論文の概要: Distance-Weighted Graph Neural Networks on FPGAs for Real-Time Particle
Reconstruction in High Energy Physics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03601v2
- Date: Thu, 4 Feb 2021 01:41:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-01 12:32:46.763895
- Title: Distance-Weighted Graph Neural Networks on FPGAs for Real-Time Particle
Reconstruction in High Energy Physics
- Title(参考訳): 高エネルギー物理における実時間粒子再構成のためのFPGA上の距離重み付きグラフニューラルネットワーク
- Authors: Yutaro Iiyama, Gianluca Cerminara, Abhijay Gupta, Jan Kieseler,
Vladimir Loncar, Maurizio Pierini, Shah Rukh Qasim, Marcel Rieger, Sioni
Summers, Gerrit Van Onsem, Kinga Wozniak, Jennifer Ngadiuba, Giuseppe Di
Guglielmo, Javier Duarte, Philip Harris, Dylan Rankin, Sergo Jindariani, Mia
Liu, Kevin Pedro, Nhan Tran, Edward Kreinar, Zhenbin Wu
- Abstract要約: FPGA上で1$mumathrms未満のレイテンシで実行できる距離重み付きグラフネットワークの設計方法について論じる。
本研究では,粒子衝突型加速器で動作する次世代熱量計における粒子の再構成と同定に関連する代表的課題について考察する。
我々は、圧縮されたモデルをファームウェアに変換し、FPGA上で実装する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.125632758828266
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Graph neural networks have been shown to achieve excellent performance for
several crucial tasks in particle physics, such as charged particle tracking,
jet tagging, and clustering. An important domain for the application of these
networks is the FGPA-based first layer of real-time data filtering at the CERN
Large Hadron Collider, which has strict latency and resource constraints. We
discuss how to design distance-weighted graph networks that can be executed
with a latency of less than 1$\mu\mathrm{s}$ on an FPGA. To do so, we consider
a representative task associated to particle reconstruction and identification
in a next-generation calorimeter operating at a particle collider. We use a
graph network architecture developed for such purposes, and apply additional
simplifications to match the computing constraints of Level-1 trigger systems,
including weight quantization. Using the $\mathtt{hls4ml}$ library, we convert
the compressed models into firmware to be implemented on an FPGA. Performance
of the synthesized models is presented both in terms of inference accuracy and
resource usage.
- Abstract(参考訳): グラフニューラルネットワークは、荷電粒子追跡、ジェットタグ付け、クラスタリングなど、粒子物理学におけるいくつかの重要なタスクにおいて優れた性能を発揮することが示されている。
これらのネットワークを応用するための重要な領域は、cernの大型ハドロン衝突型加速器における、fgpaベースのリアルタイムデータフィルタリングの第1層である。
我々はfpga上で1$\mu\mathrm{s}$以下のレイテンシで実行できる距離重み付きグラフネットワークを設計する方法について論じる。
そこで, 粒子衝突器で作動する次世代熱量計において, 粒子の再構成と同定に関連する課題を考察する。
このような目的のために開発されたグラフネットワークアーキテクチャを使用し、重み量子化を含むレベル1トリガシステムの計算制約に合わせた追加の単純化を適用する。
そこで,$\mathtt{hls4ml}$ライブラリを用いて圧縮モデルをfpga上で実装するためのファームウェアに変換する。
合成されたモデルの性能は、推測精度と資源使用量の両方で表される。
関連論文リスト
- Comparative Analysis of FPGA and GPU Performance for Machine Learning-Based Track Reconstruction at LHCb [28.573896827794773]
大型ハドロン衝突型加速器における光度と粒度の増加は、より効率的なデータ処理ソリューションの必要性を喚起している。
荷電粒子トラックのための有望なツールとして機械学習が登場した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-04T13:18:51Z) - GrassNet: State Space Model Meets Graph Neural Network [57.62885438406724]
