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Enregistrement W2529342884 · doi:10.1088/1742-6596/898/3/032008

Development, Validation and Integration of the ATLAS Trigger System Software in Run 2

2017· article· en· W2529342884 sur OpenAlexaff
R. A. Keyes

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSoftwareFirmwareSoftware deploymentLarge Hadron ColliderVerification and validationAtlas (anatomy)GridReliability engineeringEmbedded systemReal-time computingSoftware engineeringOperating systemEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The trigger system of the ATLAS detector at the LHC is a combination of hardware, firmware, and software, associated to various sub-detectors that must seamlessly cooperate in order to select one collision of interest out of every 40,000 delivered by the LHC every millisecond. These proceedings discuss the challenges, organization and work flow of the ongoing trigger software development, validation, and deployment. The goal of this development is to ensure that the most up-to-date algorithms are used to optimize the performance of the experiment. The goal of the validation is to ensure the reliability and predictability of the software performance. Integration tests are carried out to ensure that the software deployed to the online trigger farm during data-taking run as desired. Trigger software is validated by emulating online conditions using a benchmark run and mimicking the reconstruction that occurs during normal data-taking. This exercise is computationally demanding and thus runs on the ATLAS high performance computing grid with high priority. Performance metrics ranging from low-level memory and CPU requirements, to distributions and efficiencies of high-level physics quantities are visualized and validated by a range of experts. This is a multifaceted critical task that ties together many aspects of the experimental effort and thus directly influences the overall performance of the ATLAS experiment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,007

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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