Инфраструктура искусственного интеллекта (ИИ) Большого адронного коллайдера (БАК) отличается от традиционных решений на основе TPU или GPU. Вместо этого ЦЕРН (CERN) внедряет кастомные ИИ-модели, буквально «выжигаемые» в кремнии для фильтрации огромных массивов данных практически в реальном времени, сообщает The Register.
Каждый год БАК генерирует около 40 тысяч экзабайт (Эбайт) «сырых» данных от сенсоров — это примерно четверть объёма всего интернета. Хранить такие объёмы информации невозможно, поэтому данные фильтруются в режиме реального времени, выбирая только наиболее ценные.
В 27-километровом кольце БАК субатомные частицы сталкиваются на скоростях, близких к световой. В кольце постоянно перемещаются около 2,8 тысяч пучков протонов с интервалами в 25 секунд. Несмотря на помощь учёных, столкновения случаются редко — из миллиардов протонов в каждой сессии сталкиваются лишь порядка 60 пар. При столкновении образуются новые частицы, которые улавливаются детекторами CERN.
Каждое столкновение генерирует несколько мегабайт данных. С учётом миллиарда столкновений в секунду это составляет около 1 петабайта (Пбайт) информации в секунду. Такие объёмы «сырой» информации невозможно собирать и хранить, поэтому CERN разработал сложную систему для разделения данных на «интересные» и «неинтересные» ещё на уровне детекторов.
Детекторы используют ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) для буферизации данных за 4 микросекунды. Эти данные либо сохраняются, либо исчезают навсегда. Фильтр Level One Trigger, состоящий примерно из тысячи FPGA, получает данные по оптической линии на скорости около 10 терабайт в секунду и принимает решения на лету, используя алгоритм AXOL1TL, который работает менее чем за 50 наносекунд. В результате сохраняется лишь около 0,02% информации о столкновениях, или примерно 110 тысяч событий в секунду.
На поверхности второй фильтр — High Level Trigger — оставляет для изучения уже около тысячи событий в секунду. Система оснащена 25,6 тысячами CPU и 400 GPU, которые реконструируют столкновения и отбирают наиболее интересные результаты. На выходе получается около 1 петабайта новых данных в день, которые распределяются между 170 научными центрами в 42 странах для дальнейшего анализа. Совокупная вычислительная мощность всех участников проекта составляет около 1,4 миллиона ядер.
ЦЕРН стремится измерять параметры столкновений с точностью 99,999% — это «золотой стандарт», необходимый для заявлений о научных открытиях. Обычные ИИ-инструменты не подходят для детекторов БАК, поэтому инженеры разработали собственный стек. ИИ-модели для БАК специально уменьшены, оптимизированы и параллельны, чтобы выявлять только значимые данные. Компилятор HLS4ML используется для преобразования моделей в код C++, который можно запускать на ИИ-ускорителях, SoC, кастомных FPGA и даже «выжигать» в ASIC.
В конце года БАК закроется для модернизации. Новый, более мощный коллайдер High Luminosity LHC (HL-LHC) должен заработать в 2031 году. HL-LHC будет генерировать в 10 раз больше данных, а объём информации от каждого события увеличится с 2 до 8 мегабайт. CERN уже накопил 1 экзабайт данных от БАК, но это лишь десятая часть от того, что предстоит хранить и обрабатывать в следующие 10 лет.
В то время как передовые ИИ-лаборатории создают всё более объёмные модели машинного обучения (ML), CERN движется в противоположном направлении, упрощая и ускоряя процесс выявления необычных событий с помощью искусственного интеллекта.
