产学协同育人背景下的并行计算课程改革与实践_梁毅.pdf

第 4 期2023 年 4 月 10 日计 算 机 教 育Computer Education中图分类号：G64238基金项目：北京工业大学华为“智能基座”产教融合协同育人基地项目（4031790202101）；北京工业大学“三全育人”教师团队重点培育项目（327000522101）；北京工业大学教育教学研究课题（ER2020B003）；北京工业大学信息学部“课程思政”示范课程培育项目（040000513114）。第一作者简介：梁毅，女，副教授，研究方向为高性能计算、云计算、大数据智能分析，。0引 言并行计算是高校面向计算机类专业本科及研究生开设的核心课程之一，是在计算机体系结构、操作系统、计算机网络及程序设计类课程的基础上，对计算机基础知识的综合运用，是一门综合性、实践性较强的课程1-2。随着云计算、大数据、人工智能产业的发展，并行计算在产业技术发展中的基石支撑作用日益凸显，对于并行计算人才的需求也因此不断扩大。同时，应用领域的扩展驱动新型并行计算体系结构、编程模型、开发工具、评测工具的不断涌现和快速发展3-4。如何适配产业人才需求，培养不仅具有扎实理论基础，同时还具有较强的工程实践能力，适应技术快速更迭的并行计算人才，是高校并行计算课程改革的主要目标。产学合作、协同育人是高校专业课程改革的主要方向之一。通过产学合作，将企业实际人才需求和先进的技术体系引入课程建设，切实依据人才需求调整课程设置，更新教学内容，优化课程体系；并依托企业先进的技术研发体系和平台开展课程实践教学创新改革，保障实验实践紧密结合前沿技术与具体应用，最终达到课程人才产学协同育人背景下的并行计算课程改革与实践梁 毅1，楼佳明2，方 娟1，赵 昱1，王秀娟1（1.北京工业大学 信息学部，北京 100124；2.华为杭州研发中心，浙江 杭州 310051）摘 要：针对产学合作和协同育人为高校人才培养带来的新机遇，分析协同育人背景下并行计算课程改革的驱动力和切入点，结合北京工业大学与华为技术有限公司在并行计算课程协作改革中的实际经验，提出将产业界的实际人才需求融入课程设置，阐述如何充分利用企业的优质科技资源优化课程实践教学，并介绍思政建设的具体方法和举措，以促进校企人才培养接轨，深化人才培养改革。关键词：产学协同育人；并行计算；课程设置；实验设置；思政建设文章编号：1672-5913(2023)04-0038-05培养满足产业需求的目标5-6。近年来，北京工业大学与华为技术有限公司协作开展北京工业大学华为“智能基座”产教融合协同育人基地项目建设，依托项目开展并行计算课程教学改革。1服务产业需求，优化课程设置并行计算是一门综合性、应用性较强的课程，其知识体系如图 1 所示。从知识体系上看，并行计算向上对接不同领域知识，形成并行应用、并行算法设计方法学，向下以计算机学科系统类基础知识为支撑，形成不同的并行计算机体系结构、并行编程模型和并行程序设计方法。从人才培养的角度，对于本科高年级学生及研究生而言，并行计算课程可被视为面向产业具体应用需求，综合运用所学的计算机基础知识，培养理论分析和动手实践能力的一次锻炼，因此，并行计算课程改革应该紧贴产业对人才知识结构及能力素质的需求。在北京工业大学与华为技术有限公司的育人合作中，双方切实根据产业的人才需求进行课程设置优化。1）更新课程教学内容。传统并行计算技术主要服务于高性能科学计DOI:10.16512/ki.jsjjy.2023.04.0372022 年中国高校计算机教育大会（三）第 4 期39算领域。随着大数据、人工智能等新兴产业对数据和计算需求的持续增加，并行计算的应用外沿不断扩展。同时，并行计算领域形成了面向大数据、人工智能应用的新型体系结构、计算范式、编程模型和软件工具。与最新技术进展相适配，并行计算课程教学中应增加上述前沿知识内容，实现课程知识体系的更新演进（如图 2 所示）。