🚩 ¿Tu Lenguaje de Programación contamina?

En un mundo donde la sostenibilidad es muy importante, un estudio llamado "It’s Not Easy Being Green" hace una pregunta clave:

¿puede el lenguaje de programación afectar el consumo de energía de nuestras aplicaciones?

En este artículo, explicamos las conclusiones del estudio y cómo afectan nuestras decisiones como desarrolladores.

Los centros de datos usan el 1% de toda la energía en el mundo. Los modelos de inteligencia artificial generan muchas emisiones de CO2. Por eso, la eficiencia energética es muy importante.

Algunos estudios dijeron que ciertos lenguajes de programación, como Rust, son más eficientes que otros, como Python o JavaScript. Pero estas afirmaciones han sido malinterpretadas, según el nuevo análisis de Nicolas van Kempen y su equipo.

¿Qué Afecta el Consumo Energético?

El estudio muestra que el lenguaje por sí solo no determina el consumo de energía. Hay otros factores más importantes:

• Implementación del Lenguaje: Las características del compilador o intérprete, como JIT o recolección de basura, tienen más impacto que el lenguaje en sí.

• Implementación de la Aplicación: Los algoritmos, las estructuras de datos y el paralelismo determinan cuántos recursos usa un programa.

• Uso de Recursos del Sistema: El número de núcleos activos y la actividad de la memoria influyen más en el consumo de energía que el lenguaje.

El estudio concluye que el tiempo de ejecución es el principal factor para el consumo de energía. Es decir, optimizar el rendimiento del código, sin importar el lenguaje, es la mejor manera de ahorrar energía.

Recomendaciones para Desarrolladores

El estudio ofrece lecciones importantes para reducir el impacto ambiental de los proyectos:

• Optimiza el Código: Un código más rápido consume menos energía, sin importar el lenguaje.

• Usa Librerías Nativas: En lenguajes como Python, usar librerías como NumPy puede mejorar mucho el rendimiento al hacer cálculos pesados en lenguajes más eficientes como C.

• Usa el Paralelismo con Cuidado: Aprovecha varios núcleos para mejorar la eficiencia, pero hazlo con cuidado para evitar costos innecesarios.

Reflexión Final

Este estudio nos recuerda que el impacto real está en cómo implementamos nuestras aplicaciones.

En proyectos como los retos de adventcalendar.dev o los cursos de Cuarzo.dev, podemos aplicar estas ideas para un desarrollo más sostenible, sin perder la innovación ni la productividad.

Fuente: Estudio It's Not Easy Being Green: On the Energy Efficiency of Programming Languages