Kinh nghiệm thi chứng chỉ NVIDIA Certified Associate - AI in the Data Center

Vì sao mình muốn thi NVIDIA Certified Associate - AI in the Data Center?

NVIDIA được biết đến là một công ty nổi tiếng trong lĩnh vực công nghệ máy tính đa quốc gia có trụ sở tại Mỹ - đặc biệt là sản xuất các card đồ họa và giải pháp Trí tuệ nhân tạo. Đồng thời NVIDIA cũng cung cấp nhiều chứng chỉ chuyên sâu để đào tạo và chứng minh kỹ năng trong các lĩnh vực liên quan đến Trí tuệ nhân tạo (AI), Machine learning, và Đồ họa máy tính.

Tháng 12/2023 CEO tập đoàn NVIDIA đã sang thăm Việt Nam. Theo vnexpress

Nội dung của cuộc gặp xoay quanh hoạt động "hợp tác giữa Nvidia và Việt Nam để thúc đẩy ngành công nghiệp bán dẫn", cũng như bàn về khả năng hợp tác của hãng với các doanh nghiệp trong nước. Một số công ty trong lĩnh vực bán dẫn của Việt Nam như FPT, Viettel cũng sẽ tham dự.

Tham khảo thông tin sự kiện tại:

Hưởng ứng tinh thần đó, công ty mình cũng đưa ra các chính sách để nhân viên học tập nâng cao kiến thức ở lĩnh vực này. Mặc dù việc học và thi chứng chỉ ở thời điểm hiện tại không phải là điều cấp bách, tuy nhiên học thêm 1 kiến thức mới và chuẩn bị cho những cơ hội trong tương lai là lý do để mình đạt chứng chỉ này.

Giới thiệu chứng chỉ NVIDIA AI in the Data Center

Thông tin về chứng chỉ đầy đủ Tại đây

Đây là chứng chỉ đầu tiên và basic nhất của NVIDIA xác nhận những hiểu biết cơ bản áp dụng trí tuệ nhân tạo của NVIDIA trong môi trường data center.

Hình thức thi: Online
Thời gian: 60 phút
Câu hỏi: 50 câu hỏi trắc nghiệm (Hầu hết là lựa chọn 1 trong 3 đáp án, 5-7 câu 2 lựa chọn)
Exam cost: $135.00
Điều kiện PASS: Đạt >=70%
Độ khó: Hoàn toàn cơ bản mức hiểu khái niệm, hiểu tổng quát, không đánh đố, tuy nhiên có những câu hỏi chi tiết vào Service
Đối tượng phù hợp học chứng chỉ này
- Bản thân mình đánh giá bạn chỉ cần có kiến thức IT nền tảng là có thể hiểu được nội dung khóa học cho chứng chỉ này.
- Không cần hiểu về AI, ML, Deep learning trước đó.
- Không cần có kiến thức về Networking

Giáo trình học

2 Giáo trình mình thấy là đủ để học và thi. (Tại thời điểm học mình không tìm thấy nguồn nào khác OK hơn)

Khóa học Free tại coursera: ~ 5 giờ video. Thực tế mình mất 8h trong 2 ngày
Preparation Materials theo Recommend của NVIDIA: 2 giờ nếu bạn đọc tốt tiếng Anh và hiểu hết trong đó. Thực tế mình mất 6 giờ trong 2 ngày

Tổng mình mất 4 ngày để học, ngày thứ 4 cũng là ngày thi.

Luyện thi

Chứng chỉ còn khá mới mẻ và chưa nhiều người biết đến nên mình đã tìm nhưng không thấy nguồn Practice Test nào cả, duy nhất ở khóa học tại coursera có phần Quiz cuối khóa 25 câu (muốn xem đáp án bạn phải Upgrade tốn phí ~50$).

Mình sẽ đưa đáp án của mình ở 25 câu đó cho các bạn tham khảo:

Đính chính đáp án: Sau khi tham khảo đáp án đúng ở coursera, mình đính chính lại như sau:

Câu 3:
- A deep learning model requires incredibly vast amounts of data to achieve higher levels of accuracy
- A deep learning model is trained many times to achieve higher levels of accuracy.
Câu 15:
- A storage solution that offers fast read IO along with data caching.
Câu 17:
- InfiniBand with RDMA.
Câu 21:
- A separate network for the out-of-band management.
- Bandwidth of 200 Gbps or higher.

Bạn sẽ đặt câu hỏi đề thi thật trông như thế nào và câu hỏi xoay quanh những vấn đề nào.