图 1 并行计算知识体系与学科知识交叉 并行计算知识 生物信息 工业设计 互联网数据分析 机器人学习 天气环境 并行算法 计算机体系结构 操作系统 编译原理 计算机网络 程序设计 分布式系统 领域知识 并行程序设计 并行编程模型 并行体系结构 计算机系统基础知识 GPU-CPU异构系统 多核、众核系统 集群系统 Pthread/OpenMP编程模型 MPI 编程模型 Map/Reduce 编程模型 CUDA 编程模型 数值分析计算 大数据统计分析 智能学习与推理 并行体 系结构 并行编程模型 并行 应用 应用 领域 传统科学计算 大数据应用 人工智能应用 图 2 并行计算课程教学内容在新知识融入课程教学内容时，不仅要注重知识的横向融入，还要注重知识的纵向贯穿。传统并行计算课程参照图 1 中并行计算层次化知识体系，采用自下而上的顺序进行讲解，即并行体系结构并行编程模型并行程序设计并行算法并行应用。横向知识融入是指大数据、人工智能等领域中并行计算新的概念、理论、方法、技术和工具最终须被分解，融入不同的知识层次中，扩展各层次的知识内容。知识的纵向贯穿是指面向应用领域（domain-specific）的并行计算系统设计方法的融入。当并行计算课程的教学知识点覆盖越来越多领域的并行计算技术时，要更加注重帮助学生在知识学习中做到“知其然，更知其所以然”。在课程内容的设置上要从不同的领域应用需求出发，贯穿并行计算层次化知识体系的系统技术选型、设计、集成和优化方法。从并行计算的角度，讲解软硬件协同设计方法7。最终，通过知识的横向融入扩展学生的并行计算知识视野，通过纵向的知识贯穿帮助学生切实针对领域应用需求形成完备的技术知识栈，快速与产业的人才知识结构需求接轨。2）结合企业产品及应用案例。并行计算是计算机系统类的高阶课程，强调计算机系统基础知识的综合运用，学生面对并行计算理论的学习往往感觉抽象难懂。企业在人才培养上的助力之一体现在为理论教学提供丰富的产品示例和应用案例，帮助学生结合摸得着、动得了、看得透的实际产品和案例，加深对基础理论的理解，并最终吸收先进产品和案例的设计理念，应用于日后的研发设计与工程实践中。本课程主要结合“华为基于鲲鹏的高性能计202340计 算 机 教 育Computer Education算解决方案”讲解并行计算理论知识8。将鲲鹏高性能计算解决方案中的计算、存储、通信、并行编译、集群管理等核心技术产品及应用案例与相应的理论模块相结合，具体设置见表 1。表 1 并行计算理论知识讲解中结合的企业产品/案例理论知识点结合产品/案例并行计算体系结构结合鲲鹏处理器讲解 ARM 处理器架构及其 HPC 优势结合华为 OceanStor 讲解融合式并行存储架构及核心技术结合华为 AI Fabric 讲解高性能网络架构模型和调度策略并行编程模型结合华为 HMPI 讲解 MPI 集合通信原语及机制优化结合华为 HCC 编译器讲解基于共享内存的并行程序优化并行计算系统管理结合华为 Add-On 集群管理软件讲解并行计算环境监控机制结合华为 Donau 调度器讲解并行作业的调度策略与机制领域驱动的并行应用软硬件协同优化结合华为高性能应用优化示例讲解软硬件协同优化技术3）增设学术报告及研讨环节。除了较为扎实的理论基础和工程实践能力，产业界对并行计算人才的需求还包括具有较为宽广的技术视野和较强的技术思考能力，因此，在课程教学形式上增设学术报告及研讨环节，该环节主要采用学生调研总结与师生研讨相结合的教学形式。课程选取“高性能计算应用前沿”“新型并行体系结构”“新型并行计算编程模型”等主题，学生可自选其一，通过阅读教师推荐的经典文献以及自行调研前沿成果，对该主题的相关工作进行分析、分类、总结，并分组进行调研成果汇报。同时，通过结合相关企业专家的技术报告，帮助学生进一步深入了解前沿技术产品，从而拓宽学生在并行计算领域的技术视野并初步培养学生对领域知识的收集、分析、甄别、评价等能力。2统一实验平台，分级实验设置实验教学改革是并行计算课程建设的重要组成部分。