IT 업계의 선두자로서 저희의 목표는 IT인증시험에 참가하는 모든 분들께 도움을 제공해드리는 것입니다. 이 목표를 달성하기 위해 저희의 전문가들은 시간이 지날수록 쌓이는 경험과 노하우로 IT자격증시험 응시자분들을 지원하고 있습니다.덤프제작팀의 엘리트들은 최선을 다하여 근년래 출제된 NVIDIA AI Infrastructure 시험문제의 출제경향을 분석하고 정리하여 가장 적중율 높은 NCP-AII시험대비 자료를 제작하였습니다.이와 같은 피타는 노력으로 만들어진 NCP-AII 덤프는 이미 많은 분들을 도와 NCP-AII시험을 패스하여 자격증을 손에 넣게 해드립니다.

데모문제 다운로드

시험대비자료는 덤프가 최고

처음으로 자격증에 도전하시는 분들이 많을것이라 믿습니다.우선 시험센터나 인증사 사이트에서 고객님께서 취득하려는 자격증이 어느 시험을 보셔야 취득이 가능한지 확인하셔야 합니다.그리고 시험시간,출제범위,시험문항수와 같은 NVIDIA AI Infrastructure시험정보에 대해 잘 체크하신후 그 시험코드와 동일한 코드로 되어있는 덤프를 구매하셔서 시험공부를 하시면 됩니다.NCP-AII덤프구매전 사이트에서 일부분 문제를 다운받아 덤프유효성을 확인하셔도 좋습니다.저희 사이트의 영원히 변치않는 취지는 될수있는 한 해드릴수 있는데까지 NCP-AII시험 응시자 분들께 편리를 가져다 드리는것입니다. 응시자 여러분들이 시험을 우수한 성적으로 합격할수 있도록 적중율 높은 덤프를 제공해드릴것을 약속드립니다.

덤프유효기간을 최대한 연장

NCP-AII덤프를 구매하시면 1년무료 업데이트 서비스를 제공해드립니다.덤프제작팀은 거의 매일 모든 덤프가 업데이트 가능한지 체크하고 있는데 업데이트되면 고객님께서 덤프구매시 사용한 메일주소에 따끈따끈한 가장 최신 업데이트된 NCP-AII덤프자료를 발송해드립니다.고객님께서 구매하신 덤프의 유효기간을 최대한 연장해드리기 위해 최선을 다하고 있지만 혹시라도 NVIDIA AI Infrastructure시험문제가 변경되어 시험에서 불합격 받으시고 덤프비용을 환불받는다면 업데이트 서비스는 자동으로 종료됩니다.

자격증의 필요성

IT업계에 종사하시는 분께 있어서 국제인증 자격증이 없다는 것은 좀 심각한 일이 아닌가 싶습니다. 그만큼 자격증이 취직이거나 연봉협상, 승진, 이직 등에 큰 영향을 끼치고 있습니다. NCP-AII시험을 패스하여 자격증을 취득하시면 고객님께 많은 이로운 점을 가져다 드릴수 있습니다. 이렇게 중요한 시험인만큼 고객님께서도 시험에 관해 검색하다 저희 사이트까지 찾아오게 되었을것입니다. NCP-AII덤프를 공부하여 시험을 보는것은 고객님의 가장 현명한 선택이 될것입니다.덤프에 있는 문제를 마스터하시면 NVIDIA AI Infrastructure시험에서 합격할수 있습니다.구매전이거나 구매후 문제가 있으시면 온라인서비스나 메일상담으로 의문점을 보내주세요. 친절한 한국어 서비스로 고객님의 문의점을 풀어드립니다.

최신 NVIDIA-Certified Professional NCP-AII 무료샘플문제:

1. You have configured two lg.10gb MIG instances on an NVIDIAA100 GPU. You are running a deep learning training job on one instance and want to ensure that it cannot consume resources from the other MIG instance. Which mechanism ensures isolation between the two MIG instances at the hardware level?

A) Kubernetes resource quotas
B) cgroups
C) MIG hardware partitioning
D) vGPIJ scheduling
E) CUDA Multi-Process Service (MPS)

2. You have an NVIDIAAIOO GPU and need to configure it for optimal performance across two distinct AI workloads: a large language model (LLM) training job and a computer vision inference service. The LLM benefits from maximum memory bandwidth, while the inference service requires low latency and high throughput. Which MIG configuration would best suit this scenario?

A) Create one log. 120gb instance for the LLM and one 4g.40gb instance for inference.
B) Create a single full-GPU instance and use Kubernetes resource quotas to isolate the workloads.
C) Utilize Time-Slicing on a single full-GPU instance, allocating specific time slots to each workload using NVIDIA Vgpu technology
D) Create one 14g.160gb MIG instance for the LLM and use CUDA MPS to multiplex the inference service.
E) Create two 7g.80gb MIG instances, one for each workload.

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 Python code snippet which attempts to extract Digital Optical Monitoring (DOM) data from a transceiver using a hypothetical library 'transceiver_utils'. The transceiver is connected to port 'eth0'. However, the code consistently throws a 'TransceiverError: Invalid port' exception. What is the MOST likely cause of this error?

A) The 'transceiver_utils' library is outdated and does not support DOM data extraction.
B) The Python code requires root privileges to access transceiver data.
C) The fiber cable connected to the transceiver is damaged.
D) The transceiver does not support DOM functionality.
E) The port 'eth0' does not exist or is not correctly associated with the transceiver.

5. Consider a scenario where you want to reset your NVIDIAA100 GPU back to a non-MIG mode state after having previously configured MIG. Which of the following steps are required?

A) Run 'nvidia-smi -set-mig-mode=disable -i O' followed by 'nvidia-smi -reset-default-mig-mode -i
B) Run 'nvidia-smi -set-mig-mode=disable -i , then power off the system and physically remove and re-install the GPU.
C) Run 'nvidia-smi -destroy-mig-config -i 0' , then run 'nvidia-smi -set-mig-mode=disable -i 0', and finally reboot.
D) Run 'nvidia-smi -set-mig-mode=disable -i O', then run 'nvidia-smi -i 0 -migrr 0' , and finally reboot.
E) Run 'nvidia-smi -set-mig-mode=disable -i O' and then reboot the system.

질문과 대답: