In unserer modernen Gesellschaft sind Datacenter nicht mehr wegzudenken. Täglich begegnen uns diese bspw. durch die Nutzung von Suchmaschinen wie Google, Social-Media-Plattformen wie Instagram oder durch KI-Lösungen wie ChatGPT. Oft ist dabei gar nicht ersichtlich, wie viel Strom diese Systeme eigentlich verbrauchen. Der Energieverbrauch der IT-Infrastruktur, die unsere digitalen Leben ermöglicht, verbraucht bereits 1 % des globalen Stromverbrauchs. Gleichzeitig wird bis 2030 ein Wachstum prognostiziert, das den Energieverbrauch der Systeme weiter ansteigen lassen wird. Der immense Stromverbrauch, in Kombination mit fossilen Energieträgern, hat gleichzeitig einen gewaltigen Einfluss auf unseren CO2-Fußabdruck und trägt damit zur Beschleunigung des Klimawandels bei.

Neben dem Energieverbrauch der Infrastruktur und der Hardware von Datacentern, kann der Einfluss der darauf laufenden Software ebenfalls nicht vernachlässigt werden. Das Thema nachhaltige Softwareentwicklung hat in den letzten Jahren immer mehr Aufmerksamkeit bekommen. Gleichzeitig ist deutlich geworden, dass es Entwickler:innen an Know-how und Werkzeugen fehlt, um sinnvolle Aussagen über den Energieverbrauch ihrer Software machen zu können.

SPEAR versucht, diese Lücke zu schließen, um die Entwicklung durch die statische Analyse des Energieverbrauchs von Programmen direkt zu unterstützen. Im Rahmen des SPEAR Frameworks haben wir ein Tool entwickelt, das Programme vor der Ausführung auf ihren Energieverbrauch hin untersucht. Grundlage dafür sind Hardwareprofile, die den Energieverbrauch eines Rechners charakterisieren. Mithilfe dieser Energieprofile lässt sich dann der Energieverbrauch eines Programms approximieren. SPEAR ermöglicht damit die gezielte Optimierung von Programmen hinsichtlich der verbrauchten Energie, ohne dass das Programm dafür explizit ausgeführt werden muss. Die Hardwareprofile können zwischen Entwickler:innen und Geräten geteilt werden und ermöglichen die Optimierung ohne Zugriff auf die originale Hardware. Gleichzeitig ist die Analyse unabhängig von der Laufzeit des zu analysierenden Programms und kann effizient innerhalb kurzer Zeitspannen durchgeführt werden. Eine spezielle Modifikation der Hardware ist nicht erforderlich.

SPEAR implementiert darüber hinaus eine eigene Extension für den weit verbreiteten Open Source Code Editor Visual Studio Code, der die Energieanalyse direkt in den Quellcode des Nutzers einbettet. Farbliche Markierungen, Grafiken und weitere Visualisierungen ermöglichen es Entwickler:innen, den Energieverbrauch einzelner Codezeilen direkt nachzuvollziehen. Durch die Integration der Analyse in bestehende Workflows sinkt somit der Overhead für Entwickler:innen drastisch. Im Rahmen einer Studie konnten wir bereits zeigen, dass mithilfe von SPEAR, Entwickler:innen den Energieverbrauch ihrer Programme reduzieren können. Gleichzeitig wurde deutlich, dass SPEAR mit dynamischen Analysemethoden zur Bestimmung des Energieverbrauchs von Programmen mithalten kann.

Die weitere Entwicklung des Projekts soll sich darauf fokussieren, SPEAR zu einem Energieanalyse-Framework auszubauen. SPEAR soll dabei als Kern-Komponente funktionieren, auf Grundlage dessen weitere Werkzeuge entwickelt werden können. Weitere Tools, die dabei entwickelt werden könnten, sind z. B. :

• Entwicklung einer energiebewussten Compileroptimierung, die Code direkt auf die Energiekosten hin optimiert.
• Verschmelzung von Energieoptimierung/Energieanalyse von Code mit etablierten Industrieprozessen wie Continuous Integration.
• Erweiterung von SPEAR auf weitere Prozessorarchitekturen, wie bspw. ARM. – Entwicklung von SPEAR Werkzeugen, die gezielt GPUs oder Speicherkomponenten analysieren und einbeziehen können.
• Implementierung von SPEAR auf weiteren Programmiersprachen und virtuellen Maschinen.