| 研究課題/領域番号 |
20H00165
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分15:素粒子、原子核、宇宙物理学およびその関連分野
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| 研究機関 | 長崎総合科学大学 |
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研究代表者 |
大山 健 長崎総合科学大学, 工学研究科, 教授 (10749047)
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| 研究分担者 |
長名 保範 熊本大学, 半導体・デジタル研究教育機構, 准教授 (00532657)
郡司 卓 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 准教授 (10451832)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
44,460千円 (直接経費: 34,200千円、間接経費: 10,260千円)
2023年度: 6,890千円 (直接経費: 5,300千円、間接経費: 1,590千円)
2022年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2021年度: 18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円)
2020年度: 12,870千円 (直接経費: 9,900千円、間接経費: 2,970千円)
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| キーワード | 高エネルギー原子核衝突 / 粒子検出器 / データ収集系 / FPGAアクセラレーション / ビッグデータ / ALICE / QGP / LHC / DAQ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
CERN-LHC ALICE実験は、2021年に開始する第三期衝突実験に向け、連続駆動型GEM-TPCの導入をはじめとする検出器群の大規模高度化を急ピッチで進めている。第三期実験では、従来の100倍の統計をもって、宇宙初期に存在したと言われるクォーク物質に関する新たな知見の発見に挑む。
この実験を成功に導くために不可欠な核心的新技術が、本研究が目指す大規模並列データ収集・即時解析システムである。
FPGAと高位合成技術を駆使した最新アクセラレーション技術を投入することで、これまでCPUで実行していた複雑な解析アルゴリズムをハードウェア化し、毎秒数テラバイトに達するビッグデータの連続解析に挑戦する。
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| 研究成果の概要 |
CERN-LHCの高度化後ALICE実験による第三期実験に必要不可欠となる、連続読み出し型GEM-TPCの実現に向けて、検出器からの3.5TB/sに達するデータを大規模FPGAを用いて即時解析・圧縮する要素技術を開発した。コモン・モード・フィルタをはじめとした各種デジタルフィルタを実装し、ALICE実験に展開し、試運転を経て衝突実験データの収集を実施した。さらに、高位合成技術を導入し、より複雑なTPCのクラスタリング発見アルゴリズムの最新次世代FPGAへの高密度実装を試みた。最後に、ALICEの次世代検出器(FoCal)における高速トリガシステムをFPGAで実現するための考察を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ALICEのGEMを用いた連続読み出し型大規模TPCは世界初の試みであり、本研究はその大容量データの読み出しをFPGAアクセラレーション技術により大規模並列に展開し、実現させた例である。さらに、従来はFPGAに搭載が困難だった複雑なクラスタリング・アルゴリズムを高位合成によって記述し、最近急速に発展しているFPGAに高密度実装する技術は、今後の大型化・複雑化する先端物理実験をはじめ、多くのデータ収集アプリケーションにとって重要且つ必用不可欠なものとなると考えられる。
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