論文の概要: Firmware implementation of a recurrent neural network for the
computation of the energy deposited in the liquid argon calorimeter of the
ATLAS experiment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07555v1
- Date: Wed, 15 Feb 2023 09:46:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-16 15:23:31.893162
- Title: Firmware implementation of a recurrent neural network for the
computation of the energy deposited in the liquid argon calorimeter of the
ATLAS experiment
- Title(参考訳): ATLAS実験における液体アルゴンカロリー計に蓄積されたエネルギーの計算のためのリカレントニューラルネットワークのファームウェア実装
- Authors: Georges Aad, Thomas Calvet, Nemer Chiedde, Robert Faure, Etienne Marie
Fortin, Lauri Laatu, Emmanuel Monnier, Nairit Sur
- Abstract要約: ATLAS検出器はLHCの高輝度化に先立って大幅にアップグレードされる。
ATLAS液体アルゴンカロリー計は、検出器内で電磁的に相互作用する粒子のエネルギーを測定する。
本稿では,RNN(Recurrent Neural Network)の実装について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.1343136452430205
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The ATLAS experiment measures the properties of particles that are products
of proton-proton collisions at the LHC. The ATLAS detector will undergo a major
upgrade before the high luminosity phase of the LHC. The ATLAS liquid argon
calorimeter measures the energy of particles interacting electromagnetically in
the detector. The readout electronics of this calorimeter will be replaced
during the aforementioned ATLAS upgrade. The new electronic boards will be
based on state-of-the-art field-programmable gate arrays (FPGA) from Intel
allowing the implementation of neural networks embedded in firmware. Neural
networks have been shown to outperform the current optimal filtering algorithms
used to compute the energy deposited in the calorimeter. This article presents
the implementation of a recurrent neural network (RNN) allowing the
reconstruction of the energy deposited in the calorimeter on Stratix 10 FPGAs.
The implementation in high level synthesis (HLS) language allowed fast
prototyping but fell short of meeting the stringent requirements in terms of
resource usage and latency. Further optimisations in Very High-Speed Integrated
Circuit Hardware Description Language (VHDL) allowed fulfilment of the
requirements of processing 384 channels per FPGA with a latency smaller than
125 ns.
- Abstract(参考訳): ATLAS実験は、LHCにおける陽子-陽子衝突の産物である粒子の特性を測定する。
ATLAS検出器はLHCの高輝度化に先立って大幅にアップグレードされる。
ATLAS液体アルゴンカロリー計は検出器内で電磁的に相互作用する粒子のエネルギーを測定する。
このカロリー計の読み出し電子機器は、前述のATLASアップグレード中に交換される。
新しい電子ボードは、ファームウェアに埋め込まれたニューラルネットワークの実装を可能にするIntelの最先端のフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)に基づいている。
ニューラルネットワークは、カロリメータに蓄積されるエネルギーを計算するのに使用される現在の最適フィルタリングアルゴリズムよりも優れていることが示されている。
本稿では,ストラティックス10fpga上の熱量計に蓄積されるエネルギーの再構成を可能にするリカレントニューラルネットワーク(recurrent neural network, rnn)の実装について述べる。
高レベル合成(hls)言語の実装は高速プロトタイピングを可能にしたが、リソース使用量とレイテンシの面では厳しい要件を満たすには至らなかった。
超高速集積回路ハードウェア記述言語(VHDL)のさらなる最適化により、125 ns未満のレイテンシでFPGA当たりの384チャンネルの処理要求を満たすことができた。
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