Вікторина, пов’язана з посібником · Середній Рівень

Тест із планування GPU та оркестровки кластерів

Практикуйте запити ресурсів графічного процесора, планування груп і розміщення топології, включно з тим, як політика переваги та справедливого розподілу впливає на спільні навчальні кластери.

Пов'язані напрямні шляхиПланування GPU та кластерна оркестровка
Питання 1 з 8

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

Перегляньте кожне запитання8 запитання

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

  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. Що намагається оптимізувати планування з урахуванням топології?
    • Розподіл робочих місць якомога далі одне від одного
    • Зведення до мінімуму кількості користувачів
    • Розміщення рангів зв'язку на швидкісних з'єднаннях, таких як NVLink
    • Вибір найдешевшого постачальника електроенергії
  4. Яке доповнення зазвичай використовується з Kubernetes для пакетного та групового планування завдань ШІ?
    • Вулкан
    • Апач Кафка
    • Redis
    • Графана
  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. Яка роль квот справедливого розподілу в спільному кластері?
    • Гарантувати, що одна команда завжди перемагає
    • Щоб вимкнути планувальник
    • Щоб жодна команда не могла монополізувати всі графічні процесори
    • Щоб прискорити одну роботу
  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