[論文レビュー] The Algorithm Steering and Trigger Decision mechanism of the ATLAS High Level Trigger

G. Comune, A. Corso-Radu+9 more|arXiv (Cornell University)|Jun 3, 2003

Distributed and Parallel Computing Systems参考文献 3被引用数 8

ひとこと要約

本論文では、LHCの高レート環境に適応した、ATLAS High Level Trigger (HLT) のための柔軟でモジュラーなアルゴリズムステアリングおよびトリガー意思決定メカニズムを提示する。このメカニズムは、処理チェーンの初期段階で不要なイベントを効率的に除外することを目的としている。Athenaソフトウェアフレームワーク内に構築され、StoreGateを基盤とするツリー構造のナビゲーションシステムを用いることで、設定可能な「トリガーメニュー」と順次実行されるアルゴリズムの実行が可能となり、オフライン再結合クラスの再利用が可能で、高レートLHC環境におけるスケーラブルで拡張可能なイベント選別が保証される。

ABSTRACT

Given the extremely high output rate foreseen at LHC and the general-purpose nature of ATLAS experiment, an efficient and flexible way to select events in the High Level Trigger is needed. An extremely flexible solution is proposed that allows for early rejection of unwanted events and an easily configurable way to choose algorithms and to specify the criteria for trigger decisions. It is implemented in the standard ATLAS object-oriented software framework, Athena. The early rejection is achieved by breaking the decision process down into sequential steps. The configuration of each step defines sequences of algorithms which should be used to process the data, and 'trigger menus' that define which physics signatures must be satisfied to continue on to the next step, and ultimately to accept the event. A navigation system has been built on top of the standard Athena transient store (StoreGate) to link the event data together in a tree-like structure. This is fundamental to the seeding mechanism, by which data from one step is presented to the next. The design makes it straightforward to utilize existing off-line reconstruction data classes and algorithms when they are suitable

研究の動機と目的

• ATLAS実験のHigh Level Trigger (HLT) における、高レートLHCイベントの効率的フィルタリングに課題を解決すること。
• リアルタイムでのトリガーアルゴリズムおよび意思決定基準の設定に柔軟で拡張可能なメカニズムを構築すること。
• 複数段階の順次意思決定プロセスにより、興味のないイベントを早期に除外すること。
• 既存のオフライン再結合アルゴリズムおよびデータクラスをHLTパイプラインに統合し、一貫性とコード再利用を実現すること。
• 物理的シグネチャを定義する「トリガーメニュー」の動的設定を可能とする仕組みを提供すること。

提案手法

• システムはトリガーデシジョンを、それぞれが特定のアルゴリズムおよび意思決定基準で設定可能な順次処理ステップに分解する。
• Athena一時ストア（StoreGate）の上に構築されたナビゲーションシステムにより、イベントデータがツリー構造で各ステップ間でリンクされる。
• 各処理ステップは、必要な物理的シグネチャを指定する事前に定義された「トリガーメニュー」に基づいた意思決定を伴うアルゴリズムのシーケンスを適用する。
• 適切な場合には、既存のオフライン再結合データクラスおよびアルゴリズムの再利用が可能であり、一貫性の確保と開発負荷の低減が図られる。
• 各ステップの設定は、柔軟なステアリングメカニズムにより管理され、トリガーチェーンの実行時適合性が可能になる。
• アーキテクチャは、コード変更を伴わずにアルゴリズムおよび意思決定論理の動的再構成をサポートする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ATLAS High Level Triggerは、多様な物理的シグネチャを維持しつつ、高データレート環境で興味のないイベントを効率的に除外するにはどうすればよいか？
• RQ2 高スループット環境において、モジュラーで設定可能かつ拡張可能なトリガーアルゴリズム実行を可能にするアーキテクチャパターンは何か？
• RQ3 既存のオフライン再結合アルゴリズムおよびデータ構造は、HLT意思決定パイプライン内でどのように再利用可能か？
• RQ4 順次トリガーステップ間での効率的なデータ伝搬および依存関係管理を保証するメカニズムは何か？
• RQ5 コアソフトウェアを変更せずに、異なる物理分析をサポートするためのトリガーメニューを動的に設定するにはどうすればよいか？

主な発見

• 提案されたトリガーメカニズムにより、設定可能な順次ステップに分解された意思決定プロセスにより、不要なイベントの早期除外が可能になった。
• StoreGate上に構築されたツリー構造のナビゲーションシステムにより、トリガーステップ間でのイベントデータの効率的かつ構造的な伝搬が実現された。
• システムはトリガーメニューの動的設定をサポートしており、物理学者が各ステップで満たすべき物理的シグネチャを定義できる。
• 既存のオフライン再結合データクラスおよびアルゴリズムをHLTパイプラインに直接再利用可能であり、開発時間の短縮と一貫性の確保が達成された。
• アーキテクチャは拡張可能でスケーラブルであり、LHCの高レート要件を満たしつつ、進化する物理的ニーズに対しても柔軟性を維持できる。
• このソリューションは標準ATLAS Athenaソフトウェアフレームワークに完全に統合されており、シームレスなデプロイと保守が可能になった。