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NVIDIA-Certified-Professional Accelerated Data Science NCP-ADS Prüfungsfragen mit Lösungen (Q174-Q179):
174. Frage
When performing benchmarking and optimization for GPU-accelerated workflows, which of the following tools is best suited for analyzing the memory utilization and computational efficiency of deep learning models running on Nvidia GPUs?
- A. Nvidia Nsight Compute
- B. Nvidia TensorRT
- C. Nvidia Riva
- D. Nvidia CUDA Profiler
Antwort: A
175. Frage
A data science team is deploying a deep learning model for real-time inference. The model is optimized for inference on an NVIDIA A100 GPU, but the team notices that inference latency is higher than expected.
Which of the following optimizations is most effective in reducing inference latency?
- A. Reduce the model size by randomly pruning neurons without retraining.
- B. Use mixed-precision inference with TensorRT to accelerate computation.
- C. Enable CPU offloading to balance the workload between the CPU and GPU.
- D. Increase the batch size significantly to improve GPU utilization.
Antwort: B
176. Frage
You are tasked with processing a large dataset using multiple GPUs to accelerate computation. You decide to use Dask to implement data parallelism with NVIDIA's RAPIDS framework to maximize GPU utilization.
Which of the following steps is essential for efficiently distributing the workload across multiple GPUs in Dask?
- A. Use dask_cuda.LocalCUDACluster() to create a multi-GPU cluster and dask.distributed.Client() to manage execution.
- B. Manually allocate GPU memory using cupy for each worker instead of using Dask's scheduler.
- C. Use dask.dataframe.repartition() to distribute data evenly across multiple GPUs.
- D. Set up a single Dask dataframe without partitioning and rely on automatic workload balancing.
Antwort: A
177. Frage
You are developing an accelerated ETL workflow that requires data transformations such as filtering, aggregating, and joining large datasets. You decide to leverage NVIDIA GPUs to accelerate the transformation phase of your ETL pipeline.
Which of the following approaches will provide the greatest performance improvements when working with large-scale tabular datasets?
- A. Using TensorFlow for data transformation tasks
- B. Performing transformations using SQL-based queries on CPU
- C. Using RAPIDS cuDF to perform transformations on a GPU
- D. Relying on traditional pandas for in-memory transformations
Antwort: C
178. Frage
You are using cuGraph to run the PageRank algorithm on a directed web graph. The dataset is large, and you want to ensure an accurate and efficient computation while optimizing GPU performance.
Which of the following configurations is the best approach for running PageRank in cuGraph?
- A. Convert the graph into an adjacency matrix and perform matrix multiplication iteratively for convergence
- B. Load the graph into NetworkX first, compute PageRank, and then convert the results back into cuGraph format
- C. Use the cugraph.pagerank() function with a damping factor of 0 and 10 iterations
- D. Run cugraph.pagerank() with a damping factor of 0.85 and set the max iterations to 100 with a convergence threshold
Antwort: D
179. Frage
......
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