Un enfoque AI-Aware para la ensenanza universitaria de HPC

Abstract

El cómputo de altas prestaciones (HPC, por sus siglas en inglés), cuya base son los Sistemas Paralelos, ha ganado importancia como respuesta a las limitaciones del hardware actual y a la demanda de diversas áreas que requieren mejorar el rendimiento de sus aplicaciones. En este contexto, las currículas universitarias han incorporado cursos específicos para la formación de profesionales con estas habilidades. Históricamente, los cursos se enfocaban en clusters monocore y memoria distribuida, donde los estudiantes resolvían problemas complejos en los que se aplicaban conceptos y técnicas relevantes. La evolución hacia arquitecturas multicore permitió incorporar memoria compartida y modelos híbridos, ampliando los contenidos pero reduciendo el tiempo disponible para la resolución de problemas, lo que llevó al uso de ejercicios más simples y menos significativos. Actualmente, la disponibilidad de soluciones en línea para estos ejercicios simples y el uso de inteligencia artificial generativa permiten a los estudiantes obtener respuestas completas sin una comprensión profunda de los conceptos. En este contexto, la enseñanza puede optar por dos enfoques: restringir el uso de herramientas de inteligencia artificial o integrarlas al proceso de aprendizaje. En este artículo presentamos una experiencia basada en un enfoque AI-Aware que integra la IA como un asistente para agilizar la implementación de soluciones paralelas. Este enfoque permite retomar problemas complejos de mayor profundidad conceptual, preservando el rol central del razonamiento humano en el aprendizaje.