用于硅像素探测器读出电子学的高性能实时数据处理系统方案研究

This project will design a high performance data processing system for the silicon pixel detector. The hardware of this system will based on the FPGA+GPU structure, the FPGA is responsible for data receiving, data transmission, the primary signal processing,some logic design and data task allocation, while the GPU is responsible for large-scale complex parallel computing. In the software of this system, some complex signal processing algorithms will be implemented based on CUDA GPU Programming. The project will optimize the algorithms and analysis the accelerate rate of the computing efficiency. According to the character of the image output from silicon pixel detector, the project will design the deep learning algorithm to increase the real-time and accuracy. Finally, the project will implement the system into CEPC MOST2 prototype to verify and test the performance. This system also can be used as a general data transmission and real-time data processing module, and applied to other detectors or various future large experimental's data acquisition system and online trigger system.The development of the real-time signal processing platform research has some advanced, innovative and important practical value.

本课题将研制一个用于硅像素探测器读出的高性能实时数据处理系统，系统硬件采用FPGA+GPU的异构结构，由FPGA完成海量数据接收及数据传输的控制，初级信号处理以及部分逻辑和数据分配任务，GPU负责大规模复杂并行计算。系统软件方面首先基于CUDA完成GPU编程，实现复杂信号处理的算法并对其进行优化，分析加速计算效率；然后针对像素探测器的输出图像特点，设计实现基于深度学习的算法，提高数据分类的实时性和准确性。课题还将在CEPC MOST2原型系统中进行实践验证，测试系统性能。设计完成的通用高性能实时数据处理系统，还可以作为通用数据传输及实时数据处理模块运用到其他探测器或者作为原型机经过扩展真正运用到未来各种大规模实验的数据获取系统及在线触发系统中，使该实时数据处理系统研究具有一定的先进性，创新性和重要的实用价值。

随着高能物理实验的发展，探测器电子学的读出数据量越来越高，例如我国提出的环形正负电子对撞机（CEPC）初步计划，预计将会产生平均TB/s级别以上的原始数据，这给后端读出电子学实时数据传输和数据处理提出了很高的要求。基于此，本课题提出研制一个高性能的实时数据处理系统。通过研究，成功研究并设计搭建了一款通用的用于高能物理探测器读出电子学的高性能实时数据处理系统，该系统的硬件基础为FPGA+GPU结构的异构数据处理硬件平台。基于该系统，研究了CUDA编程的基本方法，比较了基线计算，FFT，FIR算法在CPU，GPU，FPGA中实现的各自特点，进而实现了基于深度学习的波形鉴别，波形拟合算法。最后与实际的大数据量探测器前端电子学联合测试，证明了该数据处理系统具备接收处理40Gbps级别数据吞吐量的高性能实时处理能力。该数据处理平台不仅可以运用于硅像素探测器读出电子学，也可以运用于其他大数据量物理实验电子学的实时处理，同时具有很强的扩展性，可以根据技术的发展，不断升级硬件配置，进而提高系统的处理能力。