Độ khó đề thi

So với đề quiz của coursera thì ngắn hơn. Độ dài câu hỏi tương tự nhưng hầu hết chỉ có 3 Option.
Hầu hết là câu hỏi 1 lựa chọn, từ 5-7 câu 2 lựa chọn
Mình đánh giá để không đánh đố, chỉ là biết và không biết.
Bản thân mình phải dựa vào phán đoán khoảng 50% câu hỏi. Vì có những câu hỏi khá chi tiết dễ bị bỏ qua trong lúc học
Cần đọc hiểu những nội dung trong Preparation Materials sẽ là cơ sở để loại đáp án sai. Còn lại là dựa vào trí nhớ và may mắn.

Một số nội dung được hỏi trong đề thi

Sau đây là một số tiết lộ về đề thi để các bạn có cái nhìn tổng quát dạng câu hỏi cũng như là khi học cần focus hơn những phần này.

Lĩnh vực nào dẫn đến sự bùng nổ của AI
- Big data
- Blockchain
- ...
Khác nhau giữa Training và inference trong ML
Yếu tố quan trọng cần xem xét thêm khi xây dựng AI in data center
- Cooling
- ...
- ...
Trong AI workflow, giai đoạn Data Preparing sử dụng công nghệ gì phù hợp
- RAPIDS
- GPU
- ...
Nhận dạng những người đi vào khu vực tòa nhà, sử dụng kỹ thuật nào của AI
Giải pháp nào đang áp dụng AI thời điểm hiện tại
- Nghiên cứu thuốc
- Khám bệnh từ xa
- ...
Cho phép xử lý nhiều công việc đồng thời đơn giản
- CPU
- GPU
- DPU
Câu lệnh để kiểm tra mức độ sử dụng GPU bằng DCGM?
Ưu điểm khi triển khai AI trên On-premise
Ưu điểm khi triển khai AI trên Cloud
Product nào hoạt động tại Edge?
- NVIDIA EGX
- ...
- ...
DPU là gì?
Loại data format phù hợp cho training Model

Ngoài ra câu hỏi cũng hỏi liên quan đến các vấn đề sau:

Phân biệt TensorFlow và TensorRT
NGC Container
CUDA
CODA
Đặc điểm kỹ thuật của NVIDIA DGX A100 System
- 8x NVIDIA A100 GPUs
- 12x NVLink
- 6x NVIDIA NVSwitch
- 10x ConnectX
NVIDIA DXG POD
NVIDIA DXG SuperPOD
RDMA - Remote Rirect memory Access
RoCE
NVIDIA Isaac
cuML
cuGraph

Trên đây chỉ khoảng 70% mình nhớ được, 20% còn lại đâu đó vẫn nằm trong phần học, 10% mình không chắc có trong phần học.

Đăng ký thi

Follow theo trang chủ NVIDIA để đăng ký thi: https://academy.nvidia.com/en/nvidia-certified-associate-data-center/

Upon successfully passing the exam, you'll receive an email from Credly asking you to accept your badge. Please check your Spam folder if you don’t see the email after 24 hours.

Trước ngày thi và Ngày thi

Trước ngày thi 1-2 ngày
- Follow theo nội dung email để Network test và tải phần mềm để thi
- Thực hiện sample test
Ngày thi:
- Sắp xếp phòng để thi theo hướng dẫn
- Nên vào sớm 30p
- Chuẩn bị CCCD hoặc giấy tờ chứng minh
- Lưu ý lúc quay video 360°:
  - Quay 2 tay để cho biết không đeo đồng hồ
  - Quay 2 bên tai cho biết không đeo headphone
  - Quay 360° dưới sàn
  - Quay 360° trên trần
  - Quay dưới bàn và trên bàn học.

Mình chỉ mất 40p để hoàn thành 50 câu hỏi, 20p còn lại mình review lại 50 câu 1 lượt nữa.

Khi mình dùng màn hình MAC để vào giao diện thi có lúc không hiển thị gì. khi đó bạn click Icon Zoom In / Zoom out là được.

Tổng kết

Đánh giá chung của mình về chứng chỉ này là chứng chỉ khá basic, focus vào việc hiểu các khái niệm và kiến thức cơ bản của việc xây dựng AI ở data center.

Cả khóa học mình không thực hành gì cả và cũng không biết phải thực hành cái gì. Sau chứng chỉ này có thể mình sẽ tìm hiểu chuyên sâu hơn về các sản phẩm và dịch vụ của NVIDIA. Biết đâu sẽ hữu ích trong tương lai gần.