並列プログラミングのための反転授業向け学習支援ツールの研究

点击翻译按钮获取中文摘要

並列コンピュータが一般化し、そのための並列プログラミングの需要が増加している。並列プログラミングの学習においては、APIの理解およびスレッド制御やデータ依存関係を理解するために、一般に、大量の例題を用いた学習が有効である。2022年度は、CUDA、OpenMP、POSIX thread、MPI、AVX、OpenACCの各並列プログラミングツール向け学習ツールからなるwebアプリケーションスイートに対し、音声付き電子教材の日本語版及び英語版を推敲し、完成度を高めた。プログラミング演習の例題のwebツールは、日本語及び英語のいずれでも実行できるように作成しており、COVID-19の影響により、被験者の数は少数にとどまっているが、反転学習を用いた実際の学部の実験系講義において運用評価を行ない、有効性を確認した。さらに、並列プログラミング教育の追加実装を検討するために、GPUベースマシンを用いた量子アニーリング実行をするためのPython言語を用いたプログラミング環境と、FPGAによる高速化（アクセラレーション）を行うためのOpenCLを用いたプログラミング環境を構築し、その基礎的な評価を行った。量子アニーリングでは巡回セールスマン問題やナップサック問題による予備評価で、制約条件が複雑なケースでは古典的解法より性能向上が見られた。また、FPGAアクセラレーションでは基本的な行列計算での並列化効果を確認した。