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| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Security, Reliability, and Operations | 15% | - Monitoring, logging, and troubleshooting AI environments - Cost management and efficiency - High availability and data protection - Data security and access control for AI |
| Topic 2: NetApp AI Solutions and Architecture | 25% | - NetApp AI-ready infrastructure components - ONTAP integration with AI frameworks - Scalability and performance optimization for AI - Data management and data pipeline design - Storage architectures for AI workloads |
| Topic 3: Cloud and Hybrid Cloud AI Deployment | 18% | - Cloud-native AI solutions and integration - Hybrid and multi-cloud AI architectures - Data mobility and consistency across environments - NetApp cloud data services for AI |
| Topic 4: AI Overview | 15% | - AI deployment models: on-premises, cloud, edge - Convergence of AI, high-performance computing, and analytics - AI, machine learning, and deep learning concepts - Algorithm types: supervised, unsupervised, reinforcement learning - AI industry use cases and applications |
| Topic 5: AI Lifecycle | 27% | - AI governance, ethics, and compliance - Predictive vs generative AI - Model training, inference, and optimization - Data preparation and management for AI - AI lifecycle stages: design, training, deployment, monitoring |
>> NS0-901 Übungsmaterialien <<
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81. Frage
The company's finance department mandates a cost-control strategy for the petabyte-scale StorageGRID data lake. The analysis shows that 80% of the simulation data is not accessed after
90 days but must be retained for five years for regulatory compliance. Which StorageGRID feature should the architect use to automatically reduce the long-term storage costs for this inactive data?
Antwort: D
82. Frage
An AI team is planning two separate projects. The architect needs to provision the appropriate infrastructure for each.
| | Project A | Project B|
| -- | | - |
| Goal | Build a novel image recognition model from scratch.
| Adapt an existing, pre- trained LLM to understand company-specific jargon. |
| Input Data | 10 million new, unlabeled images. | A 50 GB text corpus of internal documents. |
| Required Compute | Very High (Weeks of multi-GPU training) | Moderate (Hours of single-GPU training) | Which two statements accurately describe the infrastructure requirements for these projects?
(Choose two.)
Antwort: D,E
83. Frage
A training job on one of the NVIDIA DGX servers is running slowly. A performance engineer runs the 'dstat' command on the server and captures the following output during the job execution.
-total-cpu-usage- -dsk/total- -net/total- paging-- system-- usr sys idl wai hiq siq| read writ| recv send| in out | int csw 15 5 70 10 0 0| 1.2G 15.0M| 1.2G 12.0M| 0 0 | 15k 35k
14 6 69 11 0 0| 1.2G 14.3M| 1.2G 11.8M| 0 0 | 14k 33k
16 5 68 11 0 0| 1.2G 16.1M| 1.2G 13.1M| 0 0 | 16k 36k
The server is connected to the NetApp ASA via a 100GbE (12.5 GB/s) network.
What is the most likely performance bottleneck based on this data?
Antwort: D
84. Frage
What is the primary architectural advantage of using a NetApp AIPod with NVIDIA DGX servers for the AI training cluster, as described in the scenario?
Antwort: D
85. Frage
An AI architect is designing a solution for a legal firm. The primary goal is to allow lawyers to ask natural language questions about case law stored in a private, 50 TB document repository.
The key project constraints are as follows:
Project_Goal: Answer questions using proprietary, real-time legal documents.
Constraint_1: Must not alter the foundational LLM's weights due to compliance.
Constraint_2: Case law database is updated daily with new rulings.
Constraint_3: All generated answers must be traceable to a source document.
Which technology should the architect choose as the core of this solution?
Antwort: B
86. Frage
......
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