2 research outputs found
Using Cognitive Computing for Learning Parallel Programming: An IBM Watson Solution
While modern parallel computing systems provide high performance resources,
utilizing them to the highest extent requires advanced programming expertise.
Programming for parallel computing systems is much more difficult than
programming for sequential systems. OpenMP is an extension of C++ programming
language that enables to express parallelism using compiler directives. While
OpenMP alleviates parallel programming by reducing the lines of code that the
programmer needs to write, deciding how and when to use these compiler
directives is up to the programmer. Novice programmers may make mistakes that
may lead to performance degradation or unexpected program behavior. Cognitive
computing has shown impressive results in various domains, such as health or
marketing. In this paper, we describe the use of IBM Watson cognitive system
for education of novice parallel programmers. Using the dialogue service of the
IBM Watson we have developed a solution that assists the programmer in avoiding
common OpenMP mistakes. To evaluate our approach we have conducted a survey
with a number of novice parallel programmers at the Linnaeus University, and
obtained encouraging results with respect to usefulness of our approach
Організація вивчення паралельного програмування студентами, які навчаються за освітніми програмами скороченого терміну
Проблема вивчення методів програмування для систем, призначених для паралельних обчислень, не є новою, враховуючи, що експериментальне розроблення таких систем розпочалося ще у 70-х роках 20 ст. Разом із тим, розвиток технологій призвів до того, що наявність навичок паралельного і розподіленого програмування стали поширеною вимогою до фахівців у галузі розробки програмного забезпечення. Отже, відповідні навчальні курси мають входити до складу усіх програм підготовки майбутніх програмістів у ВНЗ