NVIDIA-Certified-Professional Accelerated Data Science - NCP-ADS

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NVIDIA-Certified-Professional Accelerated Data Science 認定 NCP-ADS 試験問題:

1. A data scientist is deploying a deep learning model to production using an NVIDIA GPU-powered inference server. They want to ensure low latency and high throughput while maintaining model accuracy.
Which of the following deployment strategies would be most effective?

A) Using NVIDIA Triton Inference Server with model ensemble optimization
B) Disabling mixed-precision inference to avoid accuracy loss
C) Running inference on a CPU instead of a GPU to reduce power consumption
D) Deploying a model without batching to ensure real-time responses

2. A data scientist is analyzing large-scale sensor readings from an industrial IoT system and wants to visualize high-frequency time-series data efficiently.
Which approach using NVIDIA technologies would be the most effective for interactive visualization of this dataset?

A) Process the data using RAPIDS cuDF, then convert it to CSV and visualize it with Excel charts.
B) Apply TensorRT to compress the time-series data and use PyTorch's native visualization functions.
C) Use NVIDIA OptiX to ray-trace the time-series dataset for visualization.
D) Use RAPIDS cuDF with Datashader to render large time-series data on the GPU efficiently.

3. You are analyzing a large-scale transportation network using cuGraph and notice that query times are longer than expected when running graph algorithms.
What is the best way to optimize graph processing performance using GPU-accelerated tools?

A) Store the graph in COO (Coordinate List) format instead of CSR (Compressed Sparse Row) format for faster traversal.
B) Use cugraph.filter_unconnected_nodes() to remove unconnected nodes before processing.
C) Convert the graph to CSR (Compressed Sparse Row) format before running computations to improve memory efficiency.
D) Use cugraph.to_directed() to convert the graph into a directed format, which improves GPU parallelism.

4. You are working on a large-scale machine learning workload that involves training a deep learning model using multiple GPUs. You want to leverage Dask to implement data parallelism efficiently using NVIDIA GPUs.
Which of the following approaches best achieves data parallelism in this context?

A) Run a single large Dask task on the CPU and use Dask-MPI for multi-GPU execution
B) Use Dask with CuPy to distribute NumPy-based computations across multiple GPUs
C) Use Dask DataFrame to parallelize deep learning model training across multiple GPUs
D) Leverage Dask-CUDA to automatically assign computations to available GPUs using the worker pool

5. You are working with a 10-terabyte dataset containing structured and unstructured data. Your goal is to perform ETL (Extract, Transform, Load) operations efficiently while leveraging GPU acceleration for distributed processing.
Which of the following frameworks would be the best choice for handling this workload?

A) RAPIDS + Dask for distributed GPU-accelerated ETL
B) Pandas with multiprocessing
C) Hadoop MapReduce
D) Apache Spark with its default CPU-based execution

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