L'implémentation de l'infrastructure Cisco Data Center AI v1.0 (DCAI 300-640) est un examen de 90 minutes qui fait partie du parcours de certification CCNP Data Center. Cet examen évalue votre expertise dans la conception, la mise en œuvre, la surveillance et le dépannage de l'infrastructure d'IA, couvrant des domaines tels que la mise en réseau, l'informatique, le stockage et l'orchestration. La réussite de cet examen décerne la certification Cisco Certified Specialist - Data Center AI Infrastructure et contribue à l'obtention de la certification Cisco Certified Network Professional (CCNP) Data Center. SPOTO fournit les 300 à 640 questions d'examen les plus récentes pour aider les candidats à se préparer efficacement et à réussir rapidement l'examen Cisco Data Center. Avec les tests pratiques Cisco 300-640 DCAI de SPOTO, vous pouvez augmenter vos chances de réussir l'examen dès votre première tentative.
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Les sujets suivants constituent des lignes directrices générales sur le contenu susceptible de figurer dans l’examen.
1.0 Fondements et applications de l’IA (20%)
1.1 Décrire les types de charges de travail IA/ML
1.2 Décrire le cycle de vie de l’IA
1.3 Décrire les cas d’usage de l’IA
1.4 Décrire les types d’infrastructures pour l’IA
1.5 Décrire les composants utilisés dans les environnements IA
1.6 Décrire les solutions IA de Cisco
2.0 Composants et architecture de l’infrastructure pour l’IA (30%)
2.1 Évaluer le déploiement réseau en fonction des exigences des charges de travail IA, telles que la bande passante, la latence, la redondance, l’évolutivité et la sécurité
2.2 Évaluer le déploiement de l’infrastructure de calcul en fonction des exigences des charges de travail IA, telles que les ressources CPU, les ressources GPU et leur connectivité, la mémoire, le support de la virtualisation, l’évolutivité, la redondance et les types de charges de travail
2.3 Évaluer le déploiement de stockage en fonction des exigences des charges de travail IA, telles que la capacité, les performances, la redondance et la disponibilité, ainsi que l’évolutivité
2.4 Évaluer la consommation d’énergie, l’efficacité et la durabilité en fonction des exigences des charges de travail IA, telles que l’alimentation et le refroidissement, l’efficacité d’utilisation de l’énergie et les énergies renouvelables
2.5 Évaluer le déploiement hybride de l’IA avec intégration cloud, telles que la connectivité sécurisée, la synchronisation des données et la mobilité des charges de travail
3.0 Déploiement de l’infrastructure pour l’IA et gestion des données (30%)
3.1 Configurer des réseaux haute performance pour prendre en charge les charges de travail IA à l’aide du Cisco Data Center
3.2 Configurer des infrastructures de calcul et de stockage haute performance pour prendre en charge les charges de travail IA à l’aide de Cisco UCS
3.3 Déployer des tissus prêts pour l’IA à l’aide des outils d’orchestration de Cisco
4.0 Exploitation et dépannage de l’infrastructure pour l’IA (20%)
4.1 Mettre en œuvre des références de performance pour évaluer les performances de l’infrastructure IA
4.2 Mettre en œuvre la surveillance des infrastructures de centres de données IA à l’aide des solutions Cisco telles que Nexus Dashboard et Intersight
4.3 Surveiller l’infrastructure IA à l’aide des messages système et des outils de gestion pour garantir la fiabilité, l’évolutivité et les performances
4.4 Dépanner l’infrastructure IA à l’aide des messages système et des outils de gestion
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