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

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NVIDIA NCP-ADS 試験シラバストピック:

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

1. You are working with cuGraph to analyze a large social network dataset where users are represented as nodes, and their connections (friendships) are represented as edges. You need to determine the most efficient way to store and process the graph in cuGraph for high-performance analytics.
Which of the following graph representations is best suited for efficient processing in cuGraph?

A) Adjacency List representation using Python dictionaries
B) Compressed Sparse Row (CSR) format
C) Incidence Matrix representation
D) Edge List stored in a Pandas DataFrame

2. When utilizing GPU instances in a cloud environment for data science, which of the following are common considerations? (Select two)

A) Cost-effective GPU instances always provide the best performance
B) Cloud providers offer dedicated GPU instances for high-performance needs
C) GPUs are suitable for both training and inference tasks but not for preprocessing
D) GPU performance can be degraded by network latency in distributed training

3. A data science team is developing a machine learning pipeline requiring specific CUDA, cuDNN, and RAPIDS versions for compatibility across environments. They need a framework to manage dependencies and version conflicts.
Which approach is best for managing software dependencies using NVIDIA technologies?

A) Using Conda with NVIDIA Conda channels to manage CUDA and cuDNN dependencies
B) Using only virtual environments (venv) without managing GPU dependencies separately
C) Using a single system-wide installation of CUDA and forcing all projects to use the same version
D) Manually installing each package and its dependencies using pip

4. You are working with a large dataset containing missing values, and you need to clean and preprocess the data efficiently.
Which of the following methods provides the best performance when handling missing values in a GPU- accelerated EDA workflow using RAPIDS?

A) Drop all missing values using df.dropna() in Pandas before using RAPIDS.
B) Convert the dataset to a cuDF DataFrame and use cudf.DataFrame.fillna() to fill missing values.
C) Use pandas.DataFrame.fillna() on the dataset before converting it to a cuDF DataFrame.
D) Ignore missing values since GPU acceleration can handle incomplete data without performance degradation.

5. A machine learning engineer wants to deploy a GPU-accelerated inference model in a containerized environment while ensuring compatibility with NVIDIA libraries.
Which of the following is the best approach for managing dependencies?

A) Use the official NVIDIA Docker base images (nvidia/cuda) and install RAPIDS AI libraries within the container to ensure GPU compatibility.
B) Run Docker containers without any special configurations, as Docker automatically detects and utilizes GPUs.
C) Install GPU drivers directly inside the container instead of on the host system to avoid dependency conflicts.
D) Disable the --gpus flag when running Docker containers, as RAPIDS AI libraries do not require explicit GPU selection.

質問と回答：