Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнПолучить расчёт
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Технологии и системы искусственного интеллекта.dor_БАК_25-137-Б

Технологии и системы искусственного интеллекта.dor_БАК_25-137-Б — вариант 4

Просмотрите все вопросы и варианты бесплатно. Правильные ответы скрыты и открываются только после получения доступа.

14 вопросов Вариант 4 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

Полнофункциональные вычисления для искусственного интеллекта (ИИ) – это …

  1. использование для всех вычислений только центрального процессора (CPU)
  2. полный набор ресурсов (комбинация аппаратного, программного и сетевого обеспечения) для эффективной работы ИИ
  3. обработка только структурированных данных
  4. обучение моделей без использования аппаратного ускорения
Вопрос 2

Сопоставьте этапы эволюции аппаратной поддержки искусственного интеллекта с соответствующими периодами времени:

  1. Универсальные процессоры (центральный процессор CPU)
  2. Графические процессоры (GPU)
  3. Специализированные ускорители (TPU, NPU, FPGA)
  4. 1950-е –1980-е гг.
  5. 2000-е – 2010-е гг.
  6. 2010-е гг. – настоящее время
Вопрос 3

Расположите в правильном порядке этапы работы полнофункциональной ИИ-системы:

  1. сбор и цифровизация данных датчиками
  2. предварительная обработка данных методом edge computing
  3. тренировка и инференс (или анализ и распознавание паттернов)
  4. принятие решений и действия
Вопрос 4

Сопоставьте уровни вычислений в распределенной архитектуре искусственного интеллекта (ИИ) с их характеристиками:

  1. Центры обработки данных (ЦОД)
  2. Шлюзы (Gateways)
  3. Конечные устройства (Edge devices)
  4. высокая вычислительная мощность, высокая задержка, низкая автономность
  5. средняя мощность, низкая задержка, средняя автономность
  6. ограниченная мощность, очень низкая задержка, высокая автономность
Вопрос 5

За матричные умножения отвечает такой основной компонент архитектуры специализированных ускорителей TPU, как …

  1. Host CPU
  2. Tensor Core Matrix Units
  3. Activation Units
  4. Memory Controller
Вопрос 6

В числе основных преимуществ вычислений на уровне конечных устройств (Edge AI) – … (укажите 2 варианта ответа)

  1. минимальная задержка
  2. защита конфиденциальности
  3. снижение затрат на передачу данных
  4. повышение автономности устройств
Вопрос 7

Сопоставьте типы процессоров для искусственного интеллекта (ИИ) с их характерными особенностями:

  1. CPU
  2. GPU
  3. TPU
  4. выполняют универсальные задачи, имеют низкую скорость обучения
  5. имеют высокую скорость обучения, выполняют большие параллельные операции
  6. оптимизированы под TensorFlow для выполнения матричных операций
Вопрос 8

Расчет производительности системы полнофункциональных вычислений ведется по формуле … (где P – итоговая производительность; C – количество вычислительных ядер; F – частота тактового сигнала ядра; E – эффективность использования ресурсов)

  1. P = C × F × E
  2. P = C × F : E
  3. P = (F × E) : C
Вопрос 9

Основная роль центров обработки данных (ЦОД) в вычислениях для искусственного интеллекта (ИИ) – это …

  1. локальная обработка сенсорных данных
  2. энергосбережение и работа оффлайн
  3. масштабируемое обучение моделей и хранение больших данных
  4. вывод результатов инференса с минимальной задержкой
Вопрос 10

В числе характерных особенностей нейроморфных процессоров применительно к искусственному интеллекту – …

  1. высокое энергопотребление
  2. имитация работы биологических нейронных сетей и асинхронная обработка данных
  3. универсальная архитектура для любых вычислений
  4. использование только центрального процессора CPU
Вопрос 11

Установите соответствие между российскими аппаратными решениями и их назначением:

  1. Процессор «Эльбрус»
  2. Ускоритель LinQ HPS
  3. ИИ-сервера с ускорителями НТЦ «Модуль»
  4. универсальные процессоры для государственных систем
  5. специализированные ускорители для нейросетей
  6. вычислительные платформы для центров обработки данных (ЦОД) и масштабируемого обучения
Вопрос 12

Для ускорения обучения нейросетей и выполнения операций матричного умножения компания Google разработала специализированный тензорный процессор, английское сокращенное название которого –…

  1. TPU
Вопрос 13

… точность – это технология использования вычислений с разной разрядностью для ускорения обучения нейронных сетей с помощью тензорных ядер современных процессоров GPU

  1. Смешанная
Вопрос 14

Исследователь анализирует эволюцию аппаратных средств для искусственного интеллекта (ИИ) и отмечает переход от универсальных процессоров к специализированным ускорителям в XXI веке. Что стало ключевой причиной появления специализированных ускорителей, таких как TPU и NPU?

  1. Необходимость снижения стоимости вычислительных систем
  2. Повышенные требования к энергоэффективности и масштабируемости при обучении сложных моделей
  3. Уменьшение объемов обрабатываемых данных
  4. Появление новых универсальных языков программирования для ИИ