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[General] NCP-AII Torrent Anleitung - NCP-AII Studienführer & NCP-AII wirkliche Prüfun

danwalk435

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【General】 NCP-AII Torrent Anleitung - NCP-AII Studienführer & NCP-AII wirkliche Prüfun

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NVIDIA AI Infrastructure NCP-AII Prüfungsfragen mit Lösungen (Q264-Q269):264. Frage
After installing a new NVIDIA GPU, you attempt to run a CUDA application, but you encounter the following error: 'CUDA error: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version'. You have verified the driver and CUDA toolkit are installed. What is the MOST likely reason for this error, and how do you resolve it?
  • A. The NVIDIA driver is too old for the CUDA toolkit. Update the NVIDIA driver to a version that supports the CUDA toolkit.
  • B. The CUDA VISIBLE DEVICES environment variable is not set correctly.
  • C. The GPU is not compatible with the CUDA toolkit. Install a different GPIJ.
  • D. The CUDA runtime libraries are missing from the system path. Add them to the PATH variable.
  • E. The CUDA toolkit is too old. Update the CIJDA toolkit.
Antwort: A
Begründung:
This error indicates an incompatibility between the driver and the CUDA toolkit. The most common reason is an outdated driver. The driver must be at least as new as the CUDA toolkit's minimum required driver version. CUDA VISIBLE DEVICES relates to GPU selection, not driver version.

265. Frage
You are designing an AI infrastructure cluster for training large language models (LLMs). The dataset consists of 10TB of image data and 5TB of text dat a. You estimate that intermediate training data (checkpoints, temporary files) will require an additional 20TB of storage. You want to use a parallel file system for optimal performance. Considering a replication factor of 2 for data redundancy and a 20% overhead for file system metadata, what is the minimum raw storage capacity you should provision?
  • A. 42 TB
  • B. 92.4 TB
  • C. 84 TB
  • D. 100.8 TB
  • E. 70 TB
Antwort: B
Begründung:
Total data size: IOTB + 5TB + 20TB = 35TB. With a replication factor of 2, the storage required is 35TB 2 = 70TB. Adding 20% overhead for metadata, we get 70TB 1.2 = 84 T B. Therefore, the minimum raw storage capacity is 84 + 8.4 = 92.4 TB. Overhead needs to be calcualted from after replication is implemented, so replication + 20% overhead.

266. Frage
Which of the following is the MOST critical consideration when planning the cooling strategy for a server rack containing multiple NVIDIA A100 GPUs?
  • A. Applying thermal paste to the GPU memory chips.
  • B. Using liquid cooling for the CPUs, but air cooling for the GPUs.
  • C. Ensuring the server room temperature is kept below 25 degrees Celsius.
  • D. Increasing the fan speed of the server chassis fans to maximum.
  • E. Optimizing airflow to ensure hot air is efficiently exhausted from the rack and cool air is drawn in.
Antwort: E
Begründung:
While ambient temperature is important, optimized airflow is crucial for removing the heat generated by the GPUs. Focusing solely on CPU cooling neglects the GPU heat. Applying thermal paste to memory chips is generally unnecessary unless specifically recommended by the manufacturer. Maximizing fan speed can help, but efficient airflow design is more effective.

267. Frage
You are troubleshooting slow I/O performance in a deep learning training environment utilizing BeeGFS parallel file system. You suspect the metadata operations are bottlenecking the training process. How can you optimize metadata handling in BeeGFS to potentially improve performance?
  • A. Enable client-side caching of metadata on the training nodes.
  • B. Increase the number of metadata servers (MDSs) and distribute the metadata load across them.
  • C. Configure BeeGFS to use a different network protocol with lower overhead.
  • D. Increase the number of storage targets (OSTs) to distribute the data across more devices.
  • E. Implement data striping across multiple OSTs.
Antwort: B
Begründung:
Metadata operations like file creation, deletion, and attribute modification can become a bottleneck in parallel file systems. Increasing the number of metadata servers (MDSs) (option C) and distributing the metadata load across them is the direct way to improve metadata handling performance in BeeGFS.

268. Frage
You're configuring a RoCEv2 network for your AI infrastructure. Which UDP port number range is commonly used for RoCEv2 traffic, and why is it important to be aware of this?
  • A. 49152-65535, the dynamic/private port range, to avoid conflicts with other services.
  • B. 4791 , which is reserved for VXLAN.
  • C. 1024-49151 , the registered port range, for general application use.
  • D. 0-1023, because these are well-known ports.
  • E. Any UDP port number can be used without issue.
Antwort: A
Begründung:
RoCEv2 commonly uses the dynamic/private port range (49152-65535). This avoids potential conflicts with well-known or registered ports used by other services. Knowing this range is crucial for configuring firewalls and network policies to allow RoCEv2 traffic to flow freely.

269. Frage
......
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