NCA-AIIOの無料問題集（199題）、NCA-AIIO認定試験参考書

NVIDIA NCA-AIIO 問題集

試験コード：NCA-AIIO

試験名称：NVIDIA-Certified Associate AI Infrastructure and Operations

最近更新時間：2025-06-19

問題と解答：全199問

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無料問題集NCA-AIIO 資格取得

質問 1：
Your team is running an AI inference workload on a Kubernetes cluster with multiple NVIDIA GPUs. You observe that some nodes with GPUs are underutilized, while others are overloaded, leading to inconsistent inference performance across the cluster. Which strategy would most effectively balance the GPU workload across the Kubernetes cluster?
A. Deploying a GPU-aware scheduler in Kubernetes
B. Reducing the number of GPU nodes in the cluster
C. Using CPU-based autoscaling to balance the workload
D. Implementing GPU resource quotas to limit GPU usage per pod
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2：
Which of the following statements best explains why AI workloads are more effectively handled by distributed computing environments?
A. AI models are inherently simpler, making them well-suited to distributed environments.
B. Distributed systems reduce the need for specialized hardware like GPUs.
C. Distributed computing environments allow parallel processing of AI tasks, speeding up training and inference.
D. AI workloads require less memory than traditional workloads, which is best managed by distributed systems.
正解：C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3：
What is the primary advantage of using virtualized environments for AI workloads in a large enterprise setting?
A. Enables AI workloads to utilize cloud resources without requiring any changes to the underlying code
B. Ensures that AI workloads are always running on the same physical machine for consistency
C. Reduces the need for specialized hardware by running AI workloads on general-purpose CPUs
D. Allows for easier scaling of AI workloads across multiple physical machines
正解：D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4：
Which NVIDIA hardware and software combination is best suited for training large-scale deep learning models in a data center environment?
A. NVIDIA A100 Tensor Core GPUs with PyTorch and CUDA for model training
B. NVIDIA DGX Station with CUDA toolkit for model deployment
C. NVIDIA Quadro GPUs with RAPIDS for real-time analytics
D. NVIDIA Jetson Nano with TensorRT for training
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5：
You have completed an analysis of resource utilization during the training of a deep learning model on an NVIDIA GPU cluster. The senior engineer requests that you create a visualization that clearly conveys the relationship between GPU memory usage and model training time across different training sessions. Which visualization would be most effective in conveying the relationship between GPU memory usage and model training time?
A. Histogram of training times
B. Scatter plot with GPU memory usage on one axis and training time on the other
C. Bar chart showing average memory usage for each training session
D. Line chart showing training time over sessions
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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NVIDIA NCA-AIIO 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	AI Infrastructure: This part of the exam evaluates the capabilities of Data Center Technicians and focuses on extracting insights from large datasets using data analysis and visualization techniques. It involves understanding performance metrics, visual representation of findings, and identifying patterns in data. It emphasizes familiarity with high-performance AI infrastructure including NVIDIA GPUs, DPUs, and network elements necessary for energy-efficient, scalable, and high-density AI environments, both on-prem and in the cloud.
トピック 2	AI Operations: This domain assesses the operational understanding of IT professionals and focuses on managing AI environments efficiently. It includes essentials of data center monitoring, job scheduling, and cluster orchestration. The section also ensures that candidates can monitor GPU usage, manage containers and virtualized infrastructure, and utilize NVIDIA’s tools such as Base Command and DCGM to support stable AI operations in enterprise setups.
トピック 3	Essential AI Knowledge: This section of the exam measures the skills of IT professionals and covers the foundational concepts of artificial intelligence. Candidates are expected to understand NVIDIA's software stack, distinguish between AI, machine learning, and deep learning, and identify use cases and industry applications of AI. It also covers the roles of CPUs and GPUs, recent technological advancements, and the AI development lifecycle. The objective is to ensure professionals grasp how to align AI capabilities with enterprise needs.

参照：https://www.nvidia.com/en-us/learn/certification/ai-infrastructure-operations-associate/

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