ГОСТ Р 59926-2021/ISO/IEC TR 205472:2018 Информационные технологии (ИТ). Эталонная архитектура больших данных. Часть 2. Варианты использования и производные требования

     5.8.4 Вариант использования 39: Физика элементарных частиц - Анализ данных "Большого адронного коллайдера": открытие бозона Хиггса

Применение

Проводится анализ соударений на ускорителе "Большого адронного коллайдера" (БАК - Large Hadron Collider, LHC) Европейского центра ядерных исследований ЦЕРН (CERN).

Обработанная информация описывает физические свойства событий, и на ее основе создаются списки частиц с указанием их типа и импульса. Эти события анализируются с целью обнаружения новые явлений, как новых частиц (например, бозона Хиггса), так и сбора доказательств того, что предполагаемые частицы (предсказываемые, например, теорией суперсимметрии) не были обнаружены. На Большом адронном коллайдере проводится несколько крупных экспериментов, включая "Тороидальный детектор БАК" ATLAS (A Toroidal LHC ApparatuS) и "Компактный мюонный соленоид" (Compact Muon Solenoid, CMS). В этих экспериментах принимают участие представители глобального научного сообщества (например, в эксперименте CMS насчитывается 3600 участников из 183 учреждений 38 стран), поэтому данные на всех уровнях передаются и являются доступными на всех континентах.

Текущий подход

Эксперименты на Большом адронном коллайдере являются пионерами в области распределенной инфраструктуры больших данных. Ряд аспектов потока рабочих процессов этих экспериментов высвечивают задачи, которые в рамках других дисциплин тоже нужно будет решить. В числе этих задач - автоматизация распределения данных, высокопроизводительная передача данных и крупномасштабные вычисления с большой пропускной способностью.

В рамках анализа на гриде данных, проводившегося для обнаружения бозона Хиггса, использовались 350 тысяч ядер, работавших почти непрерывно, выполняя в день более двух миллионов заданий, распределенных по трем основным уровням: ЦЕРН, континенты/страны и университеты.

Для анализа используется распределенная архитектура для вычислений с высокой пропускной способностью (т.е. комфортабельно-параллельная), в рамках которой участвующие вычислительные центры объединены в мировом масштабе с помощью "Всемирного вычислительного грида Большого адронного коллайдера" (Worldwide LHC Computing Grid, WLCG) и, в США, "Грида открытой науки" (Open Science Grid). В общей сложности в ходе экспериментов на ускорителе и при анализе их результатов ежегодно создается 15 петабайт данных, а суммарный объем данных составляет 200 петабайт. В частности, в 2012 г. эксперимент ATLAS хранил 8 петабайт на магнитной ленте для обеспечения первого уровня хранения Tier-1 и более 10 петабайт на диске уровня Tier-1 в Брукхейвенской национальной лаборатории (BNL), и 12 петабайт в кэш памяти на дисках в американских центрах уровня Tier-2. В рамках эксперимента CMS объемы данных аналогичны. Более половины ресурсов используется для моделирования по методу Монте-Карло, а не для анализа данных.

Планы на будущее

В прошлом сообщество специалистов в области физики элементарных частиц могло рассчитывать на то, что промышленность обеспечит во времени экспоненциальный рост производительности в расчете на единицу затрат в соответствии с законом Мура. Однако в будущем доступную производительность будет гораздо сложнее использовать, поскольку технологические ограничения, связанные, в частности, с энергопотреблением, привели к глубоким изменениям в архитектуре современных микросхем центральных процессоров (CPU).

В прошлом программное обеспечение могло использоваться без изменений на последовательных поколениях процессоров и достигать соответствующего закону Мура прироста производительности благодаря регулярному повышению тактовой частоты процессоров, которое продолжалось до 2006 г. Эра масштабирования последовательных приложений на процессорах, построенных на неоднородных элементах (heterogeneous element processor, HEP), теперь уже закончилась. Изменения в архитектуре центральных процессоров предполагают значительно больший параллелизм программного обеспечения, а также использование специализированных возможностей для вычислений с плавающей запятой.

Структура и производительность программного обеспечения для обработки данных физики высоких энергий должны быть изменены таким образом, чтобы его можно было продолжать адаптировать и развивать, обеспечивая его эффективную работу на новом оборудовании. Это означает серьезную смену парадигмы в разработке программного обеспечения для физики высоких энергий и подразумевает крупномасштабную реорганизацию структур данных и алгоритмов. Параллелизм необходимо добавлять одновременно на всех уровнях: на уровне событий, на уровне алгоритма и на суб-алгоритмическом уровне. Компоненты на всех уровнях стека программного обеспечения должны быть способны взаимодействовать, поэтому цель заключается в том, чтобы максимально стандартизировать типовые проектировочные решения и выбор модели параллелизма. Это также поможет обеспечить эффективное и сбалансированное использование ресурсов.