100 подписчиков
Реконструкция трассы как услуга для коллайдерной физики
Для эффективной обработки данных в экспериментах на Большом адронном коллайдере (LHC) необходимо оптимизировать алгоритмы реконструкции треков заряженных частиц. Существующие алгоритмы адаптированы для работы на массово-параллельных сопроцессорах, таких как графические процессоры, чтобы сократить время обработки.
Однако полностью использовать вычислительные возможности сопроцессоров масштабируемо и без сбоев пока не удаётся. В статье предлагается подход «вывод как услуга» для отслеживания частиц в экспериментах по физике высоких энергий. При его использовании повышается эффективность использования GPU и можно обрабатывать запросы от нескольких ядер CPU одновременно без увеличения задержки по каждому запросу. Влияние передачи данных минимально. Это значительно повышает вычислительную эффективность отслеживания заряженных частиц.
arXiv: 2501.05520
Около минуты
13 января 2025