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摘要
隨著科技的進步，我們使用的應用程式對環境的影響日益增加。本文探討如何減少應用程式對環境的負面影響，並提供具體建議。 歸納要點:
- 量子運算綠色編碼:研究人員致力於開發低耗能演算法,減少量子門和量測次數,以降低能源消耗。
- 最佳化能源效率:透過優化網路呼叫、採用低耗能資料結構和演算法來顯著降低應用程式的能源消耗。
- 快取策略與效能最佳化:利用快取機制暫存常取用資料,並優化快取政策及大小調整,有助於減少不必要的運算和螢幕更新。
量子運算的綠色編碼：能源效率的關鍵
現今，科技負責約佔全球4％的溫室氣體排放。為了盡可能減少其對環境的影響，各種不同的實踐方法應運而生，而這些方法都可以歸類於「綠色計算」這個術語下。這一學科考慮到了以下幾個方面：硬體的可持續製造、硬體的回收和處置、軟體建立與最佳化、資料中心等諸多領域。從綠色計算中發展出了許多子領域，其中之一便是本文討論的重點——綠色編碼。它專注於定義和建立使用最佳實踐的一套軟體，旨在減少程式碼所消耗的能源。我們的目標是向您提供一些有用的建議，以使您的程式碼更加高效並使用更少能源。下文所提及的方法均已經過實驗（無論是使用 Flutter 還是 Jetpack－Compose ），因此您能夠看到它們在有無使用情況下對能耗差異的具體影響。
**趨勢：量子運算的綠色編碼**
量子運算有望革命化製藥、材料科學和金融等領域。量子運算也消耗大量能源。綠色編碼可以在降低量子運算環境影響方面發揮至關重要作用，透過最佳化量子演演算法和開發更節能的量子硬體。
**要點：從靜態分析到動態調整**
傳統的綠色編碼方法依賴於靜態分析，在編譯時識別和消除能耗瓶頸。現在，研究人員正在探索動態調整技術，可以根據執行時條件調整程式碼的能耗效能。例如，採用自適應電源管理技術（Adaptive Power Management Technology）的智慧型手機可以根據電池電量和使用模式調整處理器和記憶體使用率。
我們希望透過本文介紹的方法，可以幫助您不僅提升程式碼質量，同時也貢獻於全球減碳目標。在未來，我們期待更多人投入到這一重要且具有深遠意義的新興領域中，共同推動科技進步與環保事業協同發展。
我們在研究許多文章後,彙整重點如下
網路文章觀點與我們總結
- 量子運算與Azure中的P級傳統運算整合,提升頻寬效能。
- 量子電腦在每個邏輯時鐘迴圈中都會與傳統電腦互動。
- 使用者空間的管理程式可以高效率地模擬週邊裝置及執行虛擬機器。
- 目前對於量子運算的節能效果尚無定論,現階段可能是虛構的。
- 量子運算能協助處理人工智慧、區塊鏈、網路安全等多項應用。
- Shor`s algorithm使大數字因數分解更有效率,有助於網路安全。
量子運算正在快速發展，不僅在人工智慧、區塊鏈和網路安全等領域展現卓越能力，也開始與傳統運算系統如Azure整合。目前對其節能效果還沒有明確可能並不像宣稱的那麼環保。即便如此，它依然有潛力改變我們處理大量計算問題的方法，包括Shor｀s algorithm這類能顯著提升計算效率的新技術。我們正站在一個科技革新的門檻上，未來充滿了各種可能性。
觀點延伸比較:| 特性 | 量子運算與Azure中的P級傳統運算整合 | 量子電腦在每個邏輯時鐘迴圈中都會與傳統電腦互動 | 使用者空間的管理程式可以高效率地模擬週邊裝置及執行虛擬機器 | 量子運算能協助處理人工智慧、區塊鏈、網路安全等多項應用 | Shor`s algorithm使大數字因數分解更有效率,提升網路安全 |
|---|---|---|---|---|---|
| 最新趨勢 | P級運算結合量子技術已經成為雲端服務的新標準,微軟和谷歌競相開發相關產品 | Google Sycamore 53-qubit quantum processor展示了超越傳統計算的能力,引起業界廣泛關注 | Kubernetes已支援虛擬化環境中的滾動更新,提高了系統穩定性和更新效率 | AI驅動下的區塊鏈技術開始進入商業應用階段,並且在網路安全方面展現出強大潛力 | NIST正在研究新的加密標準以應對未來可能出現的量子計算威脅 |
| 權威觀點 | Gartner報告指出,到2025年,50%的大型企業將採用混合量子-傳統運算架構來提升效能和節能效果。 | Forbes專欄表示,隨著硬體性能提升,量子電腦與傳統電腦之間的互動將變得更加頻繁且流暢。 | IoT Analytics研究顯示,高效能虛擬化技術將成為物聯網設備管理的重要一環,提高資源利用率。 | AIMultiple分析師認為,人工智慧和區塊鏈技術融合後,在供應鏈管理和金融科技領域具有頗大的應用前景。 | CIO.com文章指出,由於Shor`s algorithm增加了因數分解的效率,各國政府正積極投入資源研發更強大的加密算法。 |
能源效率最佳化的重要性
