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10. Frage
You are tuning the storage performance of a Kubernetes cluster that uses Longhorn as the storage backend. You've noticed inconsistent read latencies. What Longhorn specific configurations could you adjust to potentially improve the consistency and reduce latency for read operations?
Antwort: C,D,E
Begründung:
More replicas increase read parallelism. 'replica-auto-balance' ensures replicas are well-distributed. 'data locality minimizes network hops for reads. It is not beneficial to reduce volume size, as that is required. Disabling built-in monitoring is also a bad idea.
11. Frage
When deploying a DOCA application using the command, which of the following parameters are mandatory for specifying the DOCA core application's entry point?
Antwort: B,C
Begründung:
The zentry-point' parameter is required to specify the function that will be the entry point of the DOCA core application. '--class' parameter is mandatory.
12. Frage
You need to upgrade the Run.ai platform on your on-premise Kubernetes cluster. What is the RECOMMENDED procedure for performing this upgrade to minimize downtime and ensure a smooth transition?
Antwort: B
Begründung:
Following the official Run.ai documentation is crucial for a smooth upgrade. Run.ai typically provides detailed instructions for upgrading the platform, often involving a rolling update procedure using Helm or kubectl apply. This minimizes downtime by updating components incrementally. Deleting and reinstalling is disruptive and risky. Directly editing the deployment YAML is not recommended. While Kubernetes version compatibility is important, Run.ai upgrades should generally be performed independently, following Run.ai's documented procedure. Restarting pods is insufficient for a platform upgrade.
13. Frage
A user is running a large language model (LLM) training job on a multi-GPU server. The job utilizes PyTorch's 'DistributedDataParallel' (DDP). The training process seems to hang intermittently. How can you troubleshoot this issue using system management tools?
Antwort: A,C,E
Begründung:
DDP relies on efficient inter-GPU communication. Network bottlenecks (A) can cause hangs. GPU utilization imbalances (B) can lead to some GPUs waiting for others. System logs (C) might contain error messages indicating communication failures. While CPU profiling (D) and disk I/O monitoring (E) might be useful in other scenarios, they are less likely to be the primary cause of hangs in DDP training.
14. Frage
You're deploying a multi-GPU VMI container using PyTorch's 'torch.distributed' library for distributed training. You're using 'torch.distributed.launch' to start the training processes. However, you encounter the following error: 'RuntimeError: Address already in use'. What's the MOST likely cause and how can you resolve it?
Antwort: A
Begründung:
The 'Address already in use' error in 'torch.distributed' typically arises when multiple processes attempt to bind to the same port for communication. Specifying a unique port for each distributed training job using '-master_port' or the 'MASTER PORT environment variable resolves this conflict. This prevents processes from interfering with each other.
15. Frage
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Dann wandte er sich mit warmem Lächeln wieder zu seiner Wache, Ein Fehler, NCP-AIO Online Prüfung den wir oft machen, besteht darin, das Unbewusste als eine Person mit eigener Persönlichkeit und einem gewissen Maß an Autonomie zu behandeln.
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