論文の概要: Physics and Computing Performance of the Exa.TrkX TrackML Pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06995v1
• Date: Thu, 11 Mar 2021 23:10:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 01:12:57.138085
• Title: Physics and Computing Performance of the Exa.TrkX TrackML Pipeline
• Title（参考訳）: Exa.TrkX TrackMLパイプラインの物理と計算性能
• Authors: Xiangyang Ju (1) and Daniel Murnane (1) and Paolo Calafiura (1) and Nicholas Choma (1) and Sean Conlon (1) and Steve Farrell (1) and Yaoyuan Xu (1) and Maria Spiropulu (2) and Jean-Roch Vlimant (2) and Adam Aurisano (3) and Jeremy Hewes (3) and Giuseppe Cerati (4) and Lindsey Gray (4) and Thomas Klijnsma (4) and Jim Kowalkowski (4) and Markus Atkinson (5) and Mark Neubauer (5) and Gage DeZoort (6) and Savannah Thais (6) and Aditi Chauhan (7) and Alex Schuy (7) and Shih-Chieh Hsu (7) and Alex Ballow (8) and and Alina Lazar (8) ((1) Lawrence Berkeley National Laboratory, (2) California Institute of Technology, (3) University of Cincinnati, (4) Fermi National Accelerator Laboratory, (5) University of Illinois at Urbana-Champaign, (6) Princeton University, (7) University of Washington, (8) Youngstown State University)
• Abstract要約: 本論文では、Exa.TrkXパイプラインの物理性能と計算性能を研究するために必要な開発を文書化する。 パイプラインは、生産追跡アルゴリズムに似たトラッキング効率と純度を実現します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The Exa.TrkX project has applied geometric learning concepts such as metric learning and graph neural networks to HEP particle tracking. The Exa.TrkX tracking pipeline clusters detector measurements to form track candidates and filters them. The pipeline, originally developed using the TrackML dataset (a simulation of an LHC-like tracking detector), has been demonstrated on various detectors, including the DUNE LArTPC and the CMS High-Granularity Calorimeter. This paper documents new developments needed to study the physics and computing performance of the Exa.TrkX pipeline on the full TrackML dataset, a first step towards validating the pipeline using ATLAS and CMS data. The pipeline achieves tracking efficiency and purity similar to production tracking algorithms. Crucially for future HEP applications, the pipeline benefits significantly from GPU acceleration, and its computational requirements scale close to linearly with the number of particles in the event.
• Abstract（参考訳）: Exa.TrkXプロジェクトは、計量学習やグラフニューラルネットワークなどの幾何学的学習の概念をHEP粒子追跡に適用した。 exa.trkxトラッキングパイプラインクラスタ検出器計測により、トラック候補を形成、フィルタリングする。 TrackMLデータセット(LHCに似た追跡検出器のシミュレーション)を使用して開発されたパイプラインは、DUNE LArTPCやCMS High-Granularity Calorimeterなど、さまざまな検出器で実証されている。 本論文では、完全なTrackMLデータセット上でExa.TrkXパイプラインの物理性能と計算性能を研究するために必要な新しい開発を文書化し、ATLASとCMSデータを使用してパイプラインを検証するための第一歩を述べる。 パイプラインは、生産追跡アルゴリズムに似たトラッキング効率と純度を実現します。 将来のHEPアプリケーションにとって重要なこととして、パイプラインはGPUアクセラレーションから大きな恩恵を受け、その計算要求はイベントの粒子数と線形に近い規模にスケールする。

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