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Die Green Software Foundation als Unterorganisation der Linux Foundation beschäftigt sich mit den verschiedenen Themen, wie Software grüner gestaltet werden kann. Dabei organisiert sich die Foundation in den Arbeitsgruppen:
Ein guter Einstieg in das gesamte Thema ist die "Learn" Seite, welche recht gut und eingängig die verschiedenen Aspekte beleuchtet, einen Grundstock an Wissen vermittelt und jeden Lernabschnitt mit einem kleinen Quiz abschließt.
Ein grundlegender Punkt, der bereits einen großen Einfluss auf den CO2 Fußabdruck einer Software haben kann ist bereits die Auswahl einer Energieeffizienten Programmiersprache. Vor ca. 10 Monaten ging hier ein Forschungspapier verschiedener portugiesischer Forscher durch die LinkedIn Bubble, welche 216 Zitierungen vorweist. In diesem Paper vergleichen die Forscher anhand von verschiedenen Standardproblemen im Softwareengineering den Einfluss von Ausführungsgeschwindigkeit, Arbeitsspeicherverbrauch und Energiehunger. Kurz zusammengefasst: C bildet in der Regel die Basis mit dem Faktor 1 und andere Programmiersprachen werden entsprechend einsortiert. So rangiert Rust z.B. bei 1,03, Java bei 1,98 und Python bei 75,88.
Erst kürzlich ist ein entsprechendes Paper bzgl. Machine Learning Framework Effizienz veröffentlich worden.
Die Green Software Foundation als Unterorganisation der Linux Foundation beschäftigt sich mit den verschiedenen Themen, wie Software grüner gestaltet werden kann. Dabei organisiert sich die Foundation in den Arbeitsgruppen:
Ein guter Einstieg in das gesamte Thema ist die "Learn" Seite, welche recht gut und eingängig die verschiedenen Aspekte beleuchtet, einen Grundstock an Wissen vermittelt und jeden Lernabschnitt mit einem kleinen Quiz abschließt.
Ein grundlegender Punkt, der bereits einen großen Einfluss auf den CO2 Fußabdruck einer Software haben kann ist bereits die Auswahl einer Energieeffizienten Programmiersprache. Vor ca. 10 Monaten ging hier ein Forschungspapier verschiedener portugiesischer Forscher durch die LinkedIn Bubble, welche 216 Zitierungen vorweist. In diesem Paper vergleichen die Forscher anhand von verschiedenen Standardproblemen im Softwareengineering den Einfluss von Ausführungsgeschwindigkeit, Arbeitsspeicherverbrauch und Energiehunger. Kurz zusammengefasst: C bildet in der Regel die Basis mit dem Faktor 1 und andere Programmiersprachen werden entsprechend einsortiert. So rangiert Rust z.B. bei 1,03, Java bei 1,98 und Python bei 75,88.
Erst kürzlich ist ein entsprechendes Paper bzgl. Machine Learning Framework Effizienz veröffentlich worden.