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NCP-AIO퍼펙트덤프자료 & NCP-AIO퍼펙트덤프데모문제

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최신 NVIDIA-Certified Professional NCP-AIO 무료샘플문제 (Q53-Q58):

질문 # 53
You are troubleshooting slow training times for a deep learning model. You suspect the storage is the bottleneck. You are using a network file system (NFS) to serve the dat a. Which of the following NFS mount options would most likely improve performance for read- heavy workloads?

A. Reducing the 'rsize' (read size) and 'wsize' (write size) to the smallest possible value.
B. Increasing the 'rsize' and 'wsize' to the maximum supported values by the NFS server and client.
C. Using the 'sync' mount option.
D. Using the 'async' mount option.
E. Mounting the NFS share with the 'nolock' option.

정답：B,D

설명：
The 'async' mount option allows the client to write data to its cache and acknowledge the write before the data is actually written to the server, improving write performance. Increasing 'rsize' and 'wsize' allows for larger reads and writes, potentially improving throughput for large files commonly used in AI/ML datasets. However, exceeding the server's supported values will not help and may hurt performance.

질문 # 54
You have configured MIG instances for different users in a multi-tenant environment. One user complains that their application is running slower than expected, despite having a dedicated MIG instance. You suspect resource contention on the host system. Which of the following could be causing the slowdown, even with MIG in place?

A. Insufficient power provided by the PSU.
B. MIG guarantees complete isolation, so resource contention is impossible.
C. Network bandwidth limitations. If the application relies on network communication, bandwidth limitations could be the bottleneck.
D. CPU core oversubscription. Even with dedicated MIG instances, CPU cores might be oversubscribed, leading to performance degradation.
E. Insufficient host memory. The overall host system might be running low on memory, causing swapping and slowing down all processes.

정답：C,D,E

설명：
MIG provides GPU resource isolation, but it does not isolate other system resources. CPU oversubscription, insufficient host memory, and network bandwidth limitations can all contribute to performance slowdowns, even with dedicated MIG instances. It's important to monitor and manage these resources in addition to GPU resources.

질문 # 55
A BCM pipeline running a large language model (LLM) experiences significant latency during inference. Profiling reveals that the 'torch.compile' is taking too much memory and time. What optimization strategies would you consider to improve inference performance?

A. Employ model parallelism to distribute the LLM across multiple GPUs.
B. Try different 'mode' arguments for 'torch.compile' such as 'reduce-overhead' or 'max-autotune'.
C. Use techniques like speculative decoding or continuous batching to increase throughput.
D. Utilize quantization techniques (e.g., INT8 or FP16) to reduce the model size and memory footprint.
E. All of the above.

정답：E

설명：
Quantization reduces model size. Model parallelism distributes the load. Speculative decoding and continuous batching increase throughput. And trying different compile modes can yield better performance.

질문 # 56
You have a hybrid environment with some GPUs connected via NVLink and others connected via PCle. You want to use 'nvsm' to manage only the NVLink fabric. How can you configure 'nvsm' to ignore the PCle-connected GPUs?

A. Configure a blacklist in 'nvsm.conf to exclude the PCle devices by their PCl IDs.
B. Use the 'nvsm -ignore-pcie' command-line option when starting the service.
C. Update the system BIOS to disable the PCle slots.
D. There is no way to configure 'nvsm' to ignore specific GPUs.
E. Configure a whitelist in 'nvsm.conf to include only the NVLink devices by their NVLink IDs.

정답：A

설명：
Typically, you can configure 'nvsm' to ignore specific GPUs by creating a blacklist in the 'nvsm.conf file. This blacklist would contain the PCI IDs of the PCIe-connected GPUs. 'nvsm' is designed to manage fabric links. 'nvsm' does not have a command line option to ignore PCle connected GPUs.

질문 # 57
You're building a new AI data center and need to select a suitable data center location. Which of the following factors are MOST important to consider? (Select TWO)

A. Low real estate costs.
B. Proximity to a major airport.
C. Reliable and cost-effective power supply.
D. Availability of skilled technical staff.
E. Local tax incentives.

정답：C,D

설명：
Reliable and cost-effective power is crucial for operating a high-density AI data center. The availability of skilled technical staff is essential for managing and maintaining the infrastructure. While real estate costs and tax incentives are relevant, they are secondary to power and expertise. Proximity to an airport is less important. The location must be sustainable and scalable. These are very important points to take into account.

질문 # 58
......

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