ホットスポットに関する質問
画像分類用のディープラーニング畳み込みニューラル ネットワーク モデルを構築する準備をしています。CUDA デバイスを使用してモデルをトレーニングするスクリプトを作成します。
Azure Machine Learning ワークスペースでこのスクリプトを実行する実験を送信する必要があります。
利用可能なコンピューティング リソースは次のとおりです。
- Microsoft OfficeがインストールされているMicrosoft Surfaceデバイス
インストール済み。企業のITポリシーにより、追加ソフトウェアのインストールが禁止されている。
- ワークスペース内の ds-workstation という名前のコンピューティングインスタンス(2 つの CPU を搭載)
8GBのメモリ
- 8 つの CPU ベースのノードを持つ cpu-cluster という名前の Azure Machine Learning コンピューティング ターゲット
- Azure Machine Learningコンピューティングターゲット(gpu-cluster)4つ
CPUおよびGPUベースのノード
モデルのトレーニング時間を最小限に抑えるために、実験を送信するためのコードの実行とスクリプトの実行に使用するコンピューティング リソースを指定する必要があります。
データ サイエンティストはどのリソースを使用する必要がありますか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

正解:

Explanation:
Box 1: the ds-workstation notebook VM
Box 2: the gpu-compute target
Just as GPUs revolutionized deep learning through unprecedented training and inferencing performance, RAPIDS enables traditional machine learning practitioners to unlock game- changing performance with GPUs. With RAPIDS on Azure Machine Learning service, users can accelerate the entire machine learning pipeline, including data processing, training and inferencing, with GPUs from the NC_v3, NC_v2, ND or ND_v2 families. Users can unlock performance gains of more than 20X (with 4 GPUs), slashing training times from hours to minutes and dramatically reducing time-to-insight.
Reference:
https://azure.microsoft.com/sv-se/blog/azure-machine-learning-service-now-supports-nvidia-s- rapids/