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SUMMARY:Accelerating track reconstruction using GPUs at ATLAS
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DESCRIPTION:Nas últimas décadas\, os aceleradores de partículas foram c
 ruciais para grande parte avanços experimentais no ramo da ciência que e
 studa os constituintes fundamentais do universo\, a física de partículas
 . O atual entendimento teórico\, o Modelo Padrão\, tem lacunas cuja reso
 lução requer a utilização de conjuntos de dados cada vez maiores\, per
 mitindo a observação de processos raros ainda por estudar. Por este moti
 vo\, o LHC beneficiará de um projeto de modernização que visa aumentar 
 significativamente a taxa de colisões\, o LHC de Alta Luminosidade (HL-LH
 C). Nas várias experiências\, tal como ATLAS\, é imperativo melhorar as
  capacidades computacionais para lidar com o elevado fluxo de dados. Uma a
 lternativa emergente é a utilização de GPUs como plataformas auxiliares
  para as quais parte da carga de trabalho é delegada. Estes dispositivos 
 potenciam a velocidade das aplicações através de processamento paralelo
  massivo.O trabalho apresentado nesta tese procura desenvolver e melhorar 
 algoritmos de reconstrução de trajectórias de partículas recorrendo a 
 GPUs. A reconstrução é um processo crucial que consiste em identificar 
 o percurso de cada partícula ao atravessar o detetor e interagir com mate
 rial sensível\, permitindo o estudo das suas características. Em ATLAS\,
  é a tarefa que exige maior tempo computacional. A cadeia de reconstruç
 ão do pacote ACTS foi parcialmente implementada com sucesso utilizando CU
 DA e SYCL: desde dados que provêm diretamente do detetor\, correspondente
 s a células ativas\, até à produção de estimativas iniciais de trajec
 tos de partículas.O estudo do desempenho apresentado nesta tese revelou r
 esultados promissores: a capacidade de processamento para eventos simulado
 s em condições semelhantes às que se esperam para o HL-LHC foi aumentad
 a até 5 vezes quando comparada com a utilização total de um CPU topo de
  gama. 
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 ruction-using-gpus-at-atlas/
X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:<p data-block-key="rdymc">Nas últimas décad
 as\, os aceleradores de partículas foram cruciais para grande parte avan
 ços experimentais no ramo da ciência que estuda os constituintes fundame
 ntais do universo\, a física de partículas. O atual entendimento teóric
 o\, o Modelo Padrão\, tem lacunas cuja resolução requer a utilização 
 de conjuntos de dados cada vez maiores\, permitindo a observação de proc
 essos raros ainda por estudar.<br/><br/> Por este motivo\, o LHC beneficia
 rá de um projeto de modernização que visa aumentar significativamente a
  taxa de colisões\, o LHC de Alta Luminosidade (HL-LHC). Nas várias expe
 riências\, tal como ATLAS\, é imperativo melhorar as capacidades computa
 cionais para lidar com o elevado fluxo de dados. Uma alternativa emergente
  é a utilização de GPUs como plataformas auxiliares para as quais parte
  da carga de trabalho é delegada. Estes dispositivos potenciam a velocida
 de das aplicações através de processamento paralelo massivo.<br/><br/><
 /p><p data-block-key="ac83a">O trabalho apresentado nesta tese procura des
 envolver e melhorar algoritmos de reconstrução de trajectórias de part
 ículas recorrendo a GPUs. A reconstrução é um processo crucial que con
 siste em identificar o percurso de cada partícula ao atravessar o detetor
  e interagir com material sensível\, permitindo o estudo das suas caracte
 rísticas. Em ATLAS\, é a tarefa que exige maior tempo computacional. A c
 adeia de reconstrução do pacote ACTS foi parcialmente implementada com s
 ucesso utilizando CUDA e SYCL: desde dados que provêm diretamente do dete
 tor\, correspondentes a células ativas\, até à produção de estimativa
 s iniciais de trajectos de partículas.<br/><br/>O estudo do desempenho ap
 resentado nesta tese revelou resultados promissores: a capacidade de proce
 ssamento para eventos simulados em condições semelhantes às que se espe
 ram para o HL-LHC foi aumentada até 5 vezes quando comparada com a utiliz
 ação total de um CPU topo de gama. </p>
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