論文の概要: Unveiling the Energy Vampires: A Methodology for Debugging Software Energy Consumption
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10063v1
- Date: Fri, 13 Dec 2024 11:49:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-16 15:03:48.050579
- Title: Unveiling the Energy Vampires: A Methodology for Debugging Software Energy Consumption
- Title(参考訳): エネルギーヴァンパイアの展開 : ソフトウェアのエネルギー消費をデバッグするための方法論
- Authors: Enrique Barba Roque, Luis Cruz, Thomas Durieux,
- Abstract要約: 本稿では,ソフトウェアシステムにおけるエネルギー消費ホットスポットの同定と分離のためのエネルギーデバッグ手法を提案する。
分析の結果,AlpineディストリビューションとUbuntuディストリビューションのエネルギー消費の相違が明らかとなった。
我々は,memcpyの分離とベンチマークにより,エネルギー差の主な原因として確認した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.602876058122268
- License:
- Abstract: Energy consumption in software systems is becoming increasingly important, especially in large-scale deployments. However, debugging energy-related issues remains challenging due to the lack of specialized tools. This paper presents an energy debugging methodology for identifying and isolating energy consumption hotspots in software systems. We demonstrate the methodology's effectiveness through a case study of Redis, a popular in-memory database. Our analysis reveals significant energy consumption differences between Alpine and Ubuntu distributions, with Alpine consuming up to 20.2% more power in certain operations. We trace this difference to the implementation of the memcpy function in different C standard libraries (musl vs. glibc). By isolating and benchmarking memcpy, we confirm it as the primary cause of the energy discrepancy. Our findings highlight the importance of considering energy efficiency in software dependencies and demonstrate the capability to assist developers in identifying and addressing energy-related issues. This work contributes to the growing field of sustainable software engineering by providing a systematic approach to energy debugging and using it to unveil unexpected energy behaviors in Alpine.
- Abstract(参考訳): ソフトウェアシステムにおけるエネルギー消費は、特に大規模デプロイメントにおいてますます重要になっている。
しかし、特別なツールがないため、エネルギー関連のデバッグは依然として困難である。
本稿では,ソフトウェアシステムにおけるエネルギー消費ホットスポットの同定と分離のためのエネルギーデバッグ手法を提案する。
本稿では,一般的なインメモリデータベースRedisのケーススタディを通じて,方法論の有効性を実証する。
我々の分析では、AlpineとUbuntuのディストリビューション間でのエネルギー消費の差が顕著であり、Alpineは特定のオペレーションで最大20.2%の電力を消費している。
この違いは、異なるC標準ライブラリ(musl vs. glibc)におけるmemcpy関数の実装に遡る。
我々は,memcpyの分離とベンチマークにより,エネルギー差の主な原因として確認した。
本研究は,ソフトウェア依存におけるエネルギー効率を考慮することの重要性を強調し,エネルギー関連の問題を特定し,対処する開発者を支援する能力を示すものである。
この研究は、エネルギーデバッギングの体系的なアプローチを提供し、Alpineの予期せぬエネルギー挙動を明らかにすることで、持続可能なソフトウェアエンジニアリングの分野に寄与する。
関連論文リスト
- Prompt engineering and its implications on the energy consumption of Large Language Models [4.791072577881446]
ソフトウェア工学における大規模言語モデル(LLM)は、計算資源、データセンター、二酸化炭素排出に関する深刻な問題を引き起こす。
本稿では,コード生成タスクにおけるLlama 3モデルの炭素排出に及ぼすPETの影響について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-10T11:49:31Z) - How do Practitioners Perceive Energy Consumption on Stack Overflow? [3.000496428347787]
エネルギー消費に関するStack Overflow (SO) 質問を実証分析する。
これらの質問は、実践者が日々の開発活動で直面している実世界のエネルギー関連障害を反映している。
我々の観察は、エネルギー消費がソフトウェア開発システムに与える影響について、実践者の間で認識を高めます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-28T03:28:52Z) - Learning Iterative Reasoning through Energy Diffusion [90.24765095498392]
我々は,エネルギー拡散による反復的推論(IRED)を紹介した。
IREDは入力条件と所望の出力の間の制約を表現するためにエネルギー関数を学ぶ。
IREDは、連続空間推論、離散空間推論、計画タスクにおいて既存の手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T03:36:47Z) - Enhancing Energy-Awareness in Deep Learning through Fine-Grained Energy
Measurement [11.37120215795946]
本稿では,詳細なディープラーニングエネルギー消費測定のためのフレームワークであるFECoM(Fine-fine Energy Consumption Meter)を紹介する。
FECoMは、静的計測を用いて、計算負荷安定性や温度など様々な要因を考慮し、エネルギー消費をきめ細かいレベルで測定する課題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-23T17:32:06Z) - Energy Transformer [64.22957136952725]
我々の研究は、機械学習における有望な3つのパラダイム、すなわち注意機構、エネルギーベースモデル、連想記憶の側面を組み合わせる。
本稿では,エネルギー変換器(ET,Energy Transformer)と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-14T18:51:22Z) - Compute and Energy Consumption Trends in Deep Learning Inference [67.32875669386488]
コンピュータビジョンと自然言語処理の分野における関連モデルについて検討する。
継続的な性能向上のために、これまで予想されていたよりもエネルギー消費の軟化が見られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-12T09:40:18Z) - Memory-Aware Partitioning of Machine Learning Applications for Optimal
Energy Use in Batteryless Systems [17.072240411944914]
電池レスアプリケーションの総エネルギーコストを最適化する自動化手法であるJulinningを提案する。
本手法では, エネルギー負荷を0.12%に抑えながら, 必要なエネルギー貯蔵量を94%以上削減できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-05T09:49:42Z) - Design and Comparison of Reward Functions in Reinforcement Learning for
Energy Management of Sensor Nodes [0.0]
IoT(Internet-of-Things)パラダイムの最近の進歩により、リモート監視への関心が高まっている。
センサノードと呼ばれる小さなデバイスを使って、環境からデータを収集して処理できる新しいアプリケーションが登場した。
バッテリー技術は、これらの増大するニーズに対応するのに十分な速さで改善されていない。
従来のエネルギー源を補完するために、小型のエネルギー収穫装置が出現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-02T12:23:47Z) - Risk-Aware Energy Scheduling for Edge Computing with Microgrid: A
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach [82.6692222294594]
マイクログリッドを用いたMECネットワークにおけるリスク対応エネルギースケジューリング問題について検討する。
ニューラルネットワークを用いたマルチエージェントディープ強化学習(MADRL)に基づくアドバンテージアクター・クリティック(A3C)アルゴリズムを適用し,その解を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-21T02:14:38Z) - Multi-Agent Meta-Reinforcement Learning for Self-Powered and Sustainable
Edge Computing Systems [87.4519172058185]
エッジコンピューティング機能を有するセルフパワー無線ネットワークの効率的なエネルギー分配機構について検討した。
定式化問題を解くために,新しいマルチエージェントメタ強化学習(MAMRL)フレームワークを提案する。
実験の結果、提案されたMAMRLモデルは、再生不可能なエネルギー使用量を最大11%削減し、エネルギーコストを22.4%削減できることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-20T04:58:07Z) - Towards the Systematic Reporting of the Energy and Carbon Footprints of
Machine Learning [68.37641996188133]
我々は、リアルタイムエネルギー消費と二酸化炭素排出量を追跡するための枠組みを導入する。
エネルギー効率のよい強化学習アルゴリズムのためのリーダーボードを作成します。
炭素排出量削減とエネルギー消費削減のための戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-31T05:12:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。