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NVIDIA NCP-ADS 시험 요강 주제:

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1. You are training a deep learning model on a large dataset. Initially, you train the model on a single GPU and achieve a training time of 10 hours. To speed up training, you switch to a multi-GPU setup with four GPUs. However, after testing, you notice that the training time is only reduced to 3.5 hours instead of the expected 2.5 hours (a linear speedup).
What is the most likely reason for this sublinear speedup?

A) Increased memory bandwidth usage causes a bottleneck in the system.
B) Data transfer and communication overhead between GPUs limit scalability.
C) The optimizer is not designed for multi-GPU training, causing inefficiency.
D) The learning rate is too low, causing slower convergence despite multiple GPUs.

2. A data scientist is working with large-scale ETL (Extract, Transform, Load) pipelines on GPU- accelerated infrastructure using RAPIDS. The workload involves frequent shuffle operations, which significantly impact performance.
What is the best approach using NVIDIA technologies to reduce shuffle overhead and improve performance?

A) Use RAPIDS cuML to replace shuffle-intensive operations with an ML model that predicts data distribution.
B) Enable CUDA Unified Memory to automatically optimize shuffle performance without manual intervention.
C) Store all intermediate shuffle data in CPU memory using pandas to ensure persistence and reduce GPU load.
D) Use RAPIDS cuDF's GPU memory caching to store intermediate DataFrames and avoid redundant shuffle operations.

3. Which of the following best describes the role of MLOps in the context of NVIDIA technologies for deploying machine learning models in production? (Select two)

A) MLOps helps manage the lifecycle of machine learning models, ensuring efficient collaboration and model governance
B) MLOps ensures that models trained on GPUs can only run on GPUs during deployment
C) MLOps replaces the need for data preprocessing during training and deployment
D) MLOps frameworks support version control and automation, ensuring reproducibility and scalability of ML workflows

4. You are working on an accelerated data science project and need to acquire a large dataset stored in a Parquet file format and load it efficiently for GPU processing using NVIDIA RAPIDS.
Which of the following approaches is the most efficient way to load the dataset into a GPU-accelerated DataFrame?

A) df = cudf.read_parquet("data.parquet")
B) df = pd.read_parquet("data.parquet")
C) df = cudf.to_gpu(pd.read_parquet("data.parquet"))
D) df = cudf.read_csv("data.parquet")

5. You are designing a machine learning pipeline and must decide whether your dataset qualifies as "big data" and requires specialized acceleration methods.
Which of the following characteristics best indicates that your dataset meets the definition of big data?

A) The dataset primarily consists of real-time sensor data that streams continuously but does not exceed local storage limits.
B) The dataset contains a large number of features (high dimensionality), even if it fits comfortably in local memory.
C) The dataset is too large to fit into the memory (RAM) of a single machine and requires distributed processing.
D) The dataset includes millions of small text files stored on a local disk but does not require complex computations.

질문과 대답: