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| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: AI Infrastructure Operations and Troubleshooting | 20% | - Optimize performance, security, and reliability - Monitor infrastructure: Nexus Dashboard, Intersight, telemetry, alerts - Troubleshoot network, compute, storage, and orchestration issues - Manage health, logs, and events - Implement performance benchmarking and validation |
| Topic 2: AI Infrastructure Deployment and Data Management | 30% | - Configure high-performance networks for AI: Cisco Nexus, NDFC, lossless fabrics - Implement data management and lifecycle for AI workloads - Configure compute and storage using Cisco UCS: profiles, policies, Intersight - Integrate AI frameworks and applications with Cisco infrastructure - Deploy and manage AI infrastructure with orchestration tools |
| Topic 3: AI Infrastructure Fundamentals | 20% | - Describe core components of AI infrastructure: network, compute, storage, orchestration, monitoring - Describe AI and machine learning concepts - Explain Cisco AI infrastructure solutions and portfolio - Describe types of AI infrastructure: on-premises, cloud, hybrid, edge - Describe AI use cases in data center environments |
| Topic 4: AI Infrastructure Components and Architecture | 30% | - Evaluate hybrid and multi-cloud AI integration - Evaluate network requirements for AI workloads: bandwidth, latency, congestion control, RoCEv2, QoS - Evaluate storage requirements: capacity, performance, data pipelines, distributed architectures - Evaluate power, cooling, and efficiency requirements - Evaluate compute requirements: CPU, GPU, NVLink, virtualization, containerization, scalability |
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73. Frage
An organization deploys a new AI training fabric that uses RoCEv2 for GPU communication. The network architect designs the QoS configuration to ensure reliable RDMA transport and must meet these requirements:
- Support 256 GPU servers with RDMA connectivity.
- Prevent any packet loss that causes RDMA connection failures.
- Maintain consistent low-latency communication with a target of less
than 10 microseconds.
- Use industry-standard protocols and configurations.
Which configuration ensures that RoCEv2 operates as a lossless transport?
Antwort: D
Begründung:
RoCEv2 requires lossless Ethernet behavior to prevent packet drops that can disrupt RDMA communication. Enabling Priority Flow Control on the traffic class carrying RoCEv2 packets allows Ethernet pause behavior for that priority, helping maintain reliable, low-latency RDMA transport across the AI training fabric.
74. Frage
A customer deploys a UCS 885a server in a data center with two power grids. Three of the
3000W power supplies in the server connect to each grid. Due to an external event, one of the grids will be shut down for maintenance. How does the server respond to this event?
Antwort: A
Begründung:
With three 3000W power supplies lost from one power grid, the UCS C885A continues operating on the remaining grid but no longer has the full power budget available for maximum GPU operation. The server reduces performance by enforcing power limits, including capping GPU power, so workloads can continue running within the available power capacity.
75. Frage
During validation testing, an engineer observes microbursts causing packet drops on GPU uplinks. Which monitoring capability best detects short-duration congestion events?
Antwort: D
Begründung:
Microbursts occur within milliseconds and are often missed by traditional monitoring methods.
High-frequency streaming telemetry provides granular visibility into queue depth, drops, and latency conditions in real time. Hourly exports and infrequent manual inspection cannot reliably detect transient AI fabric congestion events.
76. Frage
When considering a rail-only network design, when would adding spine switches make sense?
Antwort: A
Begründung:
In a rail-only design, each scalable unit provides optimized east-west GPU communication within that unit. Spine switches are added when the design must scale beyond a single scalable unit and support traffic between multiple scalable units while preserving predictable performance for larger AI training environments.
77. Frage
A network engineer analyzes RoCEv2 traffic flows in an AI training cluster and notices that all RoCEv2 packets have the Don't Fragment bit set in the IP header. Why must RoCEv2 set the DF bit in all packets?
Antwort: C
Begründung:
RoCEv2 carries InfiniBand transport semantics over UDP/IP, and IP fragmentation would disrupt the expected packet sequencing and ordering behavior required by RDMA. Setting the Don't Fragment bit prevents intermediate devices from fragmenting RoCEv2 packets, preserving reliable RDMA transport behavior across the AI training fabric.
78. Frage
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