Zugl.: Zürich, Techn. Hochsch., Diss., 2008

Techn. Universiẗat, Diss., 2006--Darmstadt.

Darmstadt, Techn. Universiẗat, Diss., 2006. / Dateien im PDF-Format.

Heidelberg, Univ., Diss., 2005.

Today’s cloud data centers consume an enormous amount of energy, and energy consumption will rise in the future. An estimate from 2012 found that data centers consume about 30 billion watts of power, resulting in about 263TWh of energy usage per year. The energy consumption will rise to 1929TWh until 2030. This projected rise in energy demand is fueled by a growing number of services deployed in the cloud. 50% of enterprise workloads have been migrated to the cloud in the last decade so far. Additionally, an increasing number of devices are using the cloud to provide functionalities and enable data centers to grow. Estimates say more than 75 billion IoT devices will be in use by 2025. The growing energy demand also increases the amount of CO2 emissions. Assuming a CO2-intensity of 200g CO2 per kWh will get us close to 227 billion tons of CO2. This emission is more than the emissions of all energy-producing power plants in Germany in 2020. However, data centers consume energy because they respond to service requests that are fulfilled through computing resources. Hence, it is not the users and devices that consume the energy in the data center but the software that controls the hardware. While the hardware is physically consuming energy, it is not always responsible for wasting energy. The software itself plays a vital role in reducing the energy consumption and CO2 emissions of data centers. The scenario of our thesis is, therefore, focused on software development. Nevertheless, we must first show developers that software contributes to energy consumption by providing evidence of its influence. The second step is to provide methods to assess an application’s power consumption during different phases of the development process and to allow modern DevOps and agile development methods. We, therefore, need to have an automatic selection of system-level energy-consumption models that can accommodate rapid changes in the source code and application-level models allowing developers to locate power-consuming software parts for constant improvements. Afterward, we need emulation to assess the energy efficiency before the actual deployment. / Die heutigen Cloud-Rechenzentren verbrauchen eine enorme Menge an Energie, und der Energieverbrauch wird in Zukunft noch steigen. Eine Schätzung aus dem Jahr 2012 ergab, dass Rechenzentren etwa 30 Milliarden Watt Strom verbrauchen, was einem Energieverbrauch von etwa 263TWh pro Jahr entspricht. Der Energieverbrauch wird bis zum Jahr 2030 auf 1929TWh ansteigen. Dieser prognostizierte Anstieg des Energiebedarfs wird durch die wachsende Zahl der in der Cloud bereitgestellten Dienste angeheizt. In den letzten zehn Jahren wurden bereits 50% der Arbeitslasten in Unternehmen in die Cloud verlagert. Außerdem nutzen immer mehr Geräte die Cloud, um Funktionen bereitzustellen und das Wachstum von Rechenzentren zu ermöglichen. Schätzungen zufolge werden bis 2025 mehr als 75 Milliarden IoT-Geräte im Einsatz sein. Der wachsende Energiebedarf erhöht auch die Menge der CO2-Emissionen. Geht man von einer CO2-Intensität von 200g CO2 pro kWh in einem eher optimistischen Szenario aus, kommen wir auf fast 227 Milliarden Tonnen CO2. Dieser Ausstoß ist mehr CO2 als die Emissionen aller energieerzeugenden Kraftwerke in Deutschland im Jahr 2020. Rechenzentren verbrauchen jedoch Energie, weil sie auf Serviceanfragen reagieren, die durch Rechenressourcen erfüllt werden. Es sind also nicht die Benutzer und Geräte, die in einem Rechenzentrum Energie verbrauchen, sondern die Software, die die Hardware steuert. Obwohl die Hardware physisch Energie verbraucht, ist sie nicht immer für die Energieverschwendung verantwortlich. Die Software selbst spielt eine wichtige Rolle bei der Reduzierung des Energieverbrauchs und der CO2-Emissionen von Rechenzentren. Das Szenario unserer Arbeit konzentriert sich daher auf die Softwareentwicklung. Dennoch müssen wir die Entwickler zunächst darauf hinweisen, dass die Software zum Energieverbrauch beiträgt, indem wir ihren Einfluss nachweisen. Der zweite Schritt ist die Bereitstellung von Methoden zur Bewertung des Energieverbrauchs einer Anwendung in den verschiedenen Phasen des Entwicklungsprozesses, um moderne DevOps und agile Entwicklungsmethoden zu ermöglichen. Wir brauchen daher eine automatische Auswahl von Energieverbrauchsmodellen auf Systemebene, die schnelle Änderungen im Quellcode berücksichtigen können, und Modelle auf Anwendungsebene, die es den Entwicklern ermöglichen, stromverbrauchende Softwareteile für ständige Verbesserungen zu lokalisieren. Danach benötigen wir eine Emulation, um die Energieeffizienz vor dem eigentlichen Einsatz zu bewerten

Zugl.: München, Techn. Univ., Diss., 2009

Darmstadt, Techn. University, Diss., 2006.

Zugl.: Duisburg, Essen, Univ., Diss., 2007

With regard to autonomous driving the demands on comfort are increasing. This makes it attractive to use active suspension systems. The system developed at TU Darmstadt is able to increase driving comfort up to 28 % while maintaining driving safety compared to a passive suspension system. This paper investigates the influence of available energy and power of the active system. The investigation is based on a simulation of a quarter car model and an uneven country road. This paper shows that the more energy the active system has at its disposition, the greater is the range between a comfortable and a sporty chassis. Furthermore the driving comfort can be increased by 28 % with constant driving safety. The average power required for this is 15 W and the maximum power is 300 W.

Data processing on a continuously growing amount of information and the increasing power restrictions have become an ubiquitous challenge in our world today. Besides parallel computing, a promising approach to improve the energy efficiency of current systems is to integrate specialized hardware. This paper presents a Tensilica RISC processor extended with an instruction set to accelerate basic database operators frequently used in modern database systems. The core was taped out in a 28 nm SLP CMOS technology and allows energy-efficient query processing as well as query optimization by applying selectivity estimation techniques. Our chip measurements show an 1000x energy improvement on selected database operators compared to state-of-the-art systems.