TensorRT और अनुमान इंजन प्रश्नोत्तरी

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

1. TensorRT के साथ एक अनुमान इंजन बनाने का लक्ष्य क्या है?
   • Guarantee the fastest possible execution on every system
   • Optimize execution of a supported trained model for the configured target
   • Choose training labels without a dataset
   • Replace every GPU with a CPU
2. परत संलयन अनुमान को कैसे गति देता है?
   • मेमोरी ट्रैफ़िक को कम करने के लिए एकाधिक ऑपरेशनों को एक GPU कर्नेल में विलय करके
   • उन परतों को हटाकर जिनकी आवश्यकता नहीं है
   • प्रत्येक परत को एक अलग GPU पर चलाकर
   • मॉडल को सीपीयू पर चलाने के लिए परिवर्तित करके
3. प्रतिनिधि-डेटा INT8 अंशांकन वर्कफ़्लो में, मॉडल के मूल्य वितरण की जांच क्यों करें?
   • To guarantee no accuracy change under all future inputs
   • To retrain the model from zero automatically
   • To select quantization scales suited to the observed numerical ranges
   • To remove every compatibility requirement
4. एक संकलित TensorRT इंजन आम तौर पर एक GPU आर्किटेक्चर के लिए विशिष्ट क्यों है?
   • क्योंकि यह उस GPU के सीरियल नंबर पर एन्क्रिप्ट किया गया है
   • क्योंकि NVIDIA इसे प्रति डिवाइस लाइसेंस देता है
   • क्योंकि यह प्रशिक्षण डेटा को इंजन के अंदर संग्रहीत करता है
   • क्योंकि कर्नेल ऑटो-ट्यूनिंग उस GPU के सटीक कोर और मेमोरी लेआउट के लिए सबसे तेज़ कर्नेल में बेक हो जाती है
5. TensorRT-LLM की कौन सी विशेषता विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडलों को कुशलतापूर्वक प्रस्तुत करने में मदद करती है?
   • इन-फ़्लाइट (निरंतर) बैचिंग और पृष्ठांकित केवी-कैश
   • स्वचालित छवि वृद्धि
   • अंतर्निहित वेब होस्टिंग
   • ऑडियो शोर रद्दीकरण
6. Why evaluate task accuracy after choosing lower-precision TensorRT execution?
   • Lower precision always preserves every output bit
   • Only the model filename affects predictions
   • Reduced numerical precision can change model outputs or quality
   • Accuracy evaluation is needed only during tokenization
7. A TensorRT dynamic-shape engine receives input outside its configured profile range. What should deployment validation check?
   • Whether the engine can accept every shape without a profile
   • Only whether the model name is short
   • Whether training can restart from a screenshot
   • Whether the profile supports that requested shape
8. A TensorRT engine is moved to a different runtime and GPU configuration. What must the team establish?
   • That any serialized engine runs unchanged everywhere
   • That the selected compatibility settings support the new environment
   • That the engine contains all its original training data
   • That every GPU shares one serial number