NVIDIA NCP-AII Exam | NCP-AIIテスト参考書 -確実にNCP-AII試験に合格するのを助ける

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NCP-AII復習内容、NCP-AII過去問題

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NVIDIA AI Infrastructure 認定 NCP-AII 試験問題 (Q288-Q293):

質問 # 288
You observe the following output from 'nvidia-smi' on a server running a large Ai training job:

What does the 'ClocksThrottleReasons.ThermalSlowdown: Active' indicate, and what immediate action should you take?

A. The GPU driver is outdated and needs to be updated to improve thermal management.
B. The GPU's clock speeds are being reduced to prevent overheating. Investigate the cooling system and reduce the GPU workload.
C. The ambient temperature in the server room is too low, causing the GPU to underperform.
D. The GPU is operating at its maximum power limit, and no action is needed.
E. The GPU's power draw is exceeding its thermal design power (TDP). Reconfigure the power supply.

正解：B

解説：
'ClocksThrottleReasons.ThermalSlowdown: Active means the GPU is throttling its clock speeds because it's overheating. The immediate action is to investigate the cooling system (fans, liquid cooling, airflow) and potentially reduce the GPU workload to lower its temperature.

質問 # 289
You encounter a situation where an NVIDIA driver installation fails with the error message 'ERROR: Unable to load the kernel module 'nvidia.ko'. This may be because it was built for another kernel...'. Assuming the kernel headers are correctly installed, what is the most likely cause and solution?

A. The system is running out of disk space in '/tmp'. Solution: Free up space or remount S/tmp' with more space.
B. The DKMS module build failed. Solution: Manually rebuild the DKMS module using 'dkms autoinstall'.
C. The 'nouveau' driver is still loaded. Solution: Blacklist 'nouveau- and reboot.
D. The NVIDIA driver version is incompatible with the current kernel version. Solution: Install a compatible driver version.
E. Secure Boot is enabled, and the NVIDIA kernel module is not signed. Solution: Sign the NVIDIA kernel module with a machine owner key (MOK).

正解：B、D、E

解説：
The error message indicates a mismatch between the driver and kernel. This can happen due to incompatibility, unsigned modules due to Secure Boot, or a failed DKMS build. Installing a compatible version, MOK signing, and rebuilding DKMS are valid solutions. While nouveau can interfere, the error message points specifically to a module loading problem, making the other options more likely. Lack of disk space is a less common, but possible, issue.

質問 # 290
Which of the following commands or tools can be used to verify the NVIDIA driver version and the CUDA version installed on a Linux system?

A. nvcc -version'
B. 'modinfo nvidia'
C. "Ispci I grep NVIDIA'
D. 'nvidia-smr
E. 'cat /proc/driver/nvidia/version'

正解：A、B、D、E

解説：
'nvidia-smi' provides detailed information about the NVIDIA driver version and GPU status. 'nvcc -version' shows the CUDA compiler version. 'cat Iproc/driver/nvidia/version' (if the file exists) displays the driver version. 'modinfo nvidia' will display the version of the loaded kernel module. only shows the presence of NVIDIA hardware, not the driver or CUDA version.

質問 # 291
An AI server with 8 GPUs is experiencing random system crashes under heavy load. The system logs indicate potential memory errors, but standard memory tests (memtest86+) pass without any failures. The GPUs are passively cooled. What are the THREE most likely root causes of these crashes?

A. GPIJ memory errors that are not detectable by standard CPU-based memory tests.
B. Incompatible NVIDIA driver version with the installed Linux kernel.
C. A faulty power supply unit (PSU) that is unable to provide stable power under peak load.
D. Insufficient airflow within the server, leading to overheating of the GPUs and VRMs.
E. Network congestion causing intermittent data corruption during distributed training.

正解：A、C、D

解説：
GPU memory errors (B) are a strong possibility, as CPU-based tests don't test GPU memory directly. Insufficient airflow (C) is likely due to the passive cooling, leading to thermal instability. A faulty PSU (D) can cause random crashes under load due to power fluctuations. Driver incompatibility (A) is less likely to cause random crashes after initial setup, and network congestion (E) usually results in training slowdowns rather than system crashes.

質問 # 292
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 storage targets (OSTs) to distribute the data across more devices.
C. Configure BeeGFS to use a different network protocol with lower overhead.
D. Increase the number of metadata servers (MDSs) and distribute the metadata load across them.
E. Implement data striping across multiple OSTs.

正解：D

解説：
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.

質問 # 293
......

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