A. kubectl get nodes 명령어를 실행하여 모든 워커 노드의 상태가 "Ready"로 표시되는지 확인하십시오.

B. kubectl get pods 명령어를 실행하여 모든 워커 파드가 예상대로 실행 중인지 확인하십시오.

C. SSH를 통해 로그인하고 systemctl 명령어를 사용하여 시스템 상태를 확인하여 각 노드를 수동으로 점검하십시오.

A. 회전식 디스크를 사용하는 기존 SAN(스토리지 영역 네트워크).

B. 소거 코딩을 지원하는 스케일아웃 객체 스토리지 시스템(예: Ceph, MinlO).

C. NVMe SSD를 사용하는 고성능 병렬 파일 시스템.

D. 복제 기능이 내장된 분산 데이터베이스 시스템.

E. JBOD(Just a Bunch Of Disks, 디스크 묶음)는 각 컴퓨팅 서버에 직접 연결됩니다.

A. 컨테이너 로그에서 Tensor Core 사용 여부를 나타내는 메시지를 확인하세요.

B. 'nvidia-smi' 명령어를 사용하여 GPU 사용률을 모니터링하고 텐서 코어 활동이 높은지 확인하십시오.

C. 학습 손실 곡선을 분석합니다. 급격한 감소는 Tensor Core 사용량을 나타냅니다.

D. 컨테이너 내의 CUDA 코드를 검사하여 명시적인 Tensor Core API 호출이 있는지 확인합니다.

E. NVIDIA Nsight Systems 프로파일러를 사용하여 GPU 커널 실행을 분석하고 Tensor Core 작업을 식별합니다.

A. 디버깅 로그는 다른 로깅 메커니즘을 비활성화하여 출력의 노이즈를 줄입니다.

B. 디버깅 로그는 Docker 데몬의 내부 작동에 대한 자세한 정보를 제공합니다.

C. 디버깅 로그는 컨테이너가 중지된 후 제거되는 것을 방지하여 더 쉽게 검사할 수 있도록 합니다.

D. 디버깅 로그는 컨테이너 성능 및 리소스 할당과 관련된 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

A. Fleet Command를 통해 모든 엣지 디바이스의 디스크 공간을 원격으로 늘립니다.

B. 배포된 모델을 최적화하여 크기를 줄이고, 영향을 받는 기기만 업데이트합니다.

C. 업데이트가 실패하는 기기는 무시하고 성공적으로 업데이트되는 기기에 집중하세요.

D. 모든 기기의 업데이트를 이전 버전으로 되돌립니다.

E. 각 업데이트 전에 엣지 디바이스에서 사용되지 않는 파일과 데이터를 자동으로 정리하는 프로세스를 구현합니다.