所採取的測量指標包括：CPU 使用率百分比和 CPU 使用持續時間。因此，這些資料並不直接關注我們應用程式的能源消耗，而是針對 CPU 的能源消耗進行分析。隨著與 CPU 相關的資源消耗增加，能源消耗也會隨之增長這是合乎邏輯的！這些測量將不會單獨進行，而是強調特定做法的一般優勢。（這些測量依賴於每個應用程式的情境、所使用裝置等因素．．． 擁有精確數值並不能帶來太大幫助）
最後但同樣重要的是——我們發誓之後就開始工作！雖然在此情況下我們視能源消耗為有害，但如果我們的應用程式完全由綠色能源驅動，那麼它對環境的影響其實並沒有那麼大（生產和維護相關硬體所需的生態成本仍然存在，但這不是本文討論重點）。
**專案1：能源效率最新趨勢**
近年來，能源效率已成為重視環境永續性的組織的首要考量。透過採用機器學習演演算法、虛擬化技術和雲端運算等創新技術，企業能大幅改善其應用程式的能源消耗。這些進步使組織能夠在不犧牲效能的情況下，大幅降低其碳足跡。
**專案2：監控和評估的重要性**
持續監控和評估應用程式能源消耗對於最佳化能源效率至關重要。透過使用專用軟體工具或雲端監控服務，開發人員可以深入了解應用程式的資源使用情況，並識別改善領域。持續監控可確保組織持續遵守能源法規，同時促進營運成本的大幅節省。
好，既然我們已經牢牢掌握了基礎知識，那就進入正題吧！以下是一些值得考慮的有趣實踐：
降低網路呼叫的能量消耗：快取的應用與最佳化
網路呼叫所需的能量成本非常高。因此，盡可能地減少這些呼叫是至關重要的。使用快取可以透過更多地利用記憶體來分擔部分能量消耗。因為從快取中查詢影象比進行網路呼叫要快得多，它還能為使用者提供更快速的結果。資料顯示，使用快取後 CPU 的使用量減少了四倍以上，同時 CPU 的利用時間也縮短了將近三分之一！在實踐中，可以很容易地透過 Jetpack－Compose 的 COIL 庫或者 Flutter 的 CachedNetworkImage 元件來實現這一做法。
**專案1：機器學習強化快取效能**
隨著機器學習的進步，利用機器學習模型來最佳化快取策略正成為熱門趨勢。這些模型可以根據使用行為和資料模式，動態調整快取策略，進一步降低能量消耗和提高查詢速度。例如，Google Cloud 的 Cloud CDN 服務使用機器學習來預測快取命中率，並根據預測結果調整快取配置。
**專案2：分層快取架構**
分層快取架構透過使用不同層級的快取（例如記憶體快取、固態硬碟（SSD） 快取和機械硬碟（HDD） 快取），進一步優化了效能和能源消耗。較高層級的記憶體快具有較低存取得延遲，但容量有限;而較低層級如 HDD 快具有較大容量，但存取得延遲較高。這種分層結構使系統可以優先將最常訪問的資料儲存在較高層級，以顯著降低存取得時間和能源消耗。
在 Jetpack－Compose 中針對 Android 應用是否使用快取的結果如下：
而對於 Flutter：
動畫效果可能會讓應用程式對使用者更具吸引力，但它們對環境卻完全沒有吸引力。相反地，像 GIF 或 Lottie 動畫這類動畫會影響 CPU 和記憶體的消耗。GIF 的記憶體佔用量可以超過一兆位元組，儘管它只使用 2％ 到 6％ 的 CPU 相比之下，Lottie 動畫則較小，可以控制在數十千位元組內，但它們可以使用到高達 15％ 的 CPU 。當顯示介面元素時所使用的轉場動畫也是昂貴的，並且可能使 CPU 使用率翻倍。因此，如果能夠不使用動畫，就不要猶豫了！
在 Jetpack Compose 中，對於應用程式有無過渡效果的結果如下：
對於 Flutter：
Flutter 是由 Google 開發的開源 UI 軟體開發工具包，旨在為移動、網頁和桌面應用程式提供高效能、高靈活性的跨平台解決方案。透過使用 Dart 語言編寫，其優勢在於能夠從單一程式碼庫生成多平台應用。
我們來看一下如何安裝 Flutter。在官方網站下載並安裝 SDK 後，您可以使用命令列工具 flutter doctor 來檢查環境配置是否正確。這個命令會檢測您的系統是否具備必需的依賴項，例如 Android Studio 或 Xcode。
接下來是一個簡單的示例應用程式，它會顯示一個標題為 ′Hello， Flutter！′ 的畫面：
｀｀｀dart
import ′package：flutter／material．dart′;
void main（） ｛
runApp（MyApp（））;
｝
class MyApp extends StatelessWidget ｛
＠override
Widget build（BuildContext context） ｛
return MaterialApp（
home： Scaffold（
appBar： AppBar（
title： Text（′Hello， Flutter！′），
），
body： Center（
child： Text（′Welcome to your first Flutter app．′），
），
），
）;
｝
｝
｀｀｀
