اختبار "مقدمة حول نماذج الذكاء الاصطناعي على وحدة معالجة الرسومات"

1. ما هو الفرق الرئيسي بين التدريب والاستدلال؟

   يستخدم التدريب التمرير الأمامي فقط، بينما تستخدم الاستدلال التمرير الأمامي والخلفي.

   تعدّل عملية التدريب معاملات الترجيح، بينما لا تعدّلها عملية الاستدلال.

   تتطلّب الاستنتاجات مجموعات بيانات أكبر من تلك التي يتطلّبها التدريب.

   تستخدم الاستدلال دائمًا وحدات المعالجة المركزية

2. ما الذي تحدّده تنسيقات النماذج بشكل أساسي؟

   نسبة ضغط سجلات التدريب

   كيفية تسلسل الأوزان والانحيازات والبيانات الوصفية

   عدد الرموز المميزة التي يمكن للنموذج إنشاؤها

   كيفية تحديد مواعيد استخدام وحدات معالجة الرسومات

3. يمكن وصف محركات TensorRT على النحو التالي:

   نقاط مرجعية محمولة للبحث

   أشكال التبادل المستقلة عن المورّد

   ملفات ثنائية محسَّنة لوحدة معالجة الرسومات ومجمَّعة لأجهزة معيّنة

   تنسيقات بسيطة من إنشاء المجتمع

4. ما الذي يجعل وحدات معالجة الرسومات (GPU) مناسبة للاستدلال مقارنةً بوحدات المعالجة المركزية (CPU)؟

   تستخدم عددًا أقل من النوى

   تتضمّن آلاف النوى المتوازية المحسَّنة للرياضيات المصفوفية

   تستهلك الكثير من الطاقة لكل نواة

   يمكنها التعامل مع تعليمات أكثر تنوّعًا

5. ما هي "نقطة الانعطاف" في تحسين الأداء؟

   قيمة وقت الاستجابة الذي يتوقف عنده معدّل النقل

   النقطة التي تتحسّن فيها سرعة نقل البيانات بدون التأثير بشكل كبير في وقت الاستجابة

   أبطأ وقت استجابة تم رصده

   الحدّ الأدنى لمساحة الذاكرة التي يمكن تحقيقها لنموذج معيّن، بغض النظر عن المفاضلة بين الأداء ومساحة الذاكرة

إرسال الإجابات