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NCP-AII模擬試験サンプル & NCP-AII専門知識訓練

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NVIDIA NCP-AII 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • クラスタのテストと検証：HPLおよびNCCLベンチマークによるクラスタ全体の検証、NVLinkおよびファブリックの帯域幅テスト、ケーブルおよびファームウェアのチェック、HPL、NCCL、NeMoを使用したバーンインテストを網羅しています。
トピック 2
  • 物理層管理：BlueFieldネットワークプラットフォームデバイスの設定と、AIおよびHPCワークロード向けのマルチインスタンスGPU（MIG）パーティショニングの設定について説明します。
トピック 3
  • トラブルシューティングと最適化：GPU、ネットワークカード、電源などの故障したハードウェアコンポーネントの特定と交換、およびAMD
  • Intelサーバーとストレージのパフォーマンス最適化について説明します。
トピック 4
  • システムおよびサーバーの立ち上げ：BMC
  • OOB
  • TPM構成、ファームウェアのアップグレード、ハードウェアのインストール、サーバーがワークロードに対応できる状態であることを確認するための電源および冷却の検証など、GPUベースのAIインフラストラクチャの物理的なセットアップ全体を網羅します。
トピック 5
  • コントロールプレーンのインストールと構成：ベースコマンドマネージャー、OS、Slurm
  • Enroot
  • Pyxis、NVIDIA GPUおよびDOCAドライバー、コンテナツールキット、NGC CLIを含むソフトウェアスタックの展開について説明します。

NVIDIA AI Infrastructure 認定 NCP-AII 試験問題 (Q25-Q30):

質問 # 25
An engineer needs to completely remove NVIDIA GPU drivers from an Ubuntu 22.04 system to troubleshoot conflicts. Which command sequence ensures all driver components are purged?

正解：A

解説：
The correct command sequence is sudo apt-get purge nvidia-* & & sudo apt-get autoremove. Purging removes NVIDIA driver packages and their configuration files, while autoremove removes dependency packages that were installed automatically and are no longer required. NVIDIA's current data center driver removal guidance for Ubuntu 22.04 and 24.04 uses apt remove --autoremove --purge with NVIDIA-related package patterns, including driver, Fabric Manager, firmware, headless, DKMS, compute, decode, encode, and related libraries. A simple apt-get remove nvidia-driver-550 removes only one package and may leave DKMS modules, libraries, configuration files, Fabric Manager packages, or version-specific dependencies behind. Manually deleting /usr/lib/nvidia is unsafe because it bypasses package management and can leave the system in an inconsistent state. ubuntu-drivers uninstall is not the most complete answer for fully purging all NVIDIA driver components during conflict troubleshooting. After removal, administrators should verify loaded modules, package state, and reboot before installing the intended validated driver stack. Clean removal is important in AI infrastructure because driver conflicts can break CUDA, NCCL, DCGM, Fabric Manager, and container runtime behavior.


質問 # 26
You are configuring a server with multiple GPUs for CUDA-aware MPI. Which environment variable is critical for ensuring proper GPU affinity, so that each MPI process uses the correct GPU?

正解：B

解説：
'CUDA VISIBLE DEVICES' is essential for GPU affinity. It allows you to specify which GPUs are visible to a particular process. Without it, all processes might try to use the same GPU, leading to performance bottlenecks. controls the order in which GPUs are enumerated. specifies the path to shared libraries. is hypothetical. forces synchronous CUDA calls.


質問 # 27
An administrator is configuring node categories in BCM for a DGX BasePOD cluster. They need to group all NVIDIA DGX H200 nodes under a dedicated category for GPU-accelerated workloads. Which approach aligns with NVIDIA ' s recommended BCM practices?

正解：A


質問 # 28
You are tasked with updating the NVIDIA drivers on a cluster of servers running a critical A1 training workload. To minimize downtime and ensure a smooth transition, what is the best approach for performing the driver update?

正解：A、C、D

解説：
A rolling update minimizes downtime by updating servers one at a time. Creating a new cluster and migrating allows for thorough testing before impacting the production environment. Containerizing the driver and using rolling redeployments offers increased control and minimizes dependency issues. Simultaneously updating all servers results in significant downtime, and the head node's drivers are not automatically propagated to the compute nodes.


質問 # 29
An A1 inferencing server, using NVIDIA Triton Inference Server, experiences intermittent crashes under peak load. The logs reveal CUDA out-of-memory errors (00M) despite sufficient system RAM. You suspect a GPU memory leak within one of the models. Which strategy BEST addresses this issue?

正解：A、C

解説：
Options B and C directly address the 00M issue. CUDA memory pooling enables efficient reuse of GPU memory, minimizing allocations and deallocations. Reducing batch size and concurrency decreases the memory footprint of the model, alleviating the pressure on GPU memory. While upgrading GPUs (D) is a solution, it is more costly than optimizing the current configuration. Increasing system RAM (A) does not solve GPU memory issues. Disabling other models (E) reduces load but doesn't address the core problem of the memory leak in the first place.


質問 # 30
......

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