論文の概要: Fast Neural Network Inference on FPGAs for Triggering on Long-Lived Particles at Colliders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05152v2
• Date: Tue, 19 Dec 2023 15:24:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 00:06:18.187757
• Title: Fast Neural Network Inference on FPGAs for Triggering on Long-Lived Particles at Colliders
• Title（参考訳）: 衝突による長寿命粒子のトリガリングのためのFPGAの高速ニューラルネットワーク推論
• Authors: Andrea Coccaro, Francesco Armando Di Bello, Stefano Giagu, Lucrezia Rambelli, Nicola Stocchetti
• Abstract要約: 本研究では,中性長寿命粒子が検出器体積内で崩壊する事象を選択するための2つの機械学習アルゴリズムを提案する。 提案したアルゴリズムは, ベンチマークのシナリオにおいて有効であることが証明され, FPGAカード上での高速化では精度が劣化しないことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Experimental particle physics demands a sophisticated trigger and acquisition system capable to efficiently retain the collisions of interest for further investigation. Heterogeneous computing with the employment of FPGA cards may emerge as a trending technology for the triggering strategy of the upcoming high-luminosity program of the Large Hadron Collider at CERN. In this context, we present two machine-learning algorithms for selecting events where neutral long-lived particles decay within the detector volume studying their accuracy and inference time when accelerated on commercially available Xilinx FPGA accelerator cards. The inference time is also confronted with a CPU- and GPU-based hardware setup. The proposed new algorithms are proven efficient for the considered benchmark physics scenario and their accuracy is found to not degrade when accelerated on the FPGA cards. The results indicate that all tested architectures fit within the latency requirements of a second-level trigger farm and that exploiting accelerator technologies for real-time processing of particle-physics collisions is a promising research field that deserves additional investigations, in particular with machine-learning models with a large number of trainable parameters.
• Abstract（参考訳）: 実験粒子物理学は、さらなる研究のために興味の衝突を効率的に維持できる洗練されたトリガー・取得システムを必要とする。 fpgaカードの雇用に伴う異種コンピューティングはcernの大型ハドロン衝突型加速器の高輝度プログラムのトリガー戦略のトレンド技術として出現するかもしれない。 そこで本研究では,Xilinx FPGAアクセラレーションカードにおいて,中性長寿命粒子が検出ボリューム内で崩壊する事象を選択するための2つの機械学習アルゴリズムを提案する。 推論時間は、CPUとGPUベースのハードウェアセットアップにも直面する。 提案アルゴリズムは, ベンチマークのシナリオにおいて有効であることが証明され, FPGAカード上での高速化では精度が劣化しないことがわかった。 その結果、テストされたアーキテクチャはすべて、第2レベルのトリガーファームのレイテンシ要件に適合し、粒子・物理衝突のリアルタイム処理にアクセラレータ技術を活用することは、特に多くのトレーニング可能なパラメータを持つ機械学習モデルにおいて、さらなる調査に値する有望な研究分野であることが示されている。

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