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| 섹션 | 비중 | 목표 |
|---|---|---|
| NVIDIA 기반 HPE 프라이빗 클라우드 AI의 소프트웨어 구성 요소 | 20% | - HPE와 NVIDIA 소프트웨어 스택의 장점 - AI 운영을 지원하는 소프트웨어 기능 |
| AI 기본 개념 | 28% | - AI의 일반적인 개념, 활용 분야 및 워크로드 - 산업에 미치는 AI의 영향 및 인프라 요구 사항 |
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| 고객 환경 평가 및 솔루션 포지셔닝 | 15% | - 적합한 HPE AI 솔루션 제안 - AI 성숙도, 워크로드 특성 및 활용 사례 평가 |
| 솔루션 규모 산정 및 구성 | 17% | - HPE Intelligent Configurator를 활용한 규모 산정 - 구성 규모와 옵션 간의 차이점 - One Config Advanced (OCA)를 통한 구성 구축 |
최신 Hybrid Cloud HPE2-B08 무료샘플문제
1. An AI development team is training a large language model that exceeds the memory capacity of a single GPU. To continue training, they need to distribute the workload across multiple GPUs within the same server.
Which combination of HPE server and NVIDIA technology is specifically designed to provide a high- bandwidth, direct communication path between GPUs, bypassing the PCIe bus for improved performance in multi-GPU training?
A) HPE ProLiant DL380a Gen11 server with GPUDirect Storage (GDS)
B) HPE ProLiant DL325 Gen11 server with NVIDIA L4 GPUs
C) HPE Alletra Storage MP with RoCE-capable network adapters
D) HPE ProLiant DL380a Gen12 server with an NVIDIA NVLink Bridge
2. A large financial institution, a known "Deployer of AI at scale," needs to train a next-generation fraud detection model. This new model has over a trillion parameters, significantly larger than their current models, and requires an exascale-class computing solution to be trained in a reasonable timeframe.
Which HPE AI solution should be positioned to meet this customer's demanding requirement?
A) AI-optimized HPE ProLiant DL servers
B) HPE Private Cloud AI with NVIDIA, Large configuration
C) HPE Cray systems
D) HPE GreenLake for File Storage
3. A financial services company, currently at the 'AI Pro' maturity level, wants to build a private cloud solution to support two primary initiatives:
1. Initiative 1: Fine-tune a proprietary 70B parameter LLM for fraud detection, requiring maximum training performance.
2. Initiative 2: Deploy a customer-facing RAG-based chatbot for 500 concurrent users.
The customer wants a single, integrated solution that can handle both workloads efficiently. They have a new data center with ample power and cooling.
Which HPE Private Cloud AI configuration should the architect recommend?
A) Two separate solutions: a Small - Expanded for the RAG workload and a Large - Standard for the fine-tuning workload.
B) Medium - Expanded, because it supports a high number of concurrent users for RAG.
C) A custom-built solution using HPE ProLiant DL325 servers and NVIDIA L4 GPUs.
D) Large - Expanded, because its NVIDIA H100 NVL GPUs and eight worker nodes are required for the intensive fine-tuning workload.
4. An architect is using the HPE One Config Advanced (OCA) Smart Template for "HPE Private Cloud AI
- Small - Standard".
What is the worker node configuration they should expect to see in the generated Bill of Materials (BOM)?
A) 4x HPE ProLiant DL380a Gen11 servers with a total of 16x NVIDIA H100 NVL GPUs
B) 1x HPE ProLiant DL380a Gen11 server with 4x NVIDIA L40S GPUs
C) 3x HPE ProLiant DL325 Gen11 servers for management
D) 2x HPE ProLiant DL380a Gen11 servers with a total of 8x NVIDIA L40S GPUs
5. After an architect selects the "HPE Private Cloud AI - Large - Expanded" Smart Template in OCA, they see it includes a significant number of "HPE Factory Express Complex Unit of SVC" services.
What is the purpose of these bundled services?
A) To allow the customer to exchange the hardware for the next generation at no cost.
B) To provide on-site training for the customer's data science team.
C) To provide a credit for future software purchases on the HPE GreenLake cloud.
D) To cover the pre-integration and configuration of the entire solution at an HPE factory before shipment.
질문과 대답:
| 질문 # 1 정답: D | 질문 # 2 정답: C | 질문 # 3 정답: D | 질문 # 4 정답: B | 질문 # 5 정답: D |
980 개 고객 리뷰고객 피드백 (*일부 유사하거나 오래된 댓글은 숨겨졌습니다.)
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