Network Appliance NS0-901

一年間の更新提供

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選択可能の三つバージョン

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短時間で試験に合格する

NS0-901問題集参考書は試験の重要点を含まれて、良い勉強方法を提供します。だから、お客様は試験準備の時、時間を節約することができます。お客様はNS0-901試験を受ける時、たくさんの知識を学ぶことができます。もちろん、勉強方法も知っています。さらに、NS0-901試験問題集参考書は本当の試験の内容を含まれるから、勉強して認定知識のキーポイントを把握できて、短時間でNS0-901試験に合格できます。

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Network Appliance NS0-901 試験シラバストピック:

Network Appliance NetApp Certified AI Expert 認定 NS0-901 試験問題：

問題 #1

Which of the following techniques are used to maximize GPU utilization in AI workloads? (Choose two)

A. Balancing compute and storage workloads efficiently
B. Using larger batch sizes
C. Utilizing CPU-based workloads for all tasks
D. Scheduling GPU-intensive tasks during off-peak hours

問題 #2

An AI team is planning two separate projects. The architect needs to provision the appropriate infrastructure for each.
| | Project A | Project B|
| -- | | - |
| Goal | Build a novel image recognition model from scratch.
| Adapt an existing, pre- trained LLM to understand company-specific jargon. |
| Input Data | 10 million new, unlabeled images. | A 50 GB text corpus of internal documents. |
| Required Compute | Very High (Weeks of multi-GPU training) | Moderate (Hours of single-GPU training) | Which two statements accurately describe the infrastructure requirements for these projects?
(Choose two.)

A. Project A is a model building task and requires a significantly larger and more powerful compute and storage infrastructure than Project B.
B. Both projects should use NetApp StorageGRID as the primary storage for training to ensure low latency.
C. Both projects are examples of fine-tuning and have similar infrastructure needs.
D. Project B is a fine-tuning task, which leverages an existing model and requires less data and compute resources than building a model from scratch.
E. Project A requires only a large amount of data, while Project B requires only a large amount of code.

問題 #3

A financial services company is required by regulators to be able to trace any version of their deployed fraud detection model back to the exact dataset and source code commit used to train it.
The current MLOps workflow is as follows:
Code_Repository: Git (commit hash: a1b2c3d4)
Dataset_Location: /vol/prod_data/fraud_dataset_v3
Storage_System: NetApp ONTAP 9
Model_Output: /vol/models/fraud_model_v3.2
Which NetApp technology should be used to create an immutable, point-in-time, and space- efficient copy of the dataset that can be linked to the specific code commit and model version?

A. NetApp Snapshots
B. NetApp FabricPool
C. NetApp SnapMirror
D. NetApp FlexClone

問題 #4

Which of the following best describes the difference between data lakes, data warehouses, and lakehouses?

A. Data lakes store structured data, data warehouses store unstructured data, and lakehouses store only real-time data.
B. Data lakes store data in cloud storage, data warehouses store it in traditional databases, and lakehouses store it in external drives.
C. Data lakes store raw, unstructured data, data warehouses store structured data, and lakehouses combine the features of both.
D. Data lakes store metadata, data warehouses store transaction data, and lakehouses store archival data.

問題 #5

An architect is designing the storage and network infrastructure for a new, large-scale AI cluster dedicated to training foundational models. The primary design goal is to achieve the highest possible data throughput and the lowest latency to ensure multi-million dollar GPU resources are never idle. Which two technologies are essential to include in the design to achieve this goal?
(Choose 2.)

A. A tiered storage architecture using NetApp FabricPool.
B. GPUDirect Storage support on the storage system.
C. A 10GbE Ethernet network for all data traffic.
D. NetApp StorageGRID as the primary storage for the training datasets.
E. An InfiniBand or RoCE-capable Ethernet network fabric.

解説：