TensorRT اور انفرنس انجن کوئز

جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔

1. What is the goal of building an inference engine with TensorRT?
   • 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. پرت فیوژن کس طرح اندازہ کو تیز کرتا ہے؟
   • میموری ٹریفک کو کم کرنے کے لیے ایک سے زیادہ آپریشنز کو ایک GPU کرنل میں ضم کرکے
   • ان تہوں کو حذف کرکے جن کی ضرورت نہیں ہے۔
   • ہر پرت کو الگ GPU پر چلا کر
   • ماڈل کو سی پی یو پر چلانے کے لیے تبدیل کر کے
3. In a representative-data INT8 calibration workflow, why examine the model’s value distributions?
   • 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. ایک مرتب شدہ TensorRT انجن عام طور پر ایک GPU فن تعمیر کے لیے مخصوص کیوں ہے؟
   • کیونکہ یہ اس GPU کے سیریل نمبر پر خفیہ ہے۔
   • کیونکہ NVIDIA اسے فی آلہ لائسنس دیتا ہے۔
   • کیونکہ یہ ٹریننگ ڈیٹا کو انجن کے اندر محفوظ کرتا ہے۔
   • کیونکہ کرنل آٹو ٹیوننگ اس GPU کے عین مطابق کور اور میموری لے آؤٹ کے لیے تیز ترین دانا میں بیک کرتی ہے۔
5. TensorRT-LLM کی کون سی خصوصیت خاص طور پر بڑی زبان کے ماڈلز کو موثر انداز میں پیش کرنے میں مدد کرتی ہے؟
   • ان فلائٹ (مسلسل) بیچنگ اور پیجڈ KV-کیشے
   • خودکار تصویری اضافہ
   • بلٹ ان ویب ہوسٹنگ
   • آڈیو شور کی منسوخی
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