FPGA-based tracking for the CMS Level-1 trigger using the tracklet algorithm
FPGA-based tracking for the CMS Level-1 trigger using the tracklet algorithm
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使用 tracklet 算法进行基于 FPGA 的 CMS Level-1 跟踪跟踪
DOI：
10.1088/1748-0221/15/06/p06024
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发表时间：
2020
影响因子：
1.3
通讯作者：
Hahn, K.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bartz, E.;Boudoul, G.;Bucci, R.;Chaves, J.;Clement, E.;Cranshaw, D.;Dutta, S.;Gershtein, Y.;Glein, R.;Hahn, K.
大型强子对撞机（LHC）升级为高光度大型强子对撞机（HL-LHC）后预期的高瞬时光度对 CMS 实验提出了重大的实验挑战。在这些条件下实现高效操作的核心组件是带电粒子轨迹的重建并将其包含在基于硬件的触发系统中。实现这一目标面临许多挑战：约 20-40 Tb/s 的大输入数据速率每 25 ns 处理一批新的输入数据，每个数据包含约 15,000 个粒子的精确位置测量和粗略横向动量测量（“存根”）；对这些存根执行模式识别以找到轨迹；并在 4 μs 内生成轨迹参数列表。本文介绍了针对该问题提出的解决方案，具体来说，它提出了一种使用全 FPGA 解决方案进行模式识别和带电粒子轨迹重建的新方法。介绍了基于 Xilinx Virtex-7 FPGA 的端到端演示系统的结果，该系统满足时序和性能要求，并提供了进一步改进、优化的算法版本及其相应的预期性能。
The high instantaneous luminosities expected following the upgrade of the Large Hadron Collider (LHC) to the High-Luminosity LHC (HL-LHC) pose major experimental challenges for the CMS experiment. A central component to allow efficient operation under these conditions is the reconstruction of charged particle trajectories and their inclusion in the hardware-based trigger system. There are many challenges involved in achieving this: a large input data rate of about 20–40 Tb/s processing a new batch of input data every 25 ns, each consisting of about 15,000 precise position measurements and rough transverse momentum measurements of particles (" stubs"); performing the pattern recognition on these stubs to find the trajectories; and producing the list of trajectory parameters within 4 μs. This paper describes a proposed solution to this problem, specifically, it presents a novel approach to pattern recognition and charged particle trajectory reconstruction using an all-FPGA solution. The results of an end-to-end demonstrator system, based on Xilinx Virtex-7 FPGAs, that meets timing and performance requirements are presented along with a further improved, optimized version of the algorithm together with its corresponding expected performance.
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