300-640技術内容 & 300-640日本語版受験参考書

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300-640 Implementing Cisco Data Center AI Infrastructure問題集トレント、300-640実際の質問

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Cisco Implementing Cisco Data Center AI Infrastructure 認定 300-640 試験問題 (Q34-Q39):

質問 # 34
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?

正解：C

解説：
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.


質問 # 35
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?

正解：D


質問 # 36
During validation testing, an engineer observes microbursts causing packet drops on GPU uplinks. Which monitoring capability best detects short-duration congestion events?

正解：D

解説：
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.


質問 # 37
A medium-sized breadmaking operation must deploy a fleet of GPU servers that meet these requirements for their flagship application:
- policy managed through cloud-based interface
- low latency between specific pairs of GPUs
- at least 2 GPUs per server
- all GPUs should be same model
- Intel CPU
- well suited for Inferencing
- customer is power conscious
Which server meets the requirements?

正解：A

解説：
The UCS X210c M8 with the X580 PCIe node fits the requirements because it supports cloud- based policy management through Cisco Intersight, uses Intel Xeon processors, supports multiple same-model GPUs, and is well suited for GPU-accelerated inference workloads while allowing modular scale-out as demand grows. Cisco describes the X580p PCIe node as supporting up to four GPUs with X210c/X215c compute nodes for workloads including inference.
Reference:
https://www.cisco.com/c/en/us/products/collateral/servers-unified-computing/ucs-x-series- modular-system/mlperf-inference-ucs-x580p-wp.html
https://www.cisco.com/c/dam/en/us/products/collateral/servers-unified-computing/ucs-x-series- modular-system/x210cm8-specsheet.pdf


質問 # 38
An Intersight administrator plans to deploy new server solutions to several small branch offices across the country. Each location needs at least one chassis. The servers must have redundant CPUs, memory, and 200 Gbps of unified fabric connectivity per compute node. Which hybrid AI compute solution meets the requirements?

正解：C

解説：
Cisco UCS X-Direct is designed for smaller distributed or branch deployments that still need chassis-based UCS X-Series compute capabilities. It supports redundant compute resources and high-speed unified fabric connectivity, including 200 Gbps per compute node, making it the best fit for hybrid AI workloads across multiple branch office locations.


質問 # 39
......

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