A. 네트워크 연결이 끊어지면 즉시 배포를 롤백하도록 함대 지휘 시스템을 구성합니다.

B. 네트워크 장애 발생 시 추론 결과를 저장하고 연결이 복구되면 동기화하는 로컬 캐싱 메커니즘을 엣지 디바이스에 구현합니다.

C. 네트워크 불안정 기간 동안 엣지 디바이스에 대한 모든 업데이트를 비활성화합니다.

D. 모든 함대 사령부 작전의 시간 제한 값을 늘립니다.

E. 네트워크 장애 발생 후 엣지 디바이스에서 애플리케이션을 수동으로 다시 시작하도록 사용자에게 안내합니다.

A. 읽고 있는 데이터는 압축률이 매우 높습니다.

B. 스토리지 시스템에서 가변적인 지연 현상이 발생하고 있습니다.

C. 데이터가 GPU 메모리에 로드된 후에도 CPU는 여전히 데이터의 전처리 과정에 많이 관여합니다.

D. NIC와 GPU 간의 PCIe 대역폭이 다른 프로세스로 인해 포화 상태입니다.

E. CUDA 컴퓨팅 버전이 사용 중인 GPUDirect Storage 버전과 호환되지 않습니다.

A. 컨테이너 내부에서 'nvidia-smi'를 사용하여 추론 중 GPU 사용률, 메모리 사용량 및 온도를 모니터링하세요.

B. 'docker stats' 명령어를 사용하여 컨테이너의 CPU 및 메모리 사용량을 모니터링하세요. CPU 사용량이 높으면 CPU 병목 현상이 발생하고 있을 가능성이 있습니다.

C. 'nvprof' 또는 'NVIDIA Nsight Systems'와 같은 프로파일링 도구를 사용하여 애플리케이션 코드의 프로파일링을 수행하고 GPU의 성능 병목 현상을 파악합니다.

D. 'Siftop' 또는 'tcpdump'와 같은 도구를 사용하여 네트워크 I/O를 모니터링하고 네트워크 관련 병목 현상을 확인합니다.

E. 호스트에서 'nvidia-smi'를 실행하여 CUDA 버전 및 드라이버 세부 정보를 확인하고 호환성 문제를 점검하십시오.

A. 표준 TCP/IP 라우팅을 사용하는 공용 인터넷.

B. DWDM(고밀도 파장 분할 다중화) 및 최적화된 라우팅을 갖춘 전용 사설 네트워크.

C. 공용 인터넷을 통한 VPN(가상 사설 네트워크).

D. 콘텐츠 전송 네트워크(CDN).

E. 무선 메시 네트워크.

A. kubectl stretch job --replicas=4

B. kubectl 자동 스케일링 배포 작업 --min=1 --max=10

C. kubectl scale job --replicas=4

D. kubectl scale job -r 4