Test legat de ghid · Mediu Nivel

Quiz pentru programarea GPU și orchestrarea clusterelor

Exersați solicitările de resurse GPU, programarea grupurilor și plasarea topologiei, inclusiv modul în care politicile de preempțiune și de partajare echitabilă afectează clusterele de instruire partajate.

Căi de ghidare aferenteProgramare GPU și orchestrare cluster
Întrebare 1 de 8

Why coordinate resource admission for a fixed-size distributed training worker group?

Previzualizează fiecare întrebare8 întrebări

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

  1. Why coordinate resource admission for a fixed-size distributed training worker group?
    • To guarantee every process starts at exactly the same nanosecond
    • To guarantee the model converges
    • To remove all worker communication
    • To reduce partial-start situations where workers wait for unavailable peers
  2. How does Kubernetes normally express a device-plugin GPU resource request?
    • As arbitrary fractions of CPU clock cycles
    • As an integer count of advertised device resources
    • As a DNS hostname only
    • As a string of model output tokens
  3. Ce încearcă să optimizeze programarea conștientă de topologie?
    • Răspândirea locurilor de muncă cât mai departe posibil
    • Minimizarea numărului de utilizatori
    • Plasarea rangurilor de comunicare pe interconexiuni rapide precum NVLink
    • Alegerea celui mai ieftin furnizor de energie electrică
  4. Ce supliment este folosit în mod obișnuit cu Kubernetes pentru programarea în loturi și grupe a joburilor AI?
    • Vulcanul
    • Apache Kafka
    • Redis
    • Grafana
  5. What must a training application provide if a preempted job should resume its previous progress?
    • A guarantee that preemption saves optimizer state automatically
    • A usable checkpoint and recovery procedure
    • A renamed pod with no saved state
    • A higher learning rate for its first resumed step
  6. Care este rolul cotelor de partajare echitabilă într-un cluster partajat?
    • Pentru a garanta că o echipă câștigă întotdeauna
    • Pentru a dezactiva programatorul
    • Pentru a preveni o singură echipă să monopolizeze toate GPU-urile
    • Pentru a accelera o singură lucrare
  7. A fixed worker group needs eight GPU resources but only four are available. What can group admission accomplish?
    • Keep the group pending until its configured minimum requirements can be met
    • Invent the missing four GPU devices
    • Turn every worker into a CPU process without configuration
    • Guarantee completion even with no admitted workers
  8. Two communicating GPU jobs fit the same resource counts on different nodes. Why consider topology as well?
    • The resource count alone fixes every transfer latency
    • Topology determines the training labels
    • Only node names affect all-reduce outputs
    • Interconnect placement affects communication costs between their workers