Anbefalede faglige forudsætninger for at
deltage i modulet
Modulet bygger videre på viden opnået i modulet Imperativ
programming på 1. semester
Modulets indhold, forløb og pædagogik
Formål:
At udvide den studerendes erfaring og viden med begreber som
anvendes til at højne ydeevnen af datalogiske løsninger.
Læringsmål
Viden
- datastrukture som anvendes for at højne ydeevnen
- grundlæggende forståelse af begrænsninger og flaskehalse i
datalogiske løsninger
- parallelitet og de følgende problemstillinger som de
bibringer
- vektorisering af operationer
- GPU-baserede operationer
- typer af tests og deres anvendelse
- kvalitetsmål for korrektheden af datalogiske løsninger, her i
blandt: test og verifikation
Færdigheder
- kan ressonere og argumentere for flaskehalse i software
programmer og applikationer
- kan udnytte parallelitet i det valgte programmeringssprog
og dokumentere for korrektheden i en given implementation
- kan anvende og udføre test i udviklingsforløbet af et program
således det dokumenteres at dets funktionalitet er korrekt i
en mængde af givne tilfælde
- kan anvende og udføre verifikation af simple programmer
- kan benytte korrekt fagterminologi
Kompetencer
- kan løse problemstillinger som kræver høj ydeevne ved brug
af parallelitet i en computer program
- kan argumentere for korrektheden af valge løsninger ved brug af
tests og verifikation
- kan analysere og vurdere begrænsninger af datalogiske
løsninger
Undervisningsform
Forelæsninger, opgaver, selvstudie, workshops, studenteroplæg
m.m.
Eksamen
Prøver
Prøvens navn | High performance programmering |
Prøveform | Skriftlig eller mundtlig |
ECTS | 5 |
Bedømmelsesform | Bestået/ikke bestået |
Censur | Intern prøve |
Vurderingskriterier | Vurderingskriterierne er angivet i Universitetets
eksamensordning |