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 |