基于 FPGA 的矩阵元计算加速用于蒙特卡罗事件生成

我们 presented 一种基于 FPGA 的矩阵元加速方案，用于蒙特卡罗事件生成，采用 MadGraph5_aMC@NLO 作为基准框架。我们考虑两种互补场景。首先，我们在 AMD Alveo U250 加速器上实现了完整的矩阵元工作流程，用于基准过程 $e^+e^- \to \mu^+\mu^-$，实现了 FPGA 加速简单过程的端到端评估。其次，对于更复杂的 $gg \to t\bar{t}+X$ 过程及其递增喷气态， 我们研究了对色度代数内核的 FPGA 加速，这是一种结构化且可扩展的选择性加速入口。在第二种情况下，报告的加速比对应于孤立色度减少内核在预计算振幅上的运行情况，而非完整的矩阵元评估或完整的事件生成工作流程。所提出的实现采用高级综合（High-Level Synthesis）开发，依据数值精度、性能、能源效率、资源利用率和可扩展性进行评估。与 MadGraph5_aMC 框架中可用的 CPU 和 GPU 实现相比，FPGA 解决方案实现了显著的加速比并显著提升了能源效率。对于所考虑的基准，数值结果与相应的 CPU 参考计算结果保持良好一致，而资源分析突显了数值表示在决定 FPGA 设备可扩展性方面的重要性。这些结果支持将 FPGA 作为高能物理中所选取的蒙特卡罗事件生成工作负载的竞争架构。