Graph State Space Network (GrassNet)は、任意のグラフスペクトルフィルタを設計するためのシンプルで効果的なスキームを提供する理論的なサポートを持つ、新しいグラフニューラルネットワークである。
我々の知る限り、我々の研究はグラフGNNスペクトルフィルタの設計にSSMを使った最初のものである。
9つの公開ベンチマークでの大規模な実験により、GrassNetは現実世界のグラフモデリングタスクにおいて優れたパフォーマンスを達成することが明らかになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-16T07:33:58Z) - Embedded Graph Convolutional Networks for Real-Time Event Data Processing on SoC FPGAs [0.815557531820863]
イベントカメラは、組み込みリアルタイムシステムへの統合に大きな関連性を見出す。
イベント処理システムに必要なスループットとレイテンシを保証する効果的なアプローチの1つは、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)の利用である。
我々は,ポイントクラウド処理用に設計されたGCNアーキテクチャであるPointNet++用に最適化された,ハードウェア対応の一連の最適化を紹介した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-11T14:47:36Z) - Spatio-Spectral Graph Neural Networks [50.277959544420455]
比スペクトルグラフネットワーク(S$2$GNN)を提案する。
S$2$GNNは空間的およびスペクトル的にパラメータ化されたグラフフィルタを組み合わせる。
S$2$GNNsは、MPGNNsよりも厳密な近似理論誤差境界を生じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-29T14:28:08Z) - End-to-end codesign of Hessian-aware quantized neural networks for FPGAs
and ASICs [49.358119307844035]
我々は、共設計ニューラルネットワーク(NN)のトレーニングと実装のためのエンドツーエンドワークフローを開発する。
これにより、ハードウェアにおける効率的なNN実装が、非専門家に、単一のオープンソースワークフローでアクセスできるようになる。
大型ハドロン衝突型加速器(LHC)の40MHz衝突速度で動作しなければならないトリガー決定を含む粒子物理学アプリケーションにおけるワークフローを実演する。
シミュレーションLHC陽子-陽子衝突における高速粒子ジェット用混合精度NNを実装した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-13T18:00:01Z) - LL-GNN: Low Latency Graph Neural Networks on FPGAs for High Energy
Physics [45.666822327616046]
本研究は,粒子検出器のための低グラフニューラルネットワーク(LL-GNN)設計のための新しい再構成可能なアーキテクチャを提案する。
LL-GNNの設計は、洗練されたアルゴリズムが実験データを効率的に処理できるようにすることで、次世代のトリガーシステムを進化させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-28T12:55:35Z) - Dynamic Graph Message Passing Networks for Visual Recognition [112.49513303433606]
長距離依存のモデリングは、コンピュータビジョンにおけるシーン理解タスクに不可欠である。
完全連結グラフはそのようなモデリングには有益であるが、計算オーバーヘッドは禁じられている。
本稿では,計算複雑性を大幅に低減する動的グラフメッセージパッシングネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-20T14:41:37Z) - Comprehensive Graph Gradual Pruning for Sparse Training in Graph Neural
Networks [52.566735716983956]
本稿では,CGPと呼ばれるグラフの段階的プルーニングフレームワークを動的にGNNに提案する。
LTHに基づく手法とは異なり、提案手法では再学習を必要とせず、計算コストを大幅に削減する。
提案手法は,既存の手法の精度を一致させたり,あるいは超えたりしながら,トレーニングと推論の効率を大幅に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-18T14:23:31Z) - Graph Neural Networks for Charged Particle Tracking on FPGAs [2.6402980149746913]
CERN大型ハドロン衝突型加速器(LHC)における衝突時の荷電粒子軌道の決定は重要な問題であるが難しい問題である。
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、幾何学的なディープラーニングアルゴリズムの一種であり、このタスクにうまく適用されている。
我々は、GNNをフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)のためのファームウェアに変換するための、$textthls4ml$と呼ばれるより広範なツールに統合された自動翻訳ワークフローを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-03T17:56:10Z) - Accelerated Charged Particle Tracking with Graph Neural Networks on
FPGAs [0.0]
グラフニューラルネットワークに基づく荷電粒子追跡のためのアルゴリズムのFPGA実装を開発し,研究する。
CPUベースの実行の大幅な高速化が可能であり、将来的にはそのようなアルゴリズムを効果的に利用できるようになる可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-30T18:17:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。