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NVIDIA NCP-AII難易度 & NCP-AII認定試験トレーリング
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NVIDIA AI Infrastructure 認定 NCP-AII 試験問題 (Q259-Q264):
質問 # 259
You've installed the NGC CLI and successfully configured your API key However, when running 'ngc registry model download' , you receive a 'Permission denied' error despite having valid credentials. What are possible causes and solutions?
- A. Your API key lacks the necessary permissions to download models from the NGC registry. Contact your NVIDIA organization administrator.
- B. The user account running the 'ngc' command does not have write permissions to the destination directory specified for the download.
- C. There is an issue with network connectivity or firewall rules preventing access to the NGC registry. Verify network connectivity and firewall rules.
- D. Models can only be downloaded to specific location.
- E. The model you are trying to download requires acceptance of a separate end-user license agreement (EULA) that you haven't yet accepted.
正解：A、B、C、E
解説：
The 'Permission denied' error can stem from file system permissions (A), insufficient API key permissions (B), unaccepted EULAs (C), or network/firewall issues (D). All these must be considered before assuming a CLI installation problem. Option E is incorrect.
質問 # 260
You have configured MIG on your A100 GPU, creating several MIG instances. You now want to allocate a specific MIG instance to a Docker container. How would you specify the necessary device option when running the 'docker run' command to ensure the container uses only that MIG instance? Assuming the MIG instance UUID is GPU-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx
- A. docker run -device=/dev/nvidia0 .
- B. docker run -gpus device=GPU-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx ...
- C. docker run -runtime=nvidia --device=GPU-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx ...
- D. docker run -gpus all .
- E. docker run -nvidia-visible-devices GPU-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx
正解：B
解説：
The correct way to specify a specific MIG instance for a Docker container is using the '-gpus device=' option with the MIG instance UUID. This ensures the container only has access to the designated MIG instance. '-gpus all' grants access to all GPUs. "-device=/dev/nvidiaC provides access to the entire GPU. '--runtime=nvidia' is required for NVIDIA GPU support but doesn't specify a particular instance. There is no option unvidia-visible-devices'.
質問 # 261
Your A1 inference server utilizes Triton Inference Server and experiences intermittent latency spikes. Profiling reveals that the GPU is frequently stalling due to memory allocation issues. Which strategy or tool would be least effective in mitigating these memory allocation stalls?
- A. Increasing the GPU's TCC (Tesla Compute Cluster) mode priority.
- B. Optimize the model using TensorRT.
- C. Using CIJDA memory pools to pre-allocate memory and reduce allocation overhead during inference requests.
- D. Reducing the model's memory footprint by using quantization or pruning techniques.
- E. Enabling CUDA graph capture to reduce kernel launch overhead.
正解：A
解説：
CUDA memory pools directly address memory allocation overhead. CUDA graph capture reduces kernel launch overhead, which can indirectly reduce memory pressure. Model quantization/pruning reduces the overall memory footprint. Optimizing using TensorRT reduces memory footprint. Increasing TCC priority primarily affects preemption behavior and doesn't directly address memory allocation issues. Therefore it will have less impact than others.
質問 # 262
You're deploying a large language model for inference using NVIDIA Triton Inference Server. You need to validate that the server can handle the expected query load while maintaining acceptable latency. Which tools and metrics are most relevant for this validation?
- A. Utilize Triton's built-in metrics endpoint to track latency, throughput, and request queue length.
- B. Use 'nvidia-smi' to monitor GPIJ utilization and memory usage.
- C. Employ a load testing tool (e.g., 'locust' , 'JMeter') to simulate client requests and measure response times.
- D. Check CPU utilization using 'top'
- E. All of the above
正解：E
解説：
Validating Triton's performance requires a comprehensive approach. Monitoring GPU usage with 'nvidia-smi', tracking Triton's internal metrics, using load testing tools to simulate real-world traffic, and monitoring CPU utilization are all important for identifying bottlenecks and ensuring optimal performance.
質問 # 263
After installing the NGC CLI, you attempt to run 'ngc config set' and encounter the following error: 'Error: API key is invalid or missing'.
What are the most likely causes of this issue and how can you resolve them?
- A. The NGC CLI is not properly installed. Reinstall the package using 'pip install -upgrade nvidia-cli'
- B. The NGC service is down. Check the NVIDIA NGC status page for any known outages.
- C. The NGC CLI configuration file is corrupted. Delete the file (A.ngc/config.json') and reconfigure the CLI.
- D. The NGC API key is incorrect or has expired. Verify the API key in your NVIDIA account and update the configuration using 'ngc config set'.
- E. The host does not have network access to NGC.
正解：C、D、E
解説：
The most likely cause is an invalid API key (B) or a corrupted configuration file (C), or the host lacks network access (E). Reinstalling the package (A) might not resolve the issue if the problem lies with the API key or config file. While NGC service outages (D) are possible, they are less common.
質問 # 264
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