Gridfähiges WLCG-Computer-Cluster

模具分析，能源物理数据分析，模具计算基础结构分析，模具计算基础结构分析。在大型强子对撞机（LHC）的实验中，研究人员发现了更多的研究成果。分析LHC- datenist的特征与世界范围LHC计算网格（WLCG）的关系。as -计算模型的视觉视觉。层)、层、层（层）、层（层）、层（层）、层（层）、层（层）、层（层）、层（层）、层（层）、层（层）。Während Tier-0- bis Tier-2- zentren vornehmlich mit Aufgaben wei der rekonstruction von Teilchen chen探测信号和der Simulation von Teilchen探测信号，findet die eigentliche Datanauswertung durch die Wissenschaftler der Bonner Arbeitsgruppe aufinem lokalen， WLCG-fähigen集群（Tier 3） des物理研究所stat . t。[2] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1]

Die Analyse von Hochenergiephysikdaten stellt sehr hohe und gleichzeitig auch sehr spezifische Anforderungen an die Computing-Infrastruktur. Die hier beantragende Arbeitsgruppe ist mit vier Professuren und einer ERC-Arbeitsgruppe am ATLAS-Experiment am Large Hadron Collider (LHC) beteiligt. Für die Analyse der LHC-Daten ist eigens das Wordwide LHC Computing Grid (WLCG) entwickelt worden, um der großen Datenmengen Herr zu werden. Das ATLAS-Computing-Modell sieht eine Hierarchie von Rechenzentren (sog. Tiers) vor, die, obwohl über den Globus verteilt, über Grid-Middleware vernetzt sind. Während Tier-0- bis Tier-2-Zentren vornehmlich mit Aufgaben wie der Rekonstruktion von Teilchen aus Detektorsignalen und der Simulation von Teilchenkollisionen betraut sind, findet die eigentliche Datanauswertung durch die Wissenschaftler der Bonner Arbeitsgruppe auf einem lokalen, WLCG-fähigen Cluster (Tier 3) des Physikalischen Instituts statt. Die erwartete Datenmenge innerhalb des seit Anfang 2015 andauernden LHC Run 2 erfordert eine Neubeschaffung eines Rechenclusters von 768 CPU-Kernen und netto 720 TB Festplattenspeicher, um weiterhin international kompetitiv Daten des ATLAS-Experiments analysieren, aber auch um Simulationen für zukünftige Experimente an Beschleunigern durchführen zu können.