論文の概要: Accelerated Charged Particle Tracking with Graph Neural Networks on FPGAs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01563v1
• Date: Mon, 30 Nov 2020 18:17:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 23:36:59.608017
• Title: Accelerated Charged Particle Tracking with Graph Neural Networks on FPGAs
• Title（参考訳）: FPGA上のグラフニューラルネットワークを用いた加速荷電粒子追跡
• Authors: Aneesh Heintz and Vesal Razavimaleki and Javier Duarte and Gage DeZoort and Isobel Ojalvo and Savannah Thais and Markus Atkinson and Mark Neubauer and Lindsey Gray and Sergo Jindariani and Nhan Tran and Philip Harris and Dylan Rankin and Thea Aarrestad and Vladimir Loncar and Maurizio Pierini and Sioni Summers and Jennifer Ngadiuba and Mia Liu and Edward Kreinar and Zhenbin Wu
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop and study FPGA implementations of algorithms for charged particle tracking based on graph neural networks. The two complementary FPGA designs are based on OpenCL, a framework for writing programs that execute across heterogeneous platforms, and hls4ml, a high-level-synthesis-based compiler for neural network to firmware conversion. We evaluate and compare the resource usage, latency, and tracking performance of our implementations based on a benchmark dataset. We find a considerable speedup over CPU-based execution is possible, potentially enabling such algorithms to be used effectively in future computing workflows and the FPGA-based Level-1 trigger at the CERN Large Hadron Collider.
• Abstract（参考訳）: 我々は,グラフニューラルネットワークに基づく荷電粒子追跡アルゴリズムのfpga実装を開発・研究する。 2つの補完的なFPGA設計は、異種プラットフォーム間で実行されるプログラムを記述するためのフレームワークであるOpenCLと、ニューラルネットワークからファームウェア変換への高レベル合成ベースのコンパイラであるhls4mlに基づいている。 ベンチマークデータセットに基づいて、リソース使用量、レイテンシ、実装のトラッキングパフォーマンスを評価し、比較します。 我々は、将来の計算ワークフローやCERN Large Hadron ColliderのFPGAベースのLevel-1トリガにおいて、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り、CPUベースの実行を大幅に高速化できると考えている。

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