代碼初探->能耗

    将作為一名程式員，進一步确定的目标是成為一個架構師，那麼能耗必須考慮。    

    寫代碼與能耗的關系不言自明，現在假設将網絡視訊監控的監控識别算法放在用戶端，既不利于算法的保護，也不利于算法的優化，更不利于降低能耗。

    談到能耗，每一台伺服器都是吃電器，如果我不是老闆，就不考慮耗電的情況，但是如果作為這個公司的一員，也有義務從能耗的角度去寫代碼。 

    一個65W的CPU跑一年，需耗電568度電，一度電假定為1.2元，那麼一個CPU就需要耗電681.6元，這個價錢可以再買個CPU了。

     對于一個1500W的GPU跑一年，耗電13104W，一度電假定為1.2元，那麼一個GPU就需要耗電15724.8元，這個價可以上京東買個目前最高端的GPU了，當然還沒算上冷卻耗電，電源效率這些問題。

降低能耗的方法：

一：優化算法

     下面源自一段代碼測試的資料：                                  

    我們可以看到，能耗與代碼執行的時間肯定有直接關系。跑50秒一般比跑3秒要耗能，是以在寫代碼時，算法設計的好可以節能。

    由于最近學習一篇論文，接觸了intel的SSE指令集，是以就出來了學習這個的熱情，其實對于程式設計，個人的看法是好的算法是關鍵，但是一個好的程式設計功底必不可少。

    其實算法優化有很多工作可以做：多線程處理，分布式處理，資料優化等等。

二：減少資料遷移

    在處理圖像時，最頭疼的就是資料太多，一個三維圖像資料MATLAB讀取的話會顯示空間不足，一個二維的FFT變換去處理一張桌面圖檔，可能就會卡死你的程式，在這些處理的過程中，其實就是把硬碟上的圖檔資料讀到記憶體上，然後在讀到緩存上處理，算法的不同，資料遷移的方式就不同。

     假設一張圖檔從硬碟讀到記憶體上耗能xW ,記憶體寫到硬碟上耗能yW,那麼就是一張圖檔的讀寫就是x+yW，寫一幀視訊到硬碟上耗能zW ,如果遇上一個菜鳥程式員，寫個代碼處理視訊時将圖檔儲存到硬碟裡，而不是儲存視訊的話，那麼儲存10萬幀視訊的話，多耗能100000（x+y-z）W。

     減少資料遷移方法：高效使用寄存器，高效使用共享記憶體，減少不必要的資料遷移操作。

三：硬體優化

     在配置機器時，處理器性能至關重要，性能越好意味着能耗可能越少，耗電可能越少，一個處理器跑一年的電費至少相當于購買該處理器的價格。

     制冷，溫度過高，機器性能會下降，當然溫度過低，性能也會下降，維持一個适應的溫度，對于機器的運作也是很重要。

小結：

     代碼越少比不意味着能耗越少，代碼執行效率高也并不意味着能耗低，重要的是我們需要了解計算機構造，程式設計語言的原理，熟練搭配，争取做一個低功耗的程式員，節能的程式員，低功耗的程式等于執行程式耗資少，也等于減少碳排放。