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1. You are planning to deploy a large-scale AI training job in the cloud using NVIDIA GPUs. Which of the following factors is most crucial to optimize both cost and performance for your deployment?

A) Selecting instances with the highest available GPU core count
B) Ensuring data locality by choosing cloud regions closest to your data sources
C) Using reserved instances instead of on-demand instances
D) Enabling autoscaling to dynamically allocate resources based on workload demand

2. In an effort to improve energy efficiency in your AI infrastructure using NVIDIA GPUs, you're considering several strategies. Which of the following would most effectively balance energy efficiency with maintaining performance?

A) Running all GPUs at the lowest possible clock speeds
B) Enabling deep sleep mode on all GPUs during processing times
C) Employing NVIDIA GPU Boost technology to dynamically adjust clock speeds
D) Disabling all energy-saving features to ensure maximum performance

3. A large healthcare provider wants to implement an AI-driven diagnostic system that can analyze medical images across multiple hospitals. The system needs to handle large volumes of data, comply with strict data privacy regulations, and provide fast, accurate results. The infrastructure should also support future scaling as more hospitals join the network. Which approach using NVIDIA technologies would best meet the requirements for this AI-driven diagnostic system?

A) Deploy the AI model on NVIDIA DGX A100 systems in a centralized data center with NVIDIA Clara
B) Implement the AI system on NVIDIA Quadro RTX GPUs across local servers in each hospital
C) Deploy the system using generic CPU servers with TensorFlow for model training and inference
D) Use NVIDIA Jetson Nano devices at each hospital for image processing

4. Your organization runs multiple AI workloads on a shared NVIDIA GPU cluster. Some workloads are more critical than others. Recently, you've noticed that less critical workloads are consuming more GPU resources, affecting the performance of critical workloads. What is the best approach to ensure that critical workloads have priority access to GPU resources?

A) Use CPU-based Inference for Less Critical Workloads
B) Upgrade the GPUs in the Cluster to More Powerful Models
C) Implement Model Optimization Techniques
D) Implement GPU Quotas with Kubernetes Resource Management

5. Which NVIDIA hardware and software combination is best suited for training large-scale deep learning models in a data center environment?

A) NVIDIA A100 Tensor Core GPUs with PyTorch and CUDA for model training
B) NVIDIA DGX Station with CUDA toolkit for model deployment
C) NVIDIA Jetson Nano with TensorRT for training
D) NVIDIA Quadro GPUs with RAPIDS for real-time analytics

질문과 대답: