| 研究課題/領域番号 |
20H00165
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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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| 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 |
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| 研究実績の概要 |
2023年度は、TPCのデータ収集システムの現地実験における運用・データ収集を行いつつ、基礎技術開発として(1)FPGAアクセラレータカード(Xilinx Alveo U55C)と高位合成を用いたデータ収集・即時処理技術の開発、および(2)ALICEの新検出器FoCalにおける高度トリガ系の設計を推進した。
(1)は主に長名が進めた。2022年には既に高位合成によるクラスタ検出アルゴリズムの実装と100Gbit Ethernetを用いたデータ入力部分、そして計算結果をホストへ転送するためのPCI Expressインタフェイスが、十分な動作周波数とスループットで動作する事を確認したが、2023年度はこれをさらに発展させ、EthernetとPCI ExpressのDMA部分を実装し、受信したデータを処理してホストに転送する一連の流れを完成させた。PCI Express DMAのためのバッファとしてHBM(High Band-width Memory)をはじめて活用し、バッファやDMAのバンド幅が充分であることも検証した。加えて、Ethernetにテストデータを流すためのトラフィックエミュレータをAlveoに実装した。これは、CPUから100Gb Ethernetを通してデータを送信する方式ではスループットが足りないためである。この技術は今後の同様の課題において応用できると考えられる。
(2)は大山が主に進めた。FoCalのデータ収集・トリガ系の本格的な設計、特にFPGA上に搭載するアルゴリズムのテスト実装等を実施した。本項目は、次の基盤研究に引き継ぐ。
また、2月には高エネルギー加速器研究機構(JSPS拠点形成事業)、佐賀大学、神戸大学と共同で、機械学習と高位合成をテーマとした研究者・学生向けのスクールを熊本大学にて開催し、長名が高位合成を用いたFPGA実装に関して講師を努めた。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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