[論文レビュー] A New Implementation of the Region of Interest Strategy for the ATLAS Second Level Trigger

V. Boisvert, S.R. Armstrong+6 more|arXiv (Cornell University)|Jun 13, 2003

Distributed and Parallel Computing Systems参考文献 2被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、LHCのATLAS第二段階トリガー（LVL2）における新しい領域オブイエクト（RoI）戦略を提示する。この戦略により、幾何的領域を関連する検出器データ収集の識別子に変換することで、高速かつオンデマンドのデータ取得が可能となる。RegionSelectorツールは1GHzマシンで0.23ms未満の遅延を達成し、10msのLVL2遅延予算を満たしつつ、イベント全体のデータ転送量を数パーセントにまで削減する。

ABSTRACT

Among the many challenges presented by the future ATLAS detector at the LHC are the high data taking rate and volume and the derivation of a rapid trigger decision with limited resources. To address this challenge within the ATLAS second level trigger system, a Region-of-Interest mechanism has been adopted which dramatically reduces the relevant fiducial volume necessary to be readout and processed to small regions guided by the hardware-based first level trigger. Software has been developed to allow fast translation between arbitrary geometric regions and identifiers of small collections of the event data. This facilitates on-demand data retrieval and collection building. The system is optimized to minimize the amount of data transferred and unnecessary building of complex objects. Details of the design and implementation are presented along with preliminary performance results.

研究の動機と目的

• LHCにおけるATLASトリガーシステムの高いデータレート（40 MHz）と限られた処理リソースの課題に対処する。
• 第二段階トリガー（LVL2）における処理および転送データ量を、関連する検出器領域に限定することで削減する。
• 幾何的領域（例：LVL1からのη-φ領域）を特定のデータ収集の識別子に変換する、高速でソフトウェアベースのメカニズムを開発する。
• 不要なデータ構築と帯域幅使用量を最小限に抑えることで、LVL2アルゴリズムのデータアクセスを最適化する。
• RegionSelectorツールがLVL2トリガー系の平均10msの遅延予算内に収まるように保証する。

提案手法

• LVL1のハードウェアトリガーが候補オブジェクトの位置（η, φ）および横方向運動量（pT）を提供する領域オブイエクト（RoI）メカニズムを実装し、LVL2のデータアクセスを誘導する。
• 幾何的領域（例：η-φウィンドウ）を一意の識別子にマップするRegionSelectorツールを開発し、一時的データストア（TDS）に格納されたデータ収集の識別子に対応させる。
• 効率的なデータ収集のソートと取得を可能にするために、ContainerWithInfrastructureを用いた階層的データ構造を採用する。
• ByteStreamConverterおよびROBDataCollectorと統合し、キャッシュにないデータを読み出しバッファ（ROBs）から取得する。
• 各サブデバイス（例：ピクセルモジュール、TRTストロームレイヤー、LArトリガータワー）ごとの収集粒度を最適化し、データアクセス速度と精度のバランスを取る。
• 1GHzのPentium IIIマシン上でTAUツールを用いてタイミングをプロファイルし、10msのLVL2遅延制約を満たすかを検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ATLAS第二段階トリガーは、高レート環境下でも迅速な意思決定を維持しつつ、データ量を効率的に削減できるか？
• RQ2 リアルタイムで幾何的RoI領域をデータ収集識別子に変換する際の性能オーバーヘッドはどの程度か？
• RQ3 さまざまな検出器サブシステム（粒度が異なる）にわたり、RegionSelectorツールが10msのLVL2遅延予算内に収まるか？
• RQ4 完全な検出器粒度を必要に応じて保持しつつ、最小限のデータ転送を実現する仕組みはどのように確保されるか？
• RQ5 異なる検出器領域およびサブデバイスにわたるRoIベースのデータアクセスメカニズムのスケーラビリティはどの程度か？

主な発見

• RegionSelectorツールは1GHzマシンでピクセルサブデバイスで0.23ms、TRTサブデバイスで1.23msの遅延を達成し、10msのLVL2遅延予算を大幅に下回る。
• ηおよびφ領域サイズに依存しない遅延が実現され、LArおよびタイルカリブレーション器ではそれぞれ0.35msおよび0.03msの一定した性能を示す。
• 4GHzマシンに extrapolate した結果、RegionSelectorとアルゴリズムの合計遅延は0.5ms未満と推定され、10msの目標に適合することが確認された。
• RoIメカニズムにより、LVL2で処理される平均データ量はイベント全体の数パーセントにまで削減され、帯域幅および処理負荷が顕著に低減された。
• オンデマンドのデータ取得および収集構築が可能であり、必要に応じてすべてのサブデバイスからの完全なデータが利用可能であるが、通常はわずか数パーセントのデータしかアクセスされない。
• 実装はLVL2を越えて拡張可能かつ再利用可能であり、イベントフィルターやオフライン再構成における領域ベースのアルゴリズムをサポートする。