Associado Certificado pela NVIDIA
IA no Data Center
(NCA-AIDC)
Sobre Esta Certificação
A certificação NCA-AIDC é uma credencial básica que valida os conceitos básicos da adoção da computação de inteligência artificial pela NVIDIA em um ambiente de data center. O exame é on-line e supervisionado remotamente, inclui 50 questões e tem limite de tempo de 60 minutos.
Por favor, revise cuidadosamente a política de exames da NVIDIA antes de agendar seu exame.
Se você tiver alguma dúvida, entre em contato conosco aqui .
Tópicos Abordados no Exame
Os tópicos abordados no exame incluem:
- Casos de uso de computação acelerada
- IA, machine learning e deep learning
- Arquitetura GPU
- Pacote de software da NVIDIA
- Considerações sobre data centers para adoção de soluções NVIDIA
Materiais de Preparação
Recomendamos as seguintes etapas para se preparar para este exame.
Inscreva-se no treinamento individualizado
Faça o curso individualizado “Introduction to AI in the Data Center” para aprender o que é IA e como as tecnologias e soluções de GPU da NVIDIA a levam para o próximo nível. Projetado para profissionais corporativos e administradores, este curso explora uma introdução à IA, à computação GPU, à arquitetura de software de IA da NVIDIA e como implementar e dimensionar cargas de trabalho de IA no data center. O tempo normal para concluir este curso é de 3,5 horas.
Revise Estes Materiais Adicionais
The CUDA® Zone (tempo de leitura: 1 minuto)
NVIDIA Triton™ Inference Server (tempo de leitura: 5 minutos)
NVIDIA® NGC™ Catalog (tempo de leitura: 6 minutos)
The Difference Between AI, Machine Learning, and Deep Learning (tempo de leitura: 6 minutos)
The Difference Between Deep Learning Training and Inference (tempo de leitura: 5 minutos)
How to Use GPUs for Robotic Development (tempo de leitura: 4 minutos)
Recommenders Systems (tempo de leitura: 5 minutos)
Accelerating and Enhancing Robotics With NVIDIA Isaac™ ( (tempo de leitura: 5 minutos)
Robotic Simulation With NVIDIA Isaac Sim™ (tempo de leitura: 5 minutos)
Inference Solutions for Video Analytics (tempo de leitura: 2 minutos)
Increase AI Productivity With Multi-Instance GPU (MIG) (tempo de leitura: 3 minutos)
The NVIDIA A100 Tensor Core GPU (tempo de leitura: 4 minutos)
GPU Communication Primitives With NCCL (tempo de leitura: 2 minutos)
GPT-3: A 175-Billion-Parameter Language Model (tempo de leitura: 3 minutos)
Advanced Multi-GPU Communications With NVIDIA NVLink® (tempo de leitura: 4 minutos)
NVIDIA RTX™—Visual Computing GPU for Workstations (tempo de leitura: 3 minutos)
Message Passing Interface (MPI) (tempo de leitura: 2 minutos)
What Is MLOps? (tempo de leitura: 7 minutos)
Deep Learning Frameworks (tempo de leitura: 5 minutos)
VMware vSphere Hypervisor Software Releases (tempo de leitura: 1 minuto)
NVIDIA AI Enterprise (tempo de leitura: 3 minutos)
vGPU—Virtualization for IT (tempo de leitura: 3 minutos)
NVIDIA Data Center GPU Manager (DCGM) Overview ( (tempo de leitura: 2 minutos)
NVIDIA DCGM (tempo de leitura: 2 minutos)
Enhancing Data Movement With GPUDirect® (tempo de leitura: 3 minutos)
High-Speed End-to-End Connectivity With DPUs (tempo de leitura: 4 minutos)
What Is a DPU? (tempo de leitura: 4 minutos)
Cloud-Scale Architecture With DPUs (tempo de leitura: 9 minutos)
Transforming the Data Center With DPUs (tempo de leitura: 5 minutos)
NVIDIA DOCA™ Software Framework (tempo de leitura: 3 minutos)
DOCA—Data Center Infrastructure on a Chip ( (tempo de leitura: 3 minutos)
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