[論文レビュー] FAMOS: A Dynamically Configurable System for Fast Simulation and Reconstruction for CMS

S. Wynhoff|ArXiv.org|Jun 6, 2003

Particle Detector Development and Performance参考文献 1被引用数 4

ひとこと要約

FAMOSは、LHCのCMS実験における高速モンテカルロシミュレーションおよび再構築のための動的に構成可能な高性能フレームワークである。詳細なシミュレーションおよび再構築手順に、インターフェースが同一のパrameterizedで高速なモジュールを導入することで、最大3,000倍の高速化——フルシミュレーションの3,000倍以上速い——を実現し、同時にトラック、クラスタ、トリガー対象などの再構築物理オブジェクトにおいて妥当な一致を維持する。

ABSTRACT

Detailed detector simulation and reconstruction of physics objects at the LHC are very CPU intensive and hence time consuming due to the high energy and multiplicity of the Monte-Carlo events and the complexity of the detectors. We present a dynamically configurable system for fast Monte-Carlo simulation and reconstruction (FAMOS) that has been developed for CMS to allow fast studies of large samples of Monte-Carlo events. Each single step of the chain - simulation, digitization and reconstruction, as well as combinations of chain links can be replaced by modules that sacrifice precision for speed. Fast and detailed modules have identical interfaces so that a change is fully transparent for the user. Currently, a complete set of the fastest possible implementation, i.e. going directly from the Monte-Carlo truth to reconstructed objects, has been implemented. It is about hundred to thousand times faster than the fully detailed simulation/reconstruction and provides tracks reconstructed by the inner tracker, clusters in calorimeters and trigger-Lvl1 objects and tracks reconstructed for the muon system of the CMS detector.

研究の動機と目的

• CMSにおける高多重度LHCイベントのフルモンテカルロシミュレーションおよび再構築の極めて高い計算コストに対処する。
• 特にSUSYのような複雑な物理学モデルのため、大規模なイベントサンプルの迅速な探索を可能にするために、シミュレーション時間を著しく短縮する。
• 物理学者がユーザーコードを変更せずに、各コンponentごとに精度と速度のトレードオフを柔軟に制御できるモジュラーで柔軟なシステムを提供する。
• 既存のCMSソフトウェアフレームワークとシームレスに統合され、フル再構築と高速再構築を併用するミックスドモードワークフローをサポートする。
• 将来のシミュレーションおよび再構築チェーン内の個々のステップに特化した高速モジュールの基盤を構築する。

提案手法

• 各シミュレーションおよび再構築ステップ（例：トラッカー、カリオメータ、ミューオン系）が、インターフェースが同一のパrameterizedで高速な代替モジュールに置き換え可能なモジュラーなフレームワークを設計する。
• モンテカルロ粒子の4元運動量を直接再構築トラックにマッピングする高速シミュレーションモジュール（FATSIM）を実装し、横方向運動量、角度分布、検出効率のパrameterized分布を用いる。
• ORCA再構築フレームワークを用いて高速シミュレートデータを処理し、文字列識別子を介してトラックファインダーや再構築オブジェクトを動的に選択する。
• FAMOSシステムをCMSイベント処理フレームワーク（COBRA/CARF）に統合し、構成ファイルによる切り替えにより、フルシミュレーションと高速シミュレーションを透明に切り替える。
• フルシミュレーションからのデータベースからの並列処理と、モンテカルロジェネレータからのスタンドアロン高速シミュレーションの両方をサポートし、直接比較可能にする。
• 同じXMLベースの幾何構造記述をフルシミュレーションと共有することで、将来の高速モジュールとフル検出器幾何構造の統合を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高多重度LHCイベントのシミュレーションおよび再構築パイプラインを、物理解析に十分な精度を損なわずにどのように高速化できるか？
• RQ2 動的に構成可能なシステムが、フルシミュレーションとインターフェース互換性を保ちつつ、桁違いの高速化を実現できるか？
• RQ3 検出器応答および再構築アルゴリズムのパrameterizedモデルが、詳細なGeant4ベースのシミュレーションの出力をどの程度再現できるか？
• RQ4 すべてのシミュレーションおよび再構築ステップを高速で高レベルのモジュールに置き換えた場合、どの程度の性能向上が達成できるか？
• RQ5 高速シミュレーションとフルシミュレーションを、最小限のコード変更で並列実行し、直接検証および比較できるようにするにはどうすればよいか？

主な発見

• FAMOSは、フルCMSシミュレーションおよび再構築と比較して3,000倍以上の高速化を達成し、1イベントあたりの所要時間が約200 ms（フルチェーンでは約200,000 ms）であることが測定された。
• FAMOSにおける主な時間コストは、モンテカルロジェネレータ（Pythia、約25 ms）および高速カリオメータシミュレーション（約22 ms）に起因しており、FAMOSフレームワーク自体は合計時間のわずか約3％にとどまる。
• 高速シミュレーションモジュール（FATSIM）は、フルシミュレーションおよび再構築との直接比較により、再構築トラックが良好な一致を示していることが実証された。
• ミックスドモードワークフローをサポートする：フル再構築とFAMOSは同じプログラム内で共存でき、文字列識別子を介して異なるRecCollectionsが異なる再構築アルゴリズムにマッピングされる。
• 物質効果（対生成およびブレムストラールング）のシミュレーションのプロトタイプが実装されたが、性能はフルシミュレーションと比較してわずか約100倍にまで低下し、精度と速度のトレードオフの重要性を浮き彫りにした。
• モジュラー設計により、ユーザーはトラッカー、カリオメータなど個々のコンponent用の高速モジュールを挿入可能であり、CMSソフトウェアフレームワークとの完全な柔軟性およびインターフェース互換性を維持できる。