El consumo de energía de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) presenta un nuevo gran desafío tecnológico. Los dos enfoques principales para abordar este desafío incluyen el desarrollo de hardware y software energéticamente eficientes. El desarrollo de software energéticamente eficiente que emplea técnicas de optimización de energía a nivel de aplicación se ha convertido en una categoría importante debido al cambio de paradigma en la composición de las plataformas digitales, pasando de procesadores de un solo núcleo a plataformas heterogéneas que integran CPUs multicore y unidades de procesamiento gráfico (GPUs). En este trabajo, presentamos una visión general de los métodos de optimización biobjetivo a nivel de aplicación para la energía y el rendimiento que abordan dos desafíos fundamentales, la no linealidad y la heterogeneidad, inherentes a las plataformas modernas de computación de alto rendimiento (HPC). La aplicación de los métodos requiere perfiles de energía de los núcleos computacionales de la aplicación que se ejecutan en los diferentes dispositivos de cálculo de la plataforma HPC. Por lo tanto, resumimos las innovaciones de investigación en los tres métodos principales de medición de energía a nivel de componente y presentamos sus compensaciones en precisión y rendimiento. Finalmente, escalar los métodos de optimización para la energía y el rendimiento es crucial para lograr los objetivos de eficiencia energética y cumplir con los requisitos de calidad de servicio en las plataformas HPC modernas y las infraestructuras de computación en la nube. Introducimos los bloques de construcción necesarios para lograr esta escalabilidad y concluimos con los desafíos de escalar. Brevemente, se describen dos desafíos significativos, a saber, métodos de optimización rápida y mediciones precisas de energía en tiempo de ejecución a nivel de componente, especialmente para componentes que se ejecutan en aceleradores.