SHE-Blogpicks

Softwarekosten und das Wert-Argument

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Wartung und Instandhaltung von Software kosten zwischen 40 und 80 Prozent der Aufwendungen über den Lebenszyklus, schreibt Robert Ferguson im Blog des Software Engineering Institute (SEI) an der Carnegie Mellon University. Statt zu fragen, weshalb Software-Support so teuer ist, analysiert der Autor in seinem Post, wie sich kontinuierliche Softwareinvestitionen rechnen können – und zwar mithilfe eines fünfstufigen Prozesses zur Release-Planung, wie er beim US-Verteidigungsministerium üblich ist: Klassifizierung von Change Requests, Evaluierung der erforderlichen Schritte, Budgetierung, Definition von Auswahl-Sets und Festlegung der endgültigen Änderungen. – Erhoffter Effekt, so Ferguson: Wer den Wert von Software versteht, werde höhere Kosten eher akzeptieren.

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Für eine Verpflichtung zur Nachhaltigkeit

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Acht Vorschläge, wie sich Elektroschrott begrenzen lässt“ präsentiert Gregor Honsel (Foto: Heise Verlag) im Blog des Magazins Technology Review. Statt geplante Obsoleszenz, die Begrenzung der Lebensdauer von Produkten, einfach zu akzeptieren, plädiert der Autor unter anderem für eine Verpflichtung der Hersteller, Konstruktionsdaten von nicht mehr lieferbaren Ersatzteilen öffentlich zu machen, und für erhöhte Abgaben auf den Ressourcenverbrauch. – Entsprechende Vorschläge seien bereits in der ab 2021 gültigen Ökodesign-Richtlinie angelegt und würden zudem von einer Initiative in den USA getragen. Die deutsche Politik dagegen, urteilt Honsel, verharre antriebsschwach in einer komfortablen Pro-Industrie-Position.

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Mehr Leistung durch Objekt-Kompression

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Eine neue Datenkompressionstechnik (Symbolbild: Christine Daniloff, MIT) soll dafür sorgen, dass redundante Inhalte eliminiert, dadurch Speicher freigegeben und im Effekt Computer-Performance gesteigert wird. Wie Eurekalert berichtet, hat ein Team des Massachusetts Institute of Technology (MIT) kürzlich auf einer Konferenz ein entsprechendes Papier präsentiert. Das Kompressionsverfahren funktioniert Forschern des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) am MIT zufolge mit allen objektorientierten Programmiersprachen, und zwar ohne Veränderung des ursprünglichen Programmcodes.

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Deep-Learning-Standard ONNX

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Frameworks für Deep Learning gibt es zuhauf, teils als Open Source: TensorFlow (Google), PyTorch (Facebook), MXNet (Amazon) und weitere. 2017 haben Microsoft, Facebook und Amazon gemeinsam den Standard Open Neural Network Exchange (ONNX) geschaffen, um Deep-Learning-Modelle zwischen unterschiedlichen Frameworks austauschen zu können, wie Nico Axtmann (Foto) im Codecentric-Blog schreibt. Der Autor gibt einen Überblick über ONNX und benennt dessen wichtigsten Vorteil: Forschungsergebnisse könnten schneller produktiv werden – unter der Voraussetzung, dass Datentypen und Operationen von ONNX genutzt werden.

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Mehr Sicherheit im Chip-Design

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Forscher an der Technischen Universität Kaiserslautern um Wolfgang Kunz (Bild, Mitte) haben in Kooperation mit der Universität Stanford einen Algorithmus entwickelt, der in der Lage sein soll, möglicherweise sicherheitskritische Fehler beim Chip-Design zu entdecken, bevor die Prozessoren in die Serienfertigung gehen. Wie Eurekalert berichtet, sollen mit der Methode namens „Unique Program Execution Checking“ (UPEC) sowohl High-end-Prozessoren als auch einfache Chips für Alltagsgeräte (Internet der Dinge) bereits bei der Entwicklung optimiert werden. – Bemühungen um sicherere Chip-Designs sind 2018 nach der Entdeckung von „Spectre“ und „Meltdown“ signifikant verstärkt worden.

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