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| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| AI Infrastructure Fundamentals | 20% | - Describe AI and machine learning concepts - Describe types of AI infrastructure: on-premises, cloud, hybrid, edge - Explain Cisco AI infrastructure solutions and portfolio - Describe AI use cases in data center environments - Describe core components of AI infrastructure: network, compute, storage, orchestration, monitoring |
| AI Infrastructure Components and Architecture | 30% | - Evaluate power, cooling, and efficiency requirements - Evaluate network requirements for AI workloads: bandwidth, latency, congestion control, RoCEv2, QoS - Evaluate storage requirements: capacity, performance, data pipelines, distributed architectures - Evaluate hybrid and multi-cloud AI integration - Evaluate compute requirements: CPU, GPU, NVLink, virtualization, containerization, scalability |
| AI Infrastructure Deployment and Data Management | 30% | - Deploy and manage AI infrastructure with orchestration tools - Implement data management and lifecycle for AI workloads - Integrate AI frameworks and applications with Cisco infrastructure - Configure compute and storage using Cisco UCS: profiles, policies, Intersight - Configure high-performance networks for AI: Cisco Nexus, NDFC, lossless fabrics |
| AI Infrastructure Operations and Troubleshooting | 20% | - Troubleshoot network, compute, storage, and orchestration issues - Monitor infrastructure: Nexus Dashboard, Intersight, telemetry, alerts - Optimize performance, security, and reliability - Manage health, logs, and events - Implement performance benchmarking and validation |
>> 300-640 Online Praxisprüfung <<
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48. Frage
A customer is deploying a new AI fabric with all new NVIDIA GPUs and must verify the performance between the nodes in the network. Which tool must be used to validate the customer benchmarks?
Antwort: D
Begründung:
NCCL is the standard tool used to validate GPU-to-GPU communication performance in NVIDIA- based AI fabrics. It measures collective communication behavior between GPU nodes, making it appropriate for benchmarking the AI training network performance.
49. Frage
An engineer deploys an AI fabric on Cisco Nexus 9000 Series Switches connected to Cisco UCS nodes with NVIDIA GPUs. The requirements call for optimal network performance for training workloads. Adaptive routing is enabled on the NICs, and per-packet load balancing is enabled on the switches. Which other configuration must be implemented for this integration to be fully operational?
Antwort: D
Begründung:
The NIC must be explicitly configured with the Cisco dynamic load-balancing setting so it recognizes that the connected Cisco Nexus fabric supports adaptive routing. This completes the integration between NIC-side adaptive routing and switch-side per-packet load balancing for optimized AI training traffic.
50. Frage
A bank is planning to deploy an AI inference solution at its branch locations. The solution must support workloads that require a balance of compute, memory, and potential GPU acceleration, and it must be suitable for installation by nontechnical onsite resources. The requirements are:
- high availability of the chassis management plane.
- support for up to 768 GB of memory for in-memory model storage and
processing
- remote server launch requiring no on-site IT staff
- use of Cisco Intersight for SaaS-based infrastructure lifecycle
management
Which solution meets the requirements?
Antwort: A
51. Frage
An engineer notices excessive broadcast traffic inside a legacy AI server VLAN. Which technology should be implemented to reduce flooding and improve scalability?
Antwort: C
Begründung:
VXLAN EVPN reduces unknown unicast and broadcast flooding by using control-plane learning with BGP EVPN. This improves scalability in modern AI data centers. RIP is outdated for large- scale fabrics, while PAT and GRE tunneling do not address broadcast domain limitations.
52. Frage
Which result is provided through image recognition using AI?
Antwort: D
Begründung:
Image recognition uses AI to analyze digital images or video frames and identify, detect, classify, or label visual elements such as objects, people, patterns, or scenes.
53. Frage
......
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