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NVIDIA NCP-ADS 試験シラバストピック:

セクション	比重	目標
機械学習	15%	- GPU 高速化によるモデル学習 1. GPU 実行に適したアルゴリズムの選定 2. cuML と GPU 高速化 XGBoost を用いたモデル学習 3. マルチ GPU 学習戦略 - 特徴量エンジニアリングとハイパーパラメータ調整 1. バッチ処理とメモリ効率の高い学習手法 2. ML モデルの特徴量エンジニアリング 3. ハイパーパラメータ調整手法 - 深層学習フレームワークとの統合 1. TensorFlow と PyTorch で RAPIDS を使用する方法 2. 過学習と学習不足の概念
MLOps	19%	- 実験追跡 1. ベンチマークワークフローと最適なハードウェアの選定 2. MLflow、Weights & Biases、およびカスタム追跡ツール - コンテナ化と環境管理 1. Conda 環境管理 2. 再現可能な GPU 高速化ワークフローのための Docker - モデルの監視と管理 1. 本番モデルのドリフトおよび性能劣化の監視 2. 再現性のためのモデル成果物と設定の管理 - モデルのデプロイとサービング 1. 本番環境へのデプロイ戦略 2. モデルの保存、読み込み、予測生成
データ分析	14%	- 探索的データ分析 1. 記述統計と要約分析 2. GPU 高速化データセットに対する EDA の実施 - 可視化 1. 分析目的に応じた適切なグラフの選定 2. Plotly と Matplotlib を使用したデータの可視化 - 時系列分析 1. 時系列データの取り扱いと予測 2. 時系列データセットにおける異常検知 - グラフ分析 1. cuGraph を使用したグラフデータの作成と分析 2. ノード重要度の評価とネットワーク関係の可視化
データ準備	17%	- 特徴量エンジニアリング 1. 次元削減とデータサンプリング 2. 数値変数とカテゴリ変数の特徴量エンジニアリング - データクリーニングと品質管理 1. データガバナンスとコンプライアンス 2. 欠損値とデータ品質の問題への対応 - データ読み込みと前処理 1. 高性能なデータ読み込みのための NVIDIA DALI 2. クラス不均衡への対応と合成データの生成 - GPU 高速化 ETL ワークフロー 1. RAPIDS ベースの ETL パイプライン 2. Parquet による効率的な処理と保存
データ操作とソフトウェアリテラシー	19%	- cuDF を使用した GPU 高速化データ操作 1. cuDF と pandas の API 対応関係と使用法 2. groupby、apply、および集計操作 3. データ統合、結合、マージ、フィルタリング - Dask による分散コンピューティング 1. 並列データ処理のための Dask-cuDF 2. 複数 GPU にわたるデータ操作のスケーリング - ソフトウェアリテラシーと開発ツール 1. RAPIDS エコシステム（cuDF、cuML、cuGraph、cuPy） 2. Python、NumPy、pandas、Jupyter の習熟
GPU とクラウドコンピューティング	16%	- パフォーマンス最適化 1. DLProf によるメモリプロファイリング 2. 混合精度とボトルネック分析 3. シングル GPU およびマルチ GPU のパフォーマンス最適化 - GPU リソース管理 1. 効率的な GPU リソース割り当てとスケジューリング - GPU アーキテクチャと基礎 1. CPU と GPU のワークロード比較、およびメモリ転送の最適化 2. データサイエンスのための GPU アーキテクチャ基礎 - クラウド GPU 環境 1. クラウドベースの GPU インスタンス構成 2. クラウド上でのコンテナ化ワークフローのデプロイ

NVIDIA-Certified-Professional Accelerated Data Science 認定 NCP-ADS 試験問題：

1. A data science team is deploying a deep learning model for real-time inference. The model is optimized for inference on an NVIDIA A100 GPU, but the team notices that inference latency is higher than expected.
Which of the following optimizations is most effective in reducing inference latency?

A) Use mixed-precision inference with TensorRT to accelerate computation.
B) Reduce the model size by randomly pruning neurons without retraining.
C) Enable CPU offloading to balance the workload between the CPU and GPU.
D) Increase the batch size significantly to improve GPU utilization.

2. You are working with cloud-based GPUs to process a large dataset (terabytes in size) stored in Parquet format. One column represents a unique identifier (e.g., product ID), and it contains only positive integers ranging from 1 to 100,000.
Which of the following data types provides the best balance of memory efficiency and performance?

A) int8
B) uint16
C) float32
D) float64

3. You are selecting a dataset for GPU-accelerated data science using NVIDIA RAPIDS.
Which dataset characteristic is most suitable for taking advantage of GPU acceleration?

A) A dataset consisting of unstructured text stored as plain .txt files
B) A small dataset with fewer than 1,000 rows stored in an Excel file
C) A dataset stored as an SQLite database file
D) A large, structured dataset stored in a Parquet format

4. A team is processing large-scale tabular data using cuDF and cuML on NVIDIA GPUs but is facing performance degradation.
Which of the following techniques would be the most effective in identifying and resolving bottlenecks in the pipeline?

A) Use nvprof or nsight compute to analyze kernel execution time and memory transfer efficiency.
B) Convert all datasets into pandas DataFrames for initial processing before moving to cuDF.
C) Reduce the dataset size to a smaller sample to speed up processing.
D) Increase GPU clock speed manually to force higher processing power.

5. After profiling a deep learning model using NVIDIA DLProf, you notice that a specific GEMM (General Matrix Multiplication) operation takes significantly longer than expected. The profiler output reveals that tensor cores are underutilized despite having an Ampere-based GPU with Tensor Cores enabled.
Which of the following actions is the MOST appropriate to improve performance?

A) Increase the batch size to maximize GPU memory usage and reduce kernel launch overhead.
B) Disable CUDA graphs and enforce PyTorch's eager execution mode to improve kernel execution order.
C) Switch from stochastic gradient descent (SGD) to Adam optimizer, as Adam improves convergence and computational efficiency.
D) Convert the model's data type to float16 or bfloat16 and re-run the training with automatic mixed precision (AMP).

質問と回答：

質問 # 1
正解： A

質問 # 2
正解： B

質問 # 3
正解： D

質問 # 4
正解： A

質問 # 5
正解： D