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[General] NCP-AIO Pass Dumps & PassGuide NCP-AIO Prüfung & NCP-AIO Guide

william794

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【General】 NCP-AIO Pass Dumps & PassGuide NCP-AIO Prüfung & NCP-AIO Guide

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NVIDIA AI Operations NCP-AIO Prüfungsfragen mit Lösungen (Q38-Q43):38. Frage
If a Magnum IO-enabled application experiences delays during the ETL phase, what troubleshooting step should be taken?
  • A. Increase the swap space on the host system to handle larger datasets.
  • B. Disable NVLink to prevent conflicts between GPUs during data transfer.
  • C. Ensure that GPUDirect Storage is configured to allow direct data transfer from storage to GPU memory.
  • D. Reduce the size of datasets being processed by splitting them into smaller chunks.
Antwort: C
Begründung:
Comprehensive and Detailed Explanation From Exact Extract:
Ensuring thatGPUDirect Storageis properly configured allows the application to transfer data directly from storage into GPU memory, bypassing the CPU and reducing latency and overhead during the ETL (Extract, Transform, Load) phase. This direct path optimizes data movement, preventing delays and improving performance for Magnum IO-enabled applications.

39. Frage
You have a Kubernetes cluster with several nodes equipped with NVIDIA GPUs. You want to ensure that pods requesting GPUs are only scheduled on nodes that have the appropriate NVIDIA drivers and the NVIDIA Container Toolkit installed. Which Kubernetes feature(s) can you leverage to achieve this?
  • A. Pod priority and preemption.
  • B. Taints and tolerations.
  • C. Resource quotas and limit ranges.
  • D. Network policies and ingress controllers.
  • E. Node affinity and tolerations.
Antwort: B,E
Begründung:
The correct answers are A and E. Taints and Tolerations ensure that pods are not scheduled onto inappropriate nodes. Nodes can be tainted to indicate the lack of NVIDIA drivers or the Container Toolkit, and pods requiring GPUs can tolerate these taints to indicate their compatibility. Node Affinity, in tandem with taints, provides more fine-grained control over scheduling. You can use node affinity to prefer or require that pods with GPU requests are scheduled on nodes labeled with specific NVIDIA hardware or driver versions. Options B, C, and D are not directly relevant to GPU-aware scheduling.

40. Frage
You're deploying a DOCA-based firewall application on a BlueField-2 DPU. The application uses eBPF for packet filtering. What is the primary reason for using eBPF in this scenario?
  • A. To simplify the firewall rule definition using a higher-level language.
  • B. To automatically generate iptables rules on the host server.
  • C. To enable dynamic updates to the firewall rules without requiring kernel module recompilation.
  • D. To reduce CPU utilization on the host server by offloading packet filtering to the DPU.
  • E. To improve the compatibility with legacy network devices.
Antwort: C,D
Begründung:
eBPF allows offloading packet filtering to the DPU, thus reducing the load on the host CPU. It also allows dynamic updates to firewall rules without requiring kernel recompilation, which is a significant advantage in terms of flexibility and maintenance.

41. Frage
You're deploying BCM on a multi-tenant Kubernetes cluster. How should you configure BCM to ensure that each tenant only has access to the GPUs allocated to their respective namespaces?
  • A. Configure BCM to use the nodeSelector field in pod specifications to restrict jobs to specific GPUs based on tenant ownership.
  • B. Utilize Kubernetes resource quotas to limit GPU usage per namespace and configure BCM with namespace-specific service accounts with appropriate RBAC permissions.
  • C. Configure BCM with a global service account that has cluster-admin privileges.
  • D. Deploy a separate BCM instance for each tenant, each configured to manage a specific subset of GPU nodes.
  • E. Manually assign GPUs to tenants using the 'nvidia-smi' command and update BCM's configuration to reflect these assignments.
Antwort: B
Begründung:
Using Kubernetes resource quotas enforces limits on GPU usage per namespace. Configuring BCM with namespace-specific service accounts and appropriate RBAC permissions ensures that BCM only has access to resources within those namespaces. This approach provides the necessary isolation and resource management for a multi-tenant environment. A global service account would grant excessive permissions. Deploying separate BCM instances adds unnecessary complexity. NodeSelectors control pod placement but don't enforce resource quotas. Manually assigning GPUs is not scalable or manageable.

42. Frage
You are using Ceph object storage to store your training dat
a. You observe that your training jobs are consistently slow, and monitoring tools indicate high latency when accessing the Ceph cluster. What are the possible causes that can contribute to this behavior?
  • A. Insufficient network bandwidth between the compute nodes and the Ceph cluster.
  • B. Insufficient CPU and Memory on the Ceph Monitors
  • C. An incorrectly configured or malfunctioning Ceph monitor node.
  • D. The Ceph cluster's placement groups are not optimally configured for the workload, causing uneven data distribution.
  • E. OSDs (Object Storage Devices) in the Ceph cluster are overloaded, leading to slow read/write operations.
Antwort: A,D,E
Begründung:
High latency in Ceph can stem from several issues: network congestion limits data transfer, overloaded OSDs cannot handle the I/O load, and suboptimal placement groups lead to hotspots. A malfunctioning monitor would primarily affect cluster availability and metadata operations, not necessarily the data I/O performance directly. Insufficient CPU and Memory on OSD's as well may cause issues as well.

43. Frage
......
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