Study of feasibility of a GPU driven software for the LHCb High Level Trigger

Computing in High Enery Physics, as well as in other scientic contexts, has reached the limit in computational power provided by "serial" software, that is software which runs tasks sequentially. The concomitant improvement in luminosity and effciency of the LHC, on one hand, and of the LHCb detector on the other, will require during Run3 a consistent speedup in every software layer, including the reconstruction one. Modern CPUs come with many distinct cores, autonomous processing entities which are able to run tasks concurrently, giving software applications the possibility to run faster. In this thesis we will discuss the application of hardware devices, such as GPU cards, in the current LHCb trigger system. During Run2, a node equipped with a GPU has been inserted in the LHCb online monitoring system. During normal data taking, real events have been sent to the node and processed by GPU-based and CPU-based tracking algorithms. This gave us the unique opportunity to test the new hardware and the new algorithms in the real-time environment of the experiment. In the following sections, we will describe the algorithm developed for parallel architectures, the setup of the testbed and the results compared to the LHCb offcial reconstruction.

Il calcolo in fisica delle alte energie, così come in altri contesti scientifici, ha raggiunto il limite nella potenza di calcolo fornita dal software "seriale", ovvero software che esegue i calcoli in sequenza. Il concomitante miglioramento in luminosità ed efficienza dell'LHC, da una parte, e del rivelatore LHCb dall'altra, richiederà durante Run3 una velocità superiore in ogni layer software, compreso quello di ricostruzione. Le CPU moderne sono dotate di molti aspetti distinti core, entità di elaborazione autonoma in grado di eseguire attività contemporaneamente, dare alle applicazioni software la possibilità di elaborare dati più velocemente. In questa tesi discuteremo l'applicazione di dispositivi hardware, come le GPU, nell'attuale sistema di trigger LHCb. Durante Run2, un nodo equipaggiato con una GPU è stata inserita nel sistema di monitoraggio online LHCb. Durante acquisizione dati normale, gli eventi reali sono stati inviati al nodo ed elaborati da algoritmi di tracciamento basati su GPU e CPU. Questo ci ha dato un'opportunita' unica di testare il nuovo hardware e i nuovi algoritmi in tempo reale ambiente dell'esperimento. Nelle seguenti sezioni, descriveremo il algoritmo sviluppato per architetture parallele, la configurazione del testbed e il risultati rispetto alla ricostruzione ufficiale di LHCb.