Xilinx AI 推断加速探索全宇宙最玄妙的科学问题

由 demi 提交于周三, 20 十一月 2019 - 09:34

宇宙的起源是什么？

什么是物质和能量？

为了回答这个世界上最具挑战性，也是最终极，最玄妙的科学问题，欧洲核子研究组织成立了欧洲粒子物理实验室 (CERN)，这是一个由 20,000 名科学家组成的联盟，旨在探索宇宙的起源。但为了做到这一点，研究人员必须突破技术的限制。

在2019年赛灵思开发者大会欧洲站（XDF-Europe）主题演讲中，来自 CERN 的高级研究员 Thomas James 博士阐释了赛灵思 FPGA 如何埋在 100 米深的地下并帮助他们来找寻答案的。

坐落于瑞士日内瓦地下的大型强子对撞机 (LHC) 是世界上最大的粒子加速器。它的环状隧道有 27 公里长，由超导磁铁组成，可以将粒子加速到前所未有的能量水平。每个质子每秒穿过环状隧道 11,000 次，速度几乎可达到光速。在环状隧道四个不同的点上（也就是每 25 纳秒），质子发生一次碰撞。碰撞条件由粒子检测器捕获，其中一种粒子检测器被称为 CMS 检测器。

CMS 探测器直径为 15 米，长 21 米，重量超过埃菲尔铁塔。它包含数亿个独立的传感器，这些传感器共同检测每次碰撞产生的数千个粒子。因为 LHC 每秒产生 24 亿次碰撞，也就是每秒生成 500 兆比特的测量数据，要存储这么多数据几乎不可能。因此，CERN 小组开发了一个分层“触发”系统，只选择最有趣的碰撞进行分析，其余的则被丢弃。

该触发系统分两层实现，第一层的触发要求最高，需要固定的、极低时延的 AI 推断功能，每个事件大约 3 微秒，具有大量的带宽。CPU 和 GPU 不能满足上述要求。在地下 100 米处且与辐射设备隔绝的地区，赛灵思 FPGA 组网运行用于即时筛选生成数据的算法，并识别新的粒子子结构，作为暗物质和其他物理现象存在的证据。这些 FPGA 在格式化和传送事件数据之前，通过运行经典的卷积神经网络来接收和对齐传感器数据、执行跟踪和聚类、运行机器学习对象识别并触发功能。其结果是得到 100 纳秒量级的极低时延推断。

从几十年前使用 16nm Virtex Ultrascale+ 架构实现 180nm Virtex-E 系列开始，CERN 的硬件设计已在多代赛灵思技术间得以演进发展。借助赛灵思器件，CERN 的科学家团队能够满足严苛的时延约束，广泛、深入地实现各种算法，包括能量聚类、粒子跟踪和使用诸如霍夫变换和卡尔曼滤波器等复杂算法的识别。

除了赛灵思FPGA 强大的处理能力外，CERN 还从操作越来越容易的赛灵思 FPGA 编程中获益。James 探讨了最新的赛灵思芯片和 Vitis 统一软件平台如何助力更多的 CERN 科学家及工程师轻松释放赛灵思的强大功能。James说道：“长久以来被认为不可能在 FPGA 中实现的算法现在已经成为现实。我们预计，在未来十年里，这一趋势将继续下去，这会帮助我们在粒子物理学领域收获一些令人惊叹的新发现。”

如需获取我们与 CERN 合作的更多信息，并了解赛灵思 FPGA 如何提供远超 GPU 和 CPU 的性能优势，请查看此处的 CERN 案例研究。