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1. You are troubleshooting an issue where a Docker container utilizing NVIDIA GPUs intermittently fails with a 'CUDA ERROR OUT OF MEMORY error. The host system has sufficient memory and the individual GPU has enough memory as well. You suspect that the problem might be related to how memory is being allocated within the container environment. What steps can you take to investigate and potentially mitigate this issue?

A) Increase the shared memory size for the container using the '-shm-size' flag when running the container.
B) Set the environment variable inside the container to limit the number of GPUs visible to the application.
C) Adjust the environment variable inside the container to ensure consistent GPU ordering.
D) Monitor GPU memory usage both inside and outside the container using 'nvidia-smi' to identify memory leaks or excessive allocation.
E) Lower the compute capability using '-compute' parameter on docker run.

2. You are upgrading an AI server with new NVIDIAA800 GPUs and require 400GbE connectivity. After installing the new QSFP-DD transceivers and connecting the fiber cables, the link does not come up. You suspect a polarity issue. Assuming you are using MPO/MTP connectors, which of the following steps would BEST help diagnose and rectify a potential polarity mismatch? (Choose TWO)

A) Use a fiber optic polarity tester to confirm correct TX/RX mapping through the entire cable assembly.
B) Replace the QSFP-DD transceivers with known working units.
C) Swap the transmit (TX) and receive (RX) fibers at one end of the connection.
D) Use an Optical Time Domain Reflectometer (OTDR) to verify cable integrity.
E) Consult the cable manufacturer's documentation to verify the MPO/MTP key orientation and pinout configuration and ensure it aligns with the transceiver requirements.

3. You are deploying a multi-GPU server for deep learning training. After installing the GPUs, the system boots, but 'nvidia-smi' only detects one GPU. The motherboard has multiple PCle slots, all of which are physically capable of supporting GPUs. What is the most probable cause?

A) The NVIDIA drivers are not installed correctly or are incompatible with the GPUs. Reinstall the drivers and ensure they are compatible with the specific GPU model and CUDA version.
B) The system BIOS/UEFI is not configured to enable all PCle slots or the PCle lanes are not allocated correctly. Check the BIOS/IJEFI settings to enable all slots and configure the PCle lane allocation (e.g., x16/x8/x8).
C) The power supply is not providing enough power to all GPIJs. Upgrade to a higher wattage power supply.
D) The other GPUs are faulty and need to be replaced. Test each GPU individually to confirm their functionality.
E) The other GPUs are not properly seated in their PCle slots. Reseat the GPUs and ensure they are securely connected.

4. Consider the following simplified CUDA code snippet intended to perform a vector addition:
What are critical steps to validate that this code is correctly utilizing the GPU hardware and producing accurate results?

A) All of the above
B) After the 'cudaMemcpy' from device to host, compare the 'c' array to a CPU-based vector addition result to verify correctness.
C) Use 'cudaDeviceSynchronize()' after launching the kernel to ensure the GPU computations are complete before copying data back to the host.
D) Run the code with 'cuda-memchecK to detect memory access errors or race conditions.
E) Ensure that 'blocksPerGrid' and 'threadsPerBlock' are appropriately chosen to maximize GPU occupancy, potentially using the NVIDIA CUDA Occupancy Calculator.

5. You notice that one of the fans in your GPU server is running at a significantly higher RPM than the others, even under minimal load. ipmitool sensor' output shows a normal temperature for that GPU. What could be the potential causes?

A) The server's BMC (Baseboard Management Controller) has a faulty temperature sensor reading, causing it to overcompensate.
B) The fan is attempting to compensate for restricted airflow due to dust buildup.
C) The fan bearing is wearing out, causing increased friction and requiring higher RPM to maintain airflow.
D) A network connectivity issue is causing higher CPU utilization, leading to increased system-wide heat.
E) The fan's PWM control signal is malfunctioning, causing it to run at full speed.

질문과 대답: