A. 인피니밴드

B. 새총

C. OCB(Data Center Bridging) 지원 이더넷

D. RDMA(Remote Direct Memory Access) RoCE(overconverged Ethernet)

A. 고객은 HPE 기계 학습 개발 솔루션을 사용할 준비가 되어 있지 않습니다. 교육용 HPE Pointnext ASPS 워크숍을 추천할 수 있습니다.

B. 고객은 HPE 기계 학습 개발 환경의 핵심 대상이지만 HPE 기계 학습 개발 시스템은 아닙니다.

C. 고객은 HPE 기계 학습 개발 솔루션의 주요 대상이며 논의를 계속해야 합니다.

D. 고객이 HPE 기계 학습 개발 솔루션을 사용할 준비가 되지 않았지만 오픈 소스 결정된 Al을 추천할 수 있습니다.

A. 분산 교육

B. 파이프라인 기반 데이터 관리

C. 자동 하이퍼파라미터 최적화(HPO)

D. 자동화된 사용자 프로비저닝

A. 클러스터의 서버 수

B. 에이전트 GPU의 수

C. 에이전트의 프로세서 코어 수

D. 클러스터의 모든 서버에 있는 프로세서 코어 수

A. 시험이 종료되고 ML 엔지니어가 실험을 다시 실행하여 수동으로 다시 시작해야 합니다.

B. 결론은 풀에서 사용 가능한 다른 GPU에 대한 시험 일정을 재조정하고 시험은 최신 훈련 작업 부하 상태에서 다시 시작합니다.

C. 지휘자는 풀에서 사용 가능한 다른 GPU에서 시험 일정을 변경하고 시험은 최신 체크포인트에서 다시 시작합니다.

D. 시도가 실패하고 ML 엔지니어가 WebUI를 사용하여 최신 체크포인트에서 수동으로 다시 시작해야 합니다.