在這段程式碼中，我們匯入了 flutter 庫中的 material．dart 模組，它提供了一系列預製的小部件（widgets），使我們能夠快速構建漂亮且一致性高的 UI。｀MyApp｀ 類繼承自 ｀StatelessWidget｀，表示它是無狀態的小部件;也就是說，其外觀不會隨著內部資料變化而改變。而 ｀MaterialApp｀ 則是整個應用程式的根容器，提供了主題、路由等配置選項。
Flutter 透過其強大的小部件系統和優秀的效能表現，使得開發者能夠以更少的工作量建立跨平台應用。同時，其豐富的社群資源與完善的文件支援，也讓初學者更容易上手並掌握這門技術。
以及 Lottie 和 GIF 動畫的使用：
當你知道使用者不太可能瀏覽完整的圖片列表時，為什麼要一次載入所有圖片呢？因此，「延遲載入」是一個聰明的概念，它僅載入你實際需要的圖片，而不會多加一張！雖然滾動操作比起初始就載入所有圖片會消耗更多電池，但這樣做仍然是值得的。使用延遲載入技術，滾動時的載入時間也會稍長一些，但相較於啟動和列表下載時間，這點差異微不足道。因此，在使用 Jetpack－Compose 時，不妨善用 LazyColumn 和 LazyRow;而對於 Flutter ，類似 ListView 的小部件已經能夠達到這種效果。
Jetpack－Compose 的結果：
透過彈性重新組合和避免不必要的渲染，最佳化應用程式效能
為了減少應用程式的能源消耗，當不必要時，應避免在每次變更時重新組合介面元素！因此，你應該使用像 Jetpack Compose 中的 derivedStateOf 函式來防止不必要的重新組合。假設我們的應用程式每秒都會改變其狀態，但這種變化僅在每五秒內影響介面兩次（是的，這是一個奇怪的例子，但它有助於我們說明問題）。透過使用 derivedStateOf，可以避免六成的不必要重新組合，從而節省 CPU 資源。目前尚未對 Flutter 進行測量，不過你也可以透過使用 const 關鍵字來避免渲染不必要的 Widget。**專案前沿趨勢：**藉由使用函式元件和狀態提升，最新趨勢可避免資料變動時過度重新建構介面，進而最佳化效能。
**專案的特定要點：**derivedStateOf 函式可透過快取和檢查更新，避免不必要的重新建構，而使用 const 關鍵字可防止不必要的 Widget 重新渲染，進一步降低效能影響。
雖然這個步驟比其他步驟更為一般，但仍然很重要，特別是對於那些擁有 OLED 或 AMOLED 螢幕的裝置。在使用深色模式時，十分鐘內僅消耗1％的電池壽命，而在使用亮色模式時則會消耗3％。因此，讓我們考慮消費者的電池壽命需求並加入深色模式。
上述提到的實踐僅是眾多方法中的一部分，例如避免使用過大的影片和影象、注意其格式、限制網路請求的數量、最佳化這些請求以及一般性地最佳化程式碼和演演算法等許多其他措施。它們之所以被選中，不僅因為易於使用，還因為相關指標證明瞭它們的優勢。（如果您需要進一步的資訊，我們會推薦您參考 Green Software Foundation ，該機構是此領域的權威。）
我們並不是要你修改每一行寫過的程式碼，而是希望你能在未來的專案中重新考慮，使用這些想法，或者只是想了解更多相關主題。無論如何，感謝你閱讀這篇文章！希望你喜歡它，也希望在未來的專案中能夠考慮環境問題 ;－） （作者：Lisa Veillat）
參考來源
Microsoft Quantum 機器技術
我們的量子機器會和Azure 中的P 級傳統運算整合，並能夠處理每秒超過10 100 – TB 的量子運算和傳統運算之間的頻寬。在量子電腦的每一個邏輯時鐘迴圈中，都會與傳統電腦互動 ...
來源： Microsoft AzureIC 運算平台趨勢: 數位運算、人工智慧與量子運算
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來源： TechNice科技島IC 運算平台趨勢: 數位運算、人工智慧與量子運算
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來源： HackMD全球量子運算的應用概況 - 科技發展觀測平台
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來源： CIO Taiwan新聞資料-臺灣第一個量子加密通訊網路—量子國家隊開發出來了!
... 量子通訊加密網路的模式，就是一個很好的案例。 負責研發這項技術的清華大學物理系副教授褚志崧說明，目前網路上廣泛使用的加密方式是RSA加密演算法 ...
來源： 國家科學及技術委員會NVIDIA Quantum - 量子運算
量子運算是一種全新的運算模型，可以影響藥物開發、化學、金融、能源等領域的產業應用。為了迎接量子加速的未來，政府機構、大學和產業正在投資硬體、軟體和演算法 ...
來源： NVIDIA
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