एनवीडिया एआई प्रश्नोत्तरी

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. एक अनुरोध अनुमान लगाने में 100 एमएस और डेटा तैयार करने में 900 एमएस खर्च करता है। यदि अनुमान दोगुना तेज़ हो जाता है, तो अनुरोध में कितना समय लगेगा?
   • 950 ms
   • 500 ms
   • 900 ms
   • 450 ms
2. गाइड द्वारा वर्णित NVIDIA परिनियोजन वर्कफ़्लो में, TensorRT जैसे अनुमान अनुकूलक क्या भूमिका निभा सकते हैं?
   • Replace the need to evaluate output quality
   • Optimize a trained model for execution before it is exposed through a serving system
   • Train every model from raw data automatically
   • Store all application data without a runtime
3. एक मॉडल GPU पर तेज़ है लेकिन एप्लिकेशन धीमा रहता है क्योंकि इनपुट तैयारी हावी रहती है। टीम को क्या जांच करनी चाहिए?
   • Increasing model parameter count
   • Changing the model vendor without profiling
   • The full data and preprocessing path, not only accelerator throughput
   • Removing output validation
4. परिशुद्धता या अनुमान निष्पादन पथ बदलने के बाद, मूल मॉडल के साथ क्या तुलना की जानी चाहिए?
   • Only the file extension
   • Only the GPU temperature
   • Whether the model has the same marketing name
   • Task outputs and quality on representative evaluation inputs
5. कौन से विवरण एक अनुमान बेंचमार्क को प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य बनाने में मदद करते हैं?
   • Hardware, software versions, precision, supported operations, workload and input conditions
   • Only the vendor name
   • केवल मॉडल के पैरामीटर की गिनती
   • The color of the server chassis
6. Which statement about a larger accelerator is supported by the guide?
   • It guarantees every application runs faster
   • It may not improve end-to-end speed when another stage is the bottleneck
   • It removes all data transfer costs
   • It ensures output quality is unchanged
7. Which cost dimensions does the guide recommend measuring for a deployed AI workload?
   • Only peak theoretical arithmetic throughput
   • Only model accuracy on training data
   • Latency, throughput, power and cost under the intended application conditions
   • Only the accelerator’s name
8. Why does the guide separate hardware capability from software-stack performance?
   • Software never affects accelerator performance
   • Hardware specifications directly guarantee service speed
   • All NVIDIA devices execute every model identically
   • Supported operations, kernels, and compatibility determine how hardware is actually used