Im Rahmen des SFB HAEC beschäftigt sich der Lehrstuhl Softwaretechnologie mit der Frage, wie man adaptive Softwarearchitekturen bauen kann, die man nach mehreren Kriterien gleichzeitig optimieren kann, wie zum Beispiel Laufzeit und Energieverbrauch. Dazu werden zwei Demos gezeigt, die zwei unterschiedliche Ansätze verfolgen:
1. Demo: Multi-Quality Autotuning (MQuAT)
René Schöne, Christian Piechnick und Sebastian Götz
Performance und Energie-Optimierung am Beispiel einer Roboter-Simulation, in der die Lokalisierung zur Laufzeit auf die Anforderungen der Umgebung bei gleichzeitigem minimierten Energieverbrauch angepasst werden kann.
2. Demo: RACRtune: Energie-optimiertes Task-Scheduling mit effizienten heuristischen Methoden
Daniel Langner, Johannes Mey, Christoff Bürger
Map-Reduce-basierte Text-Indizierungsaufgaben werden in dieser Demo auf mehrere Recheneinheiten so verteilt, dass der Energieverbrauch des Gesamtsystems unter Einhaltung aller Deadlines minimiert wird. Die Berechnung der Verteilung geschieht dabei mit Hilfe eines Graph-basierten Laufzeitmodells, welches Verteilungsheuristiken auch in großen Systemen sehr effizient berechnen kann.