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Analyse en temps réel de données non structurées avec apprentissage automatique sur des architectures hétérogènes

Created by
  • Haebom

Auteur

Fotis I. Giasemis

Contour

Cet article présente un pipeline basé sur un réseau de neurones graphes pour la reconstruction des trajectoires de particules chargées, utilisé dans l'expérience LHCb au CERN. La haute précision en physique des particules nécessite un traitement massif de données, et le filtrage (déclenchement) des données en temps réel est crucial pour y parvenir. Cette étude présente une méthode permettant de déployer efficacement des modèles d'apprentissage automatique, notamment des réseaux de neurones graphes, dans un environnement de traitement de données haute fréquence de 40 MHz afin de maximiser le débit et de minimiser la consommation d'énergie. Le pipeline est implémenté sur des architectures GPU et FPGA, et ses performances et sa consommation d'énergie sont comparées et analysées par rapport aux algorithmes existants.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Démontrer l'utilité des réseaux neuronaux graphiques dans le traitement de données en temps réel dans des expériences de physique des hautes énergies telles que l'expérience LHCb.
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Suggérer la possibilité d'améliorer les performances et l'efficacité énergétique du traitement des données en temps réel en utilisant le calcul haute performance basé sur les GPU et les FPGA.
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Nous démontrons des performances améliorées grâce à une analyse comparative des algorithmes basés sur l’apprentissage automatique par rapport aux algorithmes classiques existants.
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Limitations:
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Les résultats sont limités à une expérience spécifique (LHCb) et la généralisabilité à d’autres expériences ou ensembles de données nécessite une étude plus approfondie.
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Il peut manquer des descriptions détaillées du processus détaillé d’amélioration des performances et d’optimisation de la mise en œuvre du FPGA.
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L’absence de description détaillée de la structure spécifique et de la sélection des hyperparamètres des réseaux neuronaux graphiques peut conduire à une mauvaise reproductibilité.
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