command to directly update Kubernetes nodes without requiring kubectl.
C. Install the CLI on Windows machines to take advantage of its scripting capabilities.
D. Ensure that the Kubernetes configuration file is set up with cluster administrative rights before using the CLI.

正解：D

解説：
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
When automating tasks with the Run:AI Administrator CLI, it is essential to ensure that theKubernetes configuration file (kubeconfig)is correctly set up with cluster administrative rights. This enables the CLI to interact programmatically with the Kubernetes API for managing nodes, resources, and workloads efficiently.
Without proper administrative permissions in the kubeconfig, automated operations will fail due to insufficient rights.
Manual GPU allocation is typically handled by scheduling policies rather than CLI manual assignments. The CLI does not replacekubectlcommands entirely, and installation on Windows is not a critical requirement.
The Run:AI Administrator CLI requires a Kubernetes configuration file with cluster-administrative rights in order to perform automation or scripting tasks across the cluster. Without those rights, the CLI cannot manage nodes or resources programmatically.

質問 # 53
You are deploying a cloud VMI container on AWS using the NVIDIA GPU Cloud (NGC) AMI. You need to ensure that the container has access to a specific S3 bucket containing the training dat a. Which of the following is the MOST secure and recommended method to grant this access?

A. Using AWS Secrets Manager to store the credentials and retrieving them via the AWS CLI within the container.
B. Creating a dedicated IAM user and distributing its credentials via AWS Systems Manager Parameter Store. Retrieve credentials during container startup.
C. Storing AWS credentials in environment variables within the Dockerfile used to build the container image.
D. Using an IAM role assigned to the EC2 instance running the VMI container.
E. Hardcoding AWS credentials directly within the container's application code.

正解：D

解説：
Using an IAM role assigned to the EC2 instance is the most secure method. It avoids storing credentials within the container itself, relying instead on the AWS infrastructure's built-in security mechanisms. Option D is viable but more complex than simply using an IAM Role.

質問 # 54
......

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