NVIDIA-Certified Professional NCP-ADS

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NVIDIA NCP-ADS Prüfungsthemen:

NVIDIA-Certified-Professional Accelerated Data Science NCP-ADS Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1
A research team is analyzing a large transportation network and wants to identify groups of locations that are closely connected based on travel routes.
Which NVIDIA cuGraph function would be the most effective for this task?

A. Use cuGraph's shortest_path() to compute all shortest paths and derive clusters manually.
B. Use cuGraph's louvain() function to detect communities within the graph.
C. Apply cuGraph's bfs() (Breadth-First Search) to find clusters of locations.
D. Use cuGraph's pagerank() to rank the most connected locations.

Frage #2
A data scientist is working with a 50 TB dataset consisting of structured logs from IoT devices. The data needs to be cleaned, transformed, and aggregated before training a machine learning model.
Which of the following frameworks would be the most efficient choice for distributed data processing?

A. Python multiprocessing module
B. Pandas
C. Apache Spark with RAPIDS Accelerator
D. SQLite

Frage #3
A team of data engineers is working on an Apache Spark-based distributed computing pipeline that leverages NVIDIA GPUs and RAPIDS. They notice that shuffle operations are causing significant slowdowns in performance.
Which optimization strategy should they implement to reduce shuffle impact?

A. Disable GPU memory caching to allow automatic CPU-based shuffle optimization.
B. Use RAPIDS Spark-RAPIDS Plugin with GPU-accelerated caching to minimize redundant shuffle operations.
C. Use Spark's default shuffle partitioning without any modification, as GPUs inherently optimize shuffle operations.
D. Store shuffle data in Apache Parquet format on disk for faster access and reduced memory overhead.

Frage #4
You are working on a large-scale machine learning pipeline that involves processing massive datasets using multiple GPUs on an NVIDIA DGX system. You choose to use Dask to enable efficient parallel processing across multiple GPUs.
Which of the following steps is essential to correctly configure Dask for multi-GPU acceleration?

A. Use dask_cuda.LocalCUDACluster() to create a cluster of GPU workers and pass it to the Dask client.
B. Use dask.distributed.Client() without specifying a scheduler to automatically detect available GPUs.
C. Avoid using dask_cudf and instead rely on standard pandas DataFrames to ensure GPU-accelerated execution.
D. Assign computation tasks explicitly to CPUs using dask.config.set({'scheduler': 'threads'}) before using GPUs.

Frage #5
You are working with a dataset containing hundreds of millions of records, and you need to perform ETL operations such as filtering, joins, and aggregations. Given the dataset size, which NVIDIA- accelerated library should you use to achieve optimal performance?

A. Pandas, as it is widely used and supports all common DataFrame operations, even for very large datasets.
B. NumPy, because it is optimized for numerical computing and offers better performance for handling tabular data.
C. cuDF, as it provides GPU-accelerated DataFrame operations similar to Pandas, allowing for efficient processing of large datasets.
D. cuPy, because it provides GPU-accelerated array operations, making it the best option for processing tabular data.

Fragen und Antworten: