論文の概要: Can We Make Code Green? Understanding Trade-Offs in LLMs vs. Human Code Optimizations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20126v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 00:27:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:22:18.343964
• Title: Can We Make Code Green? Understanding Trade-Offs in LLMs vs. Human Code Optimizations
• Title（参考訳）: コードグリーン化は可能か? LLMにおけるトレードオフの理解と人間のコード最適化
• Authors: Pooja Rani, Jan-Andrea Bard, June Sallou, Alexander Boll, Timo Kehrer, Alberto Bacchelli,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、パフォーマンスとエネルギー効率の最適化を開発者が支援すると主張している。 この研究は、科学と工学の応用のために学術と産業の両方で広く使われているマットラブで書かれたソフトウェアに焦点を当てている。 トップ100のGitHubリポジトリで400スクリプトのエネルギ中心の最適化を分析します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.243401722182554
• License:
• Abstract: The rapid technological evolution has accelerated software development for various domains and use cases, contributing to a growing share of global carbon emissions. While recent large language models (LLMs) claim to assist developers in optimizing code for performance and energy efficiency, their efficacy in real-world scenarios remains under exploration. In this work, we explore the effectiveness of LLMs in reducing the environmental footprint of real-world projects, focusing on software written in Matlab-widely used in both academia and industry for scientific and engineering applications. We analyze energy-focused optimization on 400 scripts across 100 top GitHub repositories. We examine potential 2,176 optimizations recommended by leading LLMs, such as GPT-3, GPT-4, Llama, and Mixtral, and a senior Matlab developer, on energy consumption, memory usage, execution time consumption, and code correctness. The developer serves as a real-world baseline for comparing typical human and LLM-generated optimizations. Mapping these optimizations to 13 high-level themes, we found that LLMs propose a broad spectrum of improvements--beyond energy efficiency--including improving code readability and maintainability, memory management, error handling while the developer overlooked some parallel processing, error handling etc. However, our statistical tests reveal that the energy-focused optimizations unexpectedly negatively impacted memory usage, with no clear benefits regarding execution time or energy consumption. Our qualitative analysis of energy-time trade-offs revealed that some themes, such as vectorization preallocation, were among the common themes shaping these trade-offs. With LLMs becoming ubiquitous in modern software development, our study serves as a call to action: prioritizing the evaluation of common coding practices to identify the green ones.
• Abstract（参考訳）: 急速な技術革新により、様々なドメインやユースケースのソフトウェア開発が加速し、グローバルな二酸化炭素排出量のシェアが拡大した。 最近の大規模言語モデル(LLM)は、パフォーマンスとエネルギー効率のためにコードを最適化するのに役立つと主張しているが、現実のシナリオにおけるそれらの有効性はまだ検討中である。 本研究では,学術・工学の両分野において広く使用されているソフトウェアに焦点をあて,実世界のプロジェクトにおける環境フットプリント削減におけるLCMの有効性について検討する。 トップ100のGitHubリポジトリで400スクリプトのエネルギ中心の最適化を分析します。 我々は,GPT-3,GPT-4,Llama,MixtralなどのLLMを先導して推奨される2,176個の最適化について,エネルギー消費,メモリ使用量,実行時間消費量,コード正確性について検討した。 開発者は、典型的な人間とLLM生成最適化を比較するための現実世界のベースラインとして機能する。 これらの最適化を13のハイレベルなテーマにマッピングすると、LCMは、コードの可読性や保守性、メモリ管理、エラー処理などを含む、幅広い改善点を提案し、開発者は並列処理やエラー処理を見落としている。 しかし, エネルギーに着目した最適化は, メモリ使用量に予期せず悪影響を及ぼし, 実行時間やエネルギー消費に関する明確なメリットは得られなかった。 エネルギー時間トレードオフの定性的分析により、ベクトル化前配置のようないくつかのテーマが、これらのトレードオフを形作る一般的なテーマの1つであることが判明した。 現代のソフトウェア開発でLLMがユビキタスになるにつれて、私たちの研究は行動の呼びかけとして役立ちます。

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