Добавил:
okley
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:ML - Коротков (2 сем, мага) / Lecture_3
.pdf
S1
S2
Считывание информации с детектора и формирование
данных о событиии
J - число событий попадающих в аппертуру
прибора в единицу времени
1 2
n
S1=1
DAQ
S2=1
AS=0
Event
Start
11-0
12-0
13-0
14-0
15-0
-
-
-
1n-1-A1
n
21-0
22-0
-
-
-
2n-0
-
n-1n-4—An-1
nn-0
Stop
AC
21
Триггер первого уровня L1 осуществляет
первичный отбор событий на основе данных
триггера калориметра и мюонной системы.
Триггер калориметра использует данные всех
калориметров (электромагнитного, адронного и
переднего).
Триггер второго уровня L2 получает информацию
относительно областей интереса RoI от триггера L1
и собирая необходимые данные детекторов,
создает единую структуру данных.
Фильтр событий L3 также как и L2 представляет
собой процессорную ферму обработки событий. В
отличие от L2, здесь используются стандартное
программное обеспечение реконструкции событий
детектора ATLAS и алгоритмы анализа. После
обработки события, в случае, если оно
сохраняется для последующего анализа,
результаты работы триггера присоединяются к
структуре данных события.
М.Г. Коротков Москва, февраль 2023
22
Последовательность проведения анализа
экспериментальных данных
1. Данные собираются со всех каналов детектирующих систем установки
2. Определяется, читать ли все данные или производить их отбор (триггер)
3. Восстановление события
4. Сохранение события
5. Анализ сохраненных событий (Реконструкция, анализ данных по
пользовательским алгоритмам)
6. Моделирование эксперимента, с учетом функций откликов детекторов
7. Сравнение данных эксперимента и моделирования
М.Г. Коротков Москва, февраль 2023
23
Online
Offline Reconstruction
Offline Simulation
w/GEANT4
Offline Analysis w/ROOT
Batch
physics
analysis
detector
Event
simulation
High Level Trigger
Selection &
Offline
reconstruction
100%
10%
1%
Online
trigger
and filtering
Interactive
analysis
Event
reprocessing
Обработка данных и
вычисления для их
физического анализа
Processed
Data (Active tapes)
Event
summary
data
Raw
data
М.Г. Коротков Москва, февраль 2023
Analysis objects
(extracted by physics topic)
24
М.Г. Коротков Москва, февраль 2023 25
World-wide LHC Computing Grid
15% - мощностей CERN (Дисковое пространство и вычислительные ресурсы
Созданная модель иерархическая. Не все центры взаимодействуют между
собой
М.Г. Коротков Москва, февраль 2023
26
Скорости передачи данных между центрами данных
27
28
LHC Computing Grid: A global collaboration…
•
~150 sites
•
>250k CPU cores
•
>150 PB disk
М.Г. Коротков Москва, февраль 2023
29
And across the Atlantic
М.Г. Коротков Москва, февраль 2023
30
Соседние файлы в папке ML - Коротков (2 сем, мага)