Der Large Hadron Collider (LHC) am CERN ist bekannt für die riesigen Mengen an physikalischen Daten, die er produziert. In diesem Projekt arbeiten wir mit Physikern aus der LHCb-Kooperation zusammen und gehen auf die dort auftretenden Anforderungen an die Datenverarbeitung ein.
Das Hauptziel des C5-Projekts ist die Entwicklung neuer Methoden zur Realisierung der Datenverarbeitungsaufgaben innerhalb von LHCb. Wir sind auch bestrebt, bestehende Methoden anzupassen, um zu verstehen, ob und wie sie im Rahmen von LHCb angewendet werden. Ein sehr wichtiger Aspekt des Projekts ist die Evaluierung von Methoden in einer Umgebung wie der am CERN; insbesondere sind wir nur an Lösungen interessiert, die in einem sehr großen Umfang funktionieren (wie Tausende von Rechenknoten). Der andere Ansatz des Projekts besteht darin, die Anwendungsdomäne mit der im SFB etablierten Methodik zu verbinden; Beispiele sind die Verwendung kompakter Datenzusammenfassungen (z.B. um das Scannen großer Datenmengen zu vermeiden), Streaming-Algorithmen (z.B. muss die "Triggerphase" an der LHCb einen hochvolumigen Datenstrom aufnehmen und mit Echtzeitcharakteristik reagieren) oder die Berücksichtigung von Low-Power-Plattformen.
Das Projekt ist in Phase 2 in den SFB eingetreten. In dieser Phase haben wir Lösungen für individuelle, isolierte Probleme innerhalb von LHCb entwickelt. Wir haben z.B. neue GPU-basierte Algorithmen, einen neuartigen Filtermechanismus (genannt DeLorean) und Parallelisierungsmechanismen für LHCb-Analysen (einschließlich einer maßgeschneiderten Low-Power-Hardwareplattform) vorgeschlagen. Unser übergeordnetes Ziel für Phase 3 ist es, diese Lösungen mit einem neuen Design für die gesamte Verarbeitungspipeline bei LHCb zu verbinden. Zu diesem Zweck wollen wir z.B. unsere parallele Datenauswahlmaschine DeLorean in ein Map-Reduce-basiertes Analyseframework integrieren und beide Teile um GPU-Beschleunigung erweitern.
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