用于硅像素探测器读出电子学的高性能实时数据处理系统方案研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11805224
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A2806.在线与离线数据处理
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

This project will design a high performance data processing system for the silicon pixel detector. The hardware of this system will based on the FPGA+GPU structure, the FPGA is responsible for data receiving, data transmission, the primary signal processing,some logic design and data task allocation, while the GPU is responsible for large-scale complex parallel computing. In the software of this system, some complex signal processing algorithms will be implemented based on CUDA GPU Programming. The project will optimize the algorithms and analysis the accelerate rate of the computing efficiency. According to the character of