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1. You are designing a data center that must support both interactive AI development and large-scale batch training jobs. You want to maximize GPU utilization while ensuring that interactive users have a responsive experience. Which of the following strategies is MOST effective?

A) Schedule batch jobs to run only during off-peak hours when interactive users are not active.
B) Use NVIDIA MPS (Multi-Process Service) to allow interactive users and batch jobs to share GPUs concurrently, and implement QOS to prioritize interactive workloads.
C) Allocate dedicated GPUs to interactive users and run batch jobs on idle CPUs.
D) Run all workloads on a single large GPU server to simplify management.
E) Oversubscribe all GPUs to maximize utilization, even if it degrades interactive performance.

2. A distributed BCM pipeline running on multiple nodes exhibits significant performance degradation when scaling to a larger number of nodes. Network bandwidth and storage I/O are not saturated. What's the likely cause?

A) Insufficient CPU cores or memory on individual nodes, limiting processing capacity.
B) All of the above.
C) Inefficient data partitioning across the nodes, leading to uneven workload distribution.
D) Excessive communication overhead between nodes due to frequent data transfers or synchronization.
E) Incorrect configuration of the distributed BCM framework, causing suboptimal task scheduling.

3. A user complains that their AI training job is running very slowly. Upon investigation, you discover that the pod is scheduled onto a node with a slow network connection, causing significant delays in data transfer. How would you ensure that future similar jobs are scheduled onto nodes with faster network connections?

A) Implement node affinity rules based on network bandwidth labels, and label the nodes appropriately.
B) Use inter-pod affinity to force the job onto nodes already running network-intensive workloads.
C) Increase the resource requests for the pod to trigger rescheduling.
D) Configure the kubelet to prioritize pods based on their network usage.
E) Manually reschedule the pod onto a node with a faster network.

4. You are designing a data center for AI workloads, and power density is a key concern. Which of the following cooling solutions would be most appropriate for a rack with a power density of 40kW?

A) Rear door heat exchangers (RDHx).
B) Direct liquid cooling (DLC) to the GPUs.
C) Evaporative cooling towers.
D) In-row cooling units (CRAH).
E) Raised floor air conditioning with hot aisle/cold aisle containment.

5. A data scientist reports that a Run.ai job is consistently crashing with a 'SIGKILL' signal. After verifying that the job is not exceeding its resource limits (CPU, memory, GPU), what is the MOST likely reason for this signal, and how can you diagnose it further within the Run.ai environment?

A) The process is consuming a lot of disk I/O.
B) The Kubernetes liveness probe is failing, causing the pod to be restarted. Inspect the pod's events and liveness probe configuration.
C) The job is experiencing a kernel panic on the node. Check the system logs on the node for kernel-related errors.
D) The job is being preempted due to higher priority tasks, resulting in SIGKILL. Check the job's priority, quota, and resource usage history with ACM.
E) The Run.ai agent is terminating the job due to exceeding a pre-defined time limit. Check the job's configuration for any time limits or deadlines.

질문과 대답: