Викторина, связанная с руководством · Средний Уровень

Викторина по разделению нескольких экземпляров графического процессора

Применяйте профили MIG, ресурсы экземпляров графического процессора и вычислений, а также информацию об устройствах, в том числе о том, почему поддерживаемое оборудование определяет выбор разделов.

Связанные направляющие путиМногоэкземплярное разделение GPU
Вопрос 1 из 8

Which resource boundary distinguishes separate MIG GPU Instances from software time slicing?

Предварительный просмотр каждого вопроса8 вопросы

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

  1. Which resource boundary distinguishes separate MIG GPU Instances from software time slicing?
    • Only a different process priority on one shared execution queue
    • A guaranteed absence of every host or device failure
    • A separate network cable for every CUDA kernel
    • Dedicated hardware compute and memory resources for each GPU Instance
  2. На какой архитектуре NVIDIA впервые был представлен MIG?
    • Вольта
    • Ампер (А100)
    • Тьюринг
    • Паскаль
  3. On an A100 40 GB using supported small-instance profiles, how many GPU Instances can a layout provide?
    • Exactly sixteen on every supported GPU
    • Exactly two regardless of profile
    • Up to seven
    • An unlimited number with no memory limits
  4. Что означает «5 ГБ» в профиле MIG, например «1g.5gb»?
    • Память, выделенная этому экземпляру
    • Количество СМС
    • Пропускная способность PCIe
    • Тактовая частота
  5. Для каких рабочих задач MIG особенно хорошо подходит?
    • Один массивный тренировочный прогон, требующий использования всего графического процессора
    • Обслуживание мультитенантного вывода с предсказуемой задержкой
    • Предварительная обработка данных с привязкой к ЦП
    • Длительное хранение в холодильнике
  6. Как кластер Kubernetes может предоставить подам экземпляры MIG?
    • Как необработанные дисковые тома
    • Только через ручной SSH
    • В качестве запланированных ресурсов, таких как nvidia.com/mig-1g.5gb.
    • Через DNS-записи
  7. Two Compute Instances belong to the same MIG GPU Instance. Which resources do they share?
    • Their parent GPU Instance’s memory resources
    • Only a remote CPU’s filesystem
    • Separate complete copies of physical GPU memory
    • Every compute slice on unrelated GPUs
  8. A team wants to deploy a named MIG profile on a new GPU model. What should it check first?
    • That every NVIDIA GPU supports identical profiles
    • That the model parameter count is an even integer
    • That the Kubernetes pod name contains the profile text
    • That the GPU supports MIG and that exact profile layout