Chapter 4 - First-Level Event Selector

• FLES는 중앙 데이터 처리 엔티티이며, 이벤트 선택 엔티티임.
• CBM 리드아웃 체인의 말단
• FLES 역할
  • 검출기 리드아웃에 대한 인터페이스 구축
  • 모든 데이터 결합
  • 전체 온라인 재구성과 위상적 분석을 수행하는 글로벌 이벤트 선택을 수행
• 통상적인 고-수준 소프트웨어 트리거와 유사하나, 이벤트 선택 접근법을 소프트웨어만 이용하여 수행

아키텍쳐

FLES의 구성

• FLES는 HPC 클러스터로 디자인됨.
  • COTS와 커스텀 구성품으로 되어 있음.
• 확장 가능한 아키텍쳐는 다음 목적에 따라 배치됨.
  • 충분한 중복으로 들어오는 실험 데이터들의 필요한 처리량 도달
  • 유연한 실시간 데이터 처리를 위한 필요 계산 효율 제공
• 입력 데이터량이 $1,\mathrm{TB/s}$를 처리해야함.
• FLES 클러스터는 엔트리 노드 부분과 처리 노드 부분으로 나뉨.
  • 두 파트 모두 일반 RDMA 가능한 InfiniBand 네트워크를 공유함.

엔트리 노드

• 엔트리 노드는 검출기 리드아웃 시스템과 연결성을 제공
• 검출기로부터 데이터를 받아 후속 핸들링과 프로세싱을 준비
• FPGA 카드(CRI)를 사용하여 커스텀 리드아웃 링크를 구현하고 커스텀 전자 제품과 호스트간 인터페이스를 구현
• 리드아웃 디자인 링크가 좁은 범위로 구현되어, 전파 지연에 민감한 타이밍과 고속 제어 정보를 전달.

프로세스 노드

• 온라인 분석 작업을 실행하기 위한 컴퓨터 자원을 제공
• GPU와 같은 벡터화된 코드와 다중-코어 아키텍쳐를 사용
• Green IT Cube 데이터 센터에 설치되어 CBM이 운용중이지 않을 때 다른 실험에서 사용 가능
• FLES가 트리거 되지 않은 실험 데이터를 수집하고 프론트-엔드 전자장비에 빠르게 접근할 필요가 없어 엔트리 스테이지에서 지역적 분리가 가능함.

타임슬라이스 빌딩

• 특수한 검출기의 기하학적 구역과 연관된 인풋 링크와 함께 하나의 실체적 이벤트로부터의 데이터는 클러스터로 분배됨
• 효과적이고 확장가능한 이벤트 선택을 위해 특수한 이벤트의 분석을 로컬하게 운영하는 것은 중요
  • 단일 로드 상에서 제한된 내부-노드 의사소통 때문
• FLES는 이벤트 선택 전에 데이터를 분배
• 다른 프로세스 노드의 분석 작업은