2022 Fiscal Year Research-status Report
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
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18K02920
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| Research Institution | Konan University |
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Principal Investigator |
若谷 彰良 甲南大学, 知能情報学部, 教授 (60330403)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
前田 利之 阪南大学, 経営情報学部, 教授 (70320041)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | MOOC / OpenACC / 反転学習 / 自動生成 / 並列処理 / FPGA / 量子アニーリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
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。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
実際の被験者による実証実験を行う準備は行ったが、コロナ禍のために対面での実験が難しく、少数での実施以外の大規模な検証ができていない
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| Strategy for Future Research Activity |
新型コロナウィルス（COVID-19）の影響で、被験者を用いた実験を行いにくい状況が続いていたが、社会状況が改善されてきたので、研究手順・方法の見直し、これまでできなかったことを行っていきたい。
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| Causes of Carryover |
COVID-19の影響で予定していた実証実験及びそれにともなう学会発表などが予定通り行えなかった。2023年度では、実証実験に用いる機器及び環境を整備して実験を早急に実施し、その内容を学会発表などで公表していく。
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