試験NCA-AIIO トピック2 問題34 スレッド

NVIDIA NCA-AIIOのリアル試験問題集
問題 #: 34
トピック #: 2
You are planning to deploy a large-scale AI training job in the cloud using NVIDIA GPUs. Which of the following factors is most crucial to optimize both cost and performance for your deployment?

おすすめの解答：B 解答を投票する

Optimizing cost and performance in cloud-based AI training with NVIDIA GPUs (e.g., DGX Cloud) requires resource efficiency. Autoscaling dynamically allocates GPU instances based on workload demand, scaling up for peak training and down when idle, balancing performance and cost. NVIDIA's cloud integrations (e.g., with AWS, Azure) support this via Kubernetes or cloud-native tools.
High core count (Option A) boosts performance but raises costs if underutilized. Data locality (Option C) reduces latency but not overall cost-performance trade-offs. Reserved instances (Option D) lower costs but lack flexibility. Autoscaling is NVIDIA's key cloud optimization factor.

古贺** 2026-01-04 01:09:19

時間限定で

15%

オフ

プレミアムのNCA-AIIO問題集のセルフテストエンジンまたはPDFをゲットしよう

コメント

正解：
「?」こちらは投票コメントになっております。普通のコメントに切り替えます。
投票コメントに切り替える New
ニックネーム： 送信 キャンセル
投票コメントをあげるごとに、選択した解答の投票数を1つ増やすことができます。

他人の解答コメントを賛成するのも、その解答に一票を入れることになります。したがって、すでに同じ意見の投票コメントが存在する場合、新規コメントをする代わりに賛成することもできます。