On the impact of sampling frequency on software energy measurements
Notice bibliographique
Résumé
Energy consumption is a major concern when developing and evolving mobile applications. The user wishes to access fast and powerful mobile applications, which is usually in contrast to optimized battery life and heat generation. The software engineering community have acknowledged the relevance of the problem and researchers are investigating ways to reduce energy consumption, for example by examining which library, device configuration, and applications parameters should be used to promote long battery life. We conjecture that these studies are at the border between hardware and software and we must be careful on how the energy consumption is measured and how the energy consumption is attributed to methods and libraries.To the best of our knowledge, no previous work investigates how much energy and power consumption is due to high frequency events missed when sampling at low frequencies such as 10 kHz and verified the error at the precision of method level. Low frequency sampling is a rough approximation that hinders the understanding of fine grain details: the real picture of energy consumption as well as the root causes are missed. This has profound implications on the choice of methods to evolve or components to replace.In this paper, we propose an approach for accurate measurements of the energy consumption of mobile applications. We apply the proposed approach to assess the energy consumption of 21 mobile, closed source, applications and four open source Android applications.We show that by sampling at 10 kHz one may expect a median error of 8%, however, such error may be as high as 50% for short fast executing methods. Finally, we revisit a previous approach that estimates the energy consumption of methods based on execution time and found that it can miss as much as 84% of the energy, with a median of 30%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».