Development of a computing farm for Cloud computing on GPU - Development and optimisation of data-analysis methodologies for the Cherenkov Telescope Array

The research activity was focused on the creation of simulation and analysis pipelines to be used at different levels in the context of the Cherenkov Telescope Array. The work consists of two main parts: the first one is dedicated to the reconstruction of the events coming from the Monte Carlo simulations using the ctapipe library, whereas a second part is devoted to the estimation of the future performances of CTA in the observation of violent phenomena such as those generating Gamma Ray Bursts and Gravitational Waves. The low-level reconstruction of the raw data was done with a pipeline which uses the ImPACT analysis, a template-based technique with templates derived from Monte Carlo simulations; ImPACT was both used to obtain angular and energy resolution plots, but also fully profiled to find its bottlenecks, debugged and sped up. The code was used to analyse data from different telescopes’ layouts and refactored to analyse data for the prototype of the LST-1 telescope, working in “mono mode” instead of the standard stereo mode. The analysis was re-implemented in order to try massively all the templates on the GPU in one single step. The implementation is done using the PyTorch library, developed for Deep Learning. The estimation of the performances of the telescopes in the so-called “divergent pointing mode” was investigated: in this scenario the telescopes have a slightly different pointing direction with respect to the parallel configuration, so that the final hyper field-of-view of all the system is larger with respect to the parallel pointing. The reconstruction code in ctapipe was adapted to this particular observation mode. The creation of a 3D displayer, done using VTK, helped in understanding the code and in fixing it accordingly. The extragalactic sky model for the First CTA Data Challenge was created selecting sources from different catalogues. The goal of the DC-1 was to enable the CTA Consortium Science Working Groups to derive science benchmarks for the CTA Key Science Projects and get more people involved in the analyses. In order to do the simulations and analysis for the GRB and GW Consortium papers, a pipeline was created around the ctools library: this is made by two parts handled by configuration files, which take care both of the specific task to do (background simulation, model creation and the simulation part which performs the detection and estimate the significance) and the jobs submission. The research was done for 14 months (with 5 months covered by an additional scholarship from the French Ambassy) at the “Laboratorie d’Annecy de Physique de Particules” (LAPP) in Annecy (France) under a joint-supervision program based on the mandatory research period to spend abroad foreseen in the scholarship, funded from the European Social Fund.

L'attività di ricerca si è concentrata sulla creazione di pipeline di simulazione e analisi da utilizzare a diversi livelli nel contesto del Cherenkov Telescope Array. Il lavoro si compone di due parti principali: la prima è dedicata alla ricostruzione degli eventi provenienti dalle simulazioni di Montecarlo utilizzando la libreria ctapipe, mentre una seconda parte è dedicata alla stima delle future performance di CTA nell'osservazione di fenomeni violenti come quelli che generano i Gamma Ray Bursts e le Onde Gravitazionali. La ricostruzione a basso livello dei dati grezzi è stata effettuata con una pipeline che utilizza l'analisi ImPACT, una tecnica basata su template con modelli derivati dalle simulazioni Montecarlo; ImPACT è stato utilizzato sia per ottenere grafici a risoluzione angolare ed energetica, ma anche completamente profilato per trovare i suoi colli di bottiglia, debuggato e accelerato. Il codice è stato usato per analizzare i dati provenienti dai diversi layout dei telescopi e rifatto per analizzare i dati per il prototipo del telescopio LST-1, lavorando in "modalità mono" invece della modalità stereo standard. L'analisi è stata reimplementata per provare in modo massiccio tutti i template sulla GPU in un unico passaggio. L'implementazione è stata fatta usando la libreria PyTorch, sviluppata per il Deep Learning. È stata studiata la stima delle prestazioni dei telescopi nella cosiddetta "modalità di puntamento divergente": in questo scenario i telescopi hanno una direzione di puntamento leggermente diversa rispetto alla configurazione in parallelo, in modo che il campo visivo finale di tutto il sistema sia più ampio rispetto al puntamento in parallelo. Il codice di ricostruzione in ctapipe è stato adattato a questa particolare modalità di osservazione. La creazione di un visualizzatore 3D, realizzata con VTK, ha aiutato a comprendere il codice e a correggerlo di conseguenza. Il modello di cielo extragalattico per il First CTA Data Challenge è stato creato selezionando fonti da diversi cataloghi. L'obiettivo del DC-1 era quello di consentire ai gruppi di lavoro scientifici del CTA Consortium Science Working Groups di derivare dei benchmark scientifici per i Key Science Projects del CTA e di coinvolgere più persone nelle analisi. Al fine di effettuare le simulazioni e le analisi per i lavori del GRB e del GW Consortium, è stata creata una pipeline attorno alla libreria ctools: questa è composta da due parti gestite da file di configurazione, che si occupano sia del compito specifico da svolgere (simulazione in background, creazione del modello e la parte di simulazione che esegue il rilevamento e la stima del significato) sia della sottomissione dei job. La ricerca è stata effettuata per 14 mesi (di cui 5 mesi coperti da una borsa di studio supplementare dell'Ambasciata francese) presso il "Laboratorie d'Annecy de Physique de Particules" (LAPP) di Annecy (Francia) nell'ambito di un programma di cotutela basato sul periodo di ricerca obbligatorio da trascorrere all'estero previsto dalla borsa di studio, finanziato dal Fondo Sociale Europeo.