[論文レビュー] Strategic Plan for a Scientific Software Innovation Institute (S2I2) for High Energy Physics

P. Elmer, M. S. Neubauer+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 18, 2017

Distributed and Parallel Computing Systems参考文献 65被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、ハイグレジュリティティ・LHC（HL-LHC）のためのソフトウェアR&Dを主導する米国拠点の科学的ソフトウェアイノベーション研究所（S²I²-HEP）の設立を提案する。主な焦点は、高性能なデータ再構築、分析、および機械学習である。持続可能でスケーラブルなソフトウェアインフラを確保する戦略的フレームワークを提示し、HEP、コンピュータサイエンス、サイバインfraストラクチャー分野の協働を通じて、HL-LHCの全科学的潜在能力を実現することを目的としている。

ABSTRACT

The quest to understand the fundamental building blocks of nature and their interactions is one of the oldest and most ambitious of human scientific endeavors. Facilities such as CERN's Large Hadron Collider (LHC) represent a huge step forward in this quest. The discovery of the Higgs boson, the observation of exceedingly rare decays of B mesons, and stringent constraints on many viable theories of physics beyond the Standard Model (SM) demonstrate the great scientific value of the LHC physics program. The next phase of this global scientific project will be the High-Luminosity LHC (HL-LHC) which will collect data starting circa 2026 and continue into the 2030's. The primary science goal is to search for physics beyond the SM and, should it be discovered, to study its details and implications. During the HL-LHC era, the ATLAS and CMS experiments will record circa 10 times as much data from 100 times as many collisions as in LHC Run 1. The NSF and the DOE are planning large investments in detector upgrades so the HL-LHC can operate in this high-rate environment. A commensurate investment in R&D for the software for acquiring, managing, processing and analyzing HL-LHC data will be critical to maximize the return-on-investment in the upgraded accelerator and detectors. The strategic plan presented in this report is the result of a conceptualization process carried out to explore how a potential Scientific Software Innovation Institute (S2I2) for High Energy Physics (HEP) can play a key role in meeting HL-LHC challenges.

研究の動機と目的

• HL-LHCから想定される10倍のデータ処理に向け、高度で持続可能なソフトウェアの必要性に対応する。
• 米国大学界隈が、データ再構築、トリガリング、分析のための高性能アルゴリズム開発を主導することを保証する。
• HL-LHC計画の20年間のライフタイムにわたり、知識とツールを保存する長期的なソフトウェア持続可能性モデルを確立する。
• エクサバイト規模のデータ課題に対処するため、HEP、コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、データサイエンス分野の協働を促進する。
• ハードウェアのアップグレードを補完する形で、ソフトウェアの統合的アップグレード計画を実施し、投資対効果を最大化する。

提案手法

• 4つの優先的R&D分野を特定する：データ再構築およびトリガリングのための高度なアルゴリズム、パフォーマンスの高い分析システム、エクサバイト規模のデータにおけるデータ組織化と管理、機械学習およびデータサイエンスの統合。
• S²I²-HEPを、R&Dを調整し、提携を構築し、米国の大学および国立研究所を横断するイノベーションを推進する知的ハブとして設立する。
• Open Science Grid（OSG）およびWorldwide LHC Computing Grid（WLCG）を含む既存のサイバインfraストラクチャーを活用し、分散型で高スルーレートのコンピューティングを支援する。
• ROOT、XRootD、REANA、TMVAなどの既存のソフトウェアフレームワークを統合・拡張し、スケーラブルで再現可能でポータブルな分析ワークフローを支援する。
• NSF助成金（ACI-1558216、ACI-1558219、ACI-1558233）を通じた構造的ガバナンスおよび資金調達モデルを実装し、長期的な持続可能性を確保する。
• ワークショップやコミュニティ・ホワイトペーパー（CWP）を含むコミュニティ主導のプロセスを用い、戦略的方針を導き、広範な科学的合意を得る。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 米国拠点の科学的ソフトウェアイノベーション研究所（S²I²-HEP）は、HL-LHCの10倍のデータ増加に対応するため、高性能でスケーラブルなソフトウェアの開発をどのように保証できるか？
• RQ2 機械学習およびデータサイエンスは、高エネルギー物理学におけるデータ再構築、トリガリング、分析の加速にどのような役割を果たせるか？
• RQ3 HL-LHC計画の20年間のライフタイムにわたり、ソフトウェアの持続可能性および知識の保存をどのように制度化できるか？
• RQ4 HEP、コンピュータサイエンス、サイバインfraストラクチャー分野の協働モデルの中で、エクサバイト規模のデータ課題に対処する最適なモデルは何か？
• RQ5 S²I²-HEPは、次世代のソフトウェアエンジニアおよびデータサイエンティストを効果的に育成・参画させることは可能か？

主な発見

• S²I²-HEPイニシアチブは、NSF資金支援のもとで、HL-LHCのソフトウェアイノベーションを主導する戦略的センターとして提案され、2026年のデータ取得開始に備えた準備が整う。
• 4つの優先的R&D分野が特定された：高度なデータ再構築およびトリガリング、パフォーマンスの高い分析システム、エクサバイト規模のデータ管理、機械学習統合。
• 研究所は知的ハブとして機能し、HEPとサイバインfraストラクチャー分野（コンピュータサイエンスおよびデータサイエンスを含む）との提携を促進する。
• ソフトウェアおよび知識の保存への継続的投資は、HL-LHC運用期間中の科学的進歩を維持するために不可欠である。
• 戦略的計画は200名を超えるHEP科学者・技術者によって支持されており、広範なHEPソフトウェアフォーラム・コミュニティホワイトペーパーとも整合している。
• このイニシアチブは、主要なハードウェアのアップグレードを補完し、HL-LHC計画の科学的リターンを最大化するために不可欠である。