正文
具体而言，研究者使用了来自 Computer Language Benchmarks Game（一个用于比较性能的免费软件项目，其中包含一组标准的算法问题和用于运行测试的框架）的 10 个问题，使得研究更有可比性和代表性。
运行各种基准测试非常重要，因为它们的结果会由于所执行的测试而有所不同。例如，总体而言，C 语言被认为是最快的，也是最节能的。但是在涉及扫描 DNA 数据库中特定基因序列的基准测试中，Rust 是最节能的，而 C 语言位居第三。
即使在同一测试中，「最佳」语言也取决于你的标准。比如在一个 C 排第二、Rust 排第一的测试中，如果按内存使用情况对结果进行排序，Rust 会跌掉 9 个位次。而在一个 Fortran 能效第二高的测试中，如果结果按照运行时间排序，它也下降了 6 个位次。
研究者指出，他们严格遵守 CLBG 项目关于编译器版本和最佳优化标志的指导方针。功耗的测量使用一个来自英特尔的工具——Running Average Power Limit，每个程序运行 10 遍。作者表示，「这是为了减少冷启动和缓存效应的影响，并能够分析测量的一致性，避免异常值」。
为了增强一致性，所有测试都在一个运行 Linux Ubuntu Server 16.10（内核版本 4.8.0-22-generic）的台式机上运行。
这篇论文认真地研究了一个普遍的假设：速度越快的程序消耗的能源就越少。研究者指出，其实，这并不像物理学定律 E(nergy) = T(ime) x P(ower) 那么简单。这是因为电力并不按照一定的速率进行消耗。在其他研究者的一项研究中，一个 Chapel 程序的运行时间比另一个用 Pascal 写的等价程序少 55%，但测量结果却表明，那个 Pascal 程序所用的能量反而要少 10%。
因此，尽管普遍认为程序运行速度更快时能耗会下降，但研究者明确指出「速度更快的语言并不总是更节能。」
