Även om moderna parallella datorsystem ger hög prestanda resurser, att utnyttja dem i högsta grad kräver avancerad programmeringsexpertis. Programmering för parallella datorsystem är mycket svårare än programmering för sekventiella system. OpenMP är en utvidgning av C++ programmeringsspråk som gör det möjligt att uttrycka parallellism med hjälp av kompileringsdirektiv. Medan OpenMP lindrar parallell programmering genom att minska de rader av kod som programmeraren behöver skriva, bestämmer hur och när man ska använda dessa kompilator direktiv är upp till programmeraren. Novis programmerare kan göra misstag som kan leda till prestandanedbrytning eller oväntat programbeteende. Kognitiva datorer har visat imponerande resultat inom olika områden, såsom hälsa eller marknadsföring. I detta dokument beskriver vi användningen av IBM Watsons kognitiva system för utbildning av nybörjares parallella programmerare. Med hjälp av IBM Watsons dialogtjänst har vi utvecklat en lösning som hjälper programmeraren att undvika vanliga OpenMP-fel. För att utvärdera vårt förhållningssätt har vi genomfört en enkät med ett antal nybörjare parallella programmerare vid Linnéuniversitetet, och fått uppmuntrande resultat när det gäller användbarheten av vårt förhållningssätt.
Chozas m.fl. REF studerar användningen av kognitiv databehandling för att hjälpa nybörjare att undvika de vanliga misstagen i parallellprogrammering med OpenMP.
Using Cognitive Computing for Learning Parallel Programming: An IBM Watson Solution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}