Prädiktive, statische Energieverbrauchsanalyse basierend auf experimentell ermittelten Energiemodellen
| dc.contributor.author | Krebs, Maximillian | |
| dc.contributor.editor | Dhungana, Deepak | |
| dc.contributor.editor | Lambers, Leen | |
| dc.contributor.editor | Bonorden, Leif | |
| dc.contributor.editor | Henning, Sören | |
| dc.date.accessioned | 2024-02-14T05:22:29Z | |
| dc.date.available | 2024-02-14T05:22:29Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Die Bestimmung des Energieverbrauchs moderner Rechensysteme stellt Entwickler:innen vor neue Herausforderungen. Bisherige Verfahren verlangen komplizierte Messaufbauten und lassen sich schwer in bestehende Workflows einbetten. Im Rahmen meiner Bachelorarbeit wurde daher ein Tool entwickelt, dass den Energieverbrauch eines Eingabeprogramms statisch approximiert und für die ausführende CPU beschreibt. Der Prozessor wird dazu mithilfe von Intel RAPL und LLVM auf seinen charakteristischen Energieverbrauch untersucht. Eine Analyse berechnet anschließend näherungsweise auf Grundlage der charakteristischen Energiewerte die Energie, die das Eingabeprogramm verbrauchen würde. Die Evaluation der bestimmten Energiewerte zeigt das Potenzial der statischen Analyse des zu erwartenden Energieverbrauchs, legt aber nahe, dass das verwendete Programmmodell noch erweitert und verbessert werden sollte. | de |
| dc.identifier.doi | 10.18420/sw2024-ws_16 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/43513 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.pubPlace | Bonn | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik e.V. | |
| dc.relation.ispartof | SE 2024 - Companion | |
| dc.subject | LLVM | |
| dc.subject | Intel RAPL | |
| dc.subject | Energieverbrauch | |
| dc.subject | Statische Analyse | |
| dc.subject | Green Coding | |
| dc.title | Prädiktive, statische Energieverbrauchsanalyse basierend auf experimentell ermittelten Energiemodellen | de |
| dc.type | Text/Conference Paper | |
| gi.citation.endPage | 180 | |
| gi.citation.startPage | 179 | |
| gi.conference.date | 26.- 27. Februar | |
| gi.conference.location | Linz | |
| gi.conference.sessiontitle | SRC |
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