В ЦЕРН для фильтрации массивов данных используют кастомные ИИ-модели, интегрированные прямо в чипы. asic.. asic. FPGA.. asic. FPGA. Алгоритмы.. asic. FPGA. Алгоритмы. большой адронный коллайдер.. asic. FPGA. Алгоритмы. большой адронный коллайдер. искусственный интеллект.. asic. FPGA. Алгоритмы. большой адронный коллайдер. искусственный интеллект. Компиляторы.. asic. FPGA. Алгоритмы. большой адронный коллайдер. искусственный интеллект. Компиляторы. научно-популярное.. asic. FPGA. Алгоритмы. большой адронный коллайдер. искусственный интеллект. Компиляторы. научно-популярное. Физика.. asic. FPGA. Алгоритмы. большой адронный коллайдер. искусственный интеллект. Компиляторы. научно-популярное. Физика. церн.
В ЦЕРН для фильтрации массивов данных используют кастомные ИИ-модели, интегрированные прямо в чипы - 1

Инфраструктура искусственного интеллекта Большого адронного коллайдера в ЦЕРН активно использует искусственный интеллект, но решения для неё сильно отличаются от традиционных решений на базе TPU или GPU. Специалисты ЦЕРН интегрируют специальные ИИ-модели непосредственно в чипы, что позволяет обрабатывать колоссальные потоки данных на скорости сотен терабайт в секунду, сообщает The Register со ссылкой на презентацию Теа Аррестад, научной сотрудницы эксперимента CMS в ЦЕРН.

В 27-километровом кольце БАК субатомные частицы разгоняют почти до скорости света. Около 2,8 тысячи пучков протонов движутся с интервалом в 25 наносекунд, из миллиардов протонов сталкиваются около 60 пар. Каждое столкновение рождает новые частицы, которые фиксируют детекторы.

Одно такое событие генерирует несколько мегабайт данных, а в секунду их происходит миллиард. Каждый год коллайдер генерирует около 40 тысяч эксабайт «сырых» данных от сенсоров — это примерно четверть всего трафика интернета. Хранить такой объём невозможно, поэтому в ЦЕРН предусмотрена двухуровневая фильтрация данных на базе ИИ.

На первом этапе детекторы буферизируют данные в течение максимум 4 микросекунд с помощью ASIC-чипов. Решение о сохранении принимает Level One Trigger — система из около тысячи FPGA, которые получают данные по оптике на скорости 10 терабайт в секунду. Алгоритм AXOL1TL анализирует поток за 50 наносекунд. В результате сохраняется лишь 0,02% событий — примерно 110 тысяч в секунду, остальное стирается.

Отобранные данные переходят ко второму фильтру — High Level Trigger. Он использует 25,6 тысячи CPU и 400 GPU для реконструкции столкновений. На выходе остаётся тысяча событий в секунду, или около петабайта данных в день, которые распределяются по 170 научным центрам в 42 странах.

Обычные ИИ-инструменты не в состоянии справиться с такими объёмами данных. Поэтому инженеры CERN создали свой стек: модели сжимают, оптимизируют, параллелизуют, настраивают строго под задачу и внедряют прямо в чипы. Для интеграции используется компилятор HLS4ML, который превращает модель в C++-код для FPGA, SoC или ASIC.

В 2026 году БАК остановят на модернизацию. Инженеры планируют обновить устройство, чтобы увеличить количество столкновений частиц в 10 раз, и проводить больше экспериментов. Обновлённый проект получит название High Luminosity LHC, запустить его планируют в 2031 году.

Автор: AnnieBronson

Источник

Rambler's Top100