Большие данные и ИИ в ЦЕРН LHC, доктор Теа Клэбо Аррестад

Большой адронный коллайдер (БАК) в ЦЕРНе ежегодно генерирует беспрецедентные O(10 000) эксабайт необработанных данных в результате столкновений высокоэнергетических протонов. Управление этим огромным объемом данных при соблюдении вычислительных и хранилищных ограничений требует систем фильтрации событий в реальном времени, способных обрабатывать миллионы столкновений в секунду. Эти системы, использующие многоуровневую архитектуру FPGA, CPU и GPU, должны быстро восстанавливать и анализировать события столкновений, отбрасывая более 98% данных в течение микросекунд. По мере перехода БАК к эре высокой светимости (HL-LHC) этим системам обработки данных, работающим в защищенных от радиации подземных камерах на глубине 100 метров, приходится справляться со скоростью передачи данных, сопоставимой с 5% мирового интернет-трафика, наряду с беспрецедентной сложностью событий. Обеспечение целостности данных для физических открытий требует эффективных алгоритмов машинного обучения (ML), оптимизированных для вывода в реальном времени, обеспечивающих экстремальную пропускную способность и сверхнизкую задержку. https://thaarres.github.io/ https://ethz.ch/en.html Доклад с конференции Systems Distributed '25: https://systemsdistributed.com