与理论教学相呼应，该课程的实验内容包含三大类：基于共享内存的多线程并行程序设计（Pthread、OpenMP）、基于消息传递的并行程序设计（MPI），以及基于 Map/Reduce 类编程模型的大数据并行程序设计（Hadoop、Spark 等）。上述 3 类实验环境各异，构建起来较为复杂，传统单机环境难以满足实验需求。为了降低实验环境构建的门槛，让学生的主要实验时间和精力集中于并行程序设计、开发与调试9-12，本课程依托华为公有云构建统一实验平台，如图 3 所示。该实验平台利用公有云虚拟化技术和动态部署技术，快速构建不同的并行实验环境，并实现实验环境的资源弹性供给。课程为每一位学生分配一定数量的虚拟资源集合，学生可根据实验需求，将所分配的资源划分为多个资源子集，构建不同的实验环境；同时，可以根据并行程序设计、编写、调试和评测阶段的不同资源需求，动态调整各资源子集中的资源规模，满足并行程序设计全周期的资源需求。计算 存储 网络 华为公有云中间件 虚拟资源池 虚拟资源池 虚拟资源池 OpenMP实验环境 MPI验环境 Hadoop/Spark实验环境 实图 3 基于华为公有云的并行计算统一实验平台在课程实验设置上遵循由易到难、分级递进的原则，实验内容包含基础实验和综合应用实验。其中，基础实验主要是从传统科学计算、大数据应用领域提取的核心算法，包括矩阵计算、蒙特卡洛算法、经典排序算法、文本统计、网页排名算法等，随应用领域的扩展和更新逐年调2022 年中国高校计算机教育大会（三）第 4 期41整。基础实验按照程序实现涉及的技术点和难度进阶排序，同时结合华为公司提供的并行计算优化技术指导学生进行程序的设计、开发和调优。在基础实验部分，不同类型的并行程序设计采用6 步教学方法，如图 4 所示。认识。在课程教学之外，引入企业科技竞赛资源，组织学生积极参加华为 ICT 大赛、互联网+等科技竞赛。竞赛可以激发学生的创新积极性，提升其综合运用课程所学的理论和实践知识解决实际问题的能力。更重要的是，在竞赛过程中，学生通过反复试错、迭代更新优化竞赛作品方案，切实地理解认识真理的反复性和无限性；通过科学的实验验证分析，真切体会到“实践是检验真理的唯一途径”，最终培养其严谨的科学思维以及锲而不舍追求真理的科学精神。2）主题研讨，树立学生正确的科学价值观。并行计算领域的热点时事常常涉及大国间科技竞争的主战场，企业则是国际科技竞争的主体。从思政建设的角度，美国禁运、芯片自主可控、自力更生等热点事件构成了引导学生开展思政价值辨析、培养爱国情怀的优质案例。在并行计算课程的教学过程中，举办主题研讨会，邀请业界专家就热点事件进行深度解析，并与学生展开探讨。通过主题研讨，学生可以真正了解热点事件背后的科技事实，提升辨析科技舆论的能力，树立正确科学的价值观，并激发科研报国的热情。3）先进事迹报告，激发学生爱岗敬业、爱国奉献热情。高性能并行计算是国之重器，对于并行计算人才的职业精神培养尤为重要。课程建设中，举办高性能计算民族企业的先进个人事迹报告会，让学生与先进人物面对面。学生通过聆听先进人物事迹，加深对爱岗敬业社会主义核心价值观的理解；通过了解先进人物取得的优秀成果，激发爱国热情和民族自豪感，坚定为我国高性能计算事业奉献的决心。4课程改革成效通过产学协同助力，北京工业大学并行计算课程改革取得了一定的成效。接轨产业需求，培养和锻炼了学生解决实际问题的能力；更新教学内容，引入企业先进的技术产品、平台和应用案例，让学生切实围绕企业人才知识结构需求进行理论学习和动手实践，为后续高性能计算领域图 4 并行计算基础实验 6 步教学法平台学习 问题分析 初步设计 性能分析 程序优化 总结报告 首先，教师对基于实验平台的并行计算环境构建方法进行讲解，并结合所学理论知识对实验问题进行分析。学生在对实验问题充分分析了解的基础上，进行首轮程序设计尝试。在首轮尝试中，主要掌握基础的编程技术和调试方法。其次，指导学生对所完成的程序进行性能分析（采用性能分析工具或通过源码