Bài kiểm tra có liên kết hướng dẫn · Trung bình Cấp độ

Bài kiểm tra lập kế hoạch GPU và điều phối cụm

Thực hành các yêu cầu tài nguyên GPU, lập lịch nhóm và sắp xếp cấu trúc liên kết, bao gồm cả mức độ ảnh hưởng của các chính sách ưu tiên và chia sẻ công bằng đến các cụm đào tạo dùng chung.

Đường dẫn hướng dẫn liên quanLập lịch GPU và Điều phối cụm
Câu hỏi 1 của 8

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

Xem trước mọi câu hỏi8 câu hỏi

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

  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. Lập kế hoạch nhận biết cấu trúc liên kết cố gắng tối ưu hóa điều gì?
    • Phân bổ công việc càng xa nhau càng tốt
    • Giảm thiểu số lượng người dùng
    • Xếp thứ hạng giao tiếp trên các kết nối nhanh như NVLink
    • Lựa chọn nhà cung cấp điện giá rẻ nhất
  4. Tiện ích bổ sung nào thường được sử dụng với Kubernetes để lập kế hoạch hàng loạt và nhóm cho các công việc AI?
    • núi lửa
    • Apache Kafka
    • Làm lại
    • 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. Vai trò của hạn ngạch chia sẻ công bằng trong cụm chia sẻ là gì?
    • Để đảm bảo một đội luôn chiến thắng
    • Để tắt bộ lập lịch
    • Để ngăn chặn bất kỳ nhóm nào độc quyền tất cả GPU
    • Để tăng tốc một công việc
  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