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Enregistrement W4396681647 · doi:10.1051/epjconf/202429501046

Scale tests of the new DUNE data pipeline

2024· article· en· W4396681647 sur OpenAlexfundno aff
S. Timm

Notice bibliographique

RevueEPJ Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Data Storage Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHigh Energy PhysicsInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesHorizon 2020 Framework ProgrammeScience and Technology Facilities CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceEuropean CommissionMinisterio de Ciencia e InnovaciónFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCentre National de la Recherche ScientifiqueEuropean Regional Development FundMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyU.S. Department of EnergyJunta de AndalucíaFundação para a Ciência e a TecnologiaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de GoiásFermilabUK Research and InnovationNational Science FoundationRoyal SocietyNational Energy Research Scientific Computing CenterXunta de GaliciaCERNFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésDaemonLarge Hadron ColliderPipeline (software)PetabyteMetadataData acquisitionComputer scienceDetectorOperating systemPhysicsParticle physicsBig dataTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In preparation for the second runs of the ProtoDUNE detectors at CERN (NP02 and NP04)[1], DUNE has established a new data pipeline for bringing the data from the EHN-1 experimental hall at CERN to primary tape storage at Fermilab and CERN, and then spreading it out to a distributed disk data store at many locations around the world. This system includes a new Ingest Daemon and a new Declaration Daemon. The Rucio[2] replica catalog, and FTS3 transport are used to transport all files. All file metadata is declared to the new MetaCat[3] metadata service. All of these new components have been successfully tested at a scale equal to the expected output of the detector data acquisition system (~2-4 GB/s), and the expected network bandwidth out of the experimental hall. We present the procedure that was used to test and the results of the test.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,793

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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