NA62 实验中基于 GPU 的实时触发
仪器与探测器
2016-06-15 v1 高能物理 - 实验
摘要
在过去几年中，GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units，图形处理单元上的通用计算）范式代表了计算领域的显著发展。高能物理计算也不例外：多项工作已经证明了将基于 GPU 的系统集成到不同实验的高级触发器中的有效性。另一方面，在具有严格实时约束（如紧迫的时间预算和高吞吐量）的低级触发器系统中使用 GPU 面临诸多挑战。在本文中，我们聚焦于 CERN NA62 实验的初级触发器，研究在此同步系统中使用 GPU 进行实时计算的情况。我们的方法旨在利用 GPU 的计算能力，为 RICH 探测器实时构建精细的、与物理相关的触发原语，因为对切伦科夫环参数的了解使得能够在触发器层面构建严格的数据选择条件。我们分析了触发链中所有组件的延迟，指出网络是最关键的因素。为了控制数据传输任务的延迟，我们设计了 NaNet，一种具有 GPUDirect 功能的基于 FPGA 的 PCIe 网络接口卡 (NIC)。对于处理任务，我们开发了特定的多环触发算法，以利用 GPU 的并行架构并提高处理吞吐量，从而跟上高事件率。本文展示并讨论了在 2016 年 NA62 运行前几个月取得的结果。
引用
@article{arxiv.1606.04099,
title = {GPU-based Real-time Triggering in the NA62 Experiment},
author = {R. Ammendola and A. Biagioni and P. Cretaro and S. Di Lorenzo and R. Fantechi and M. Fiorini and O. Frezza and G. Lamanna and F. Lo Cicero and A. Lonardo and M. Martinelli and I. Neri and P. S. Paolucci and E. Pastorelli and R. Piandani and L. Pontisso and D. Rossetti and F. Simula and M. Sozzi and P. Vicini},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.04099},
year = {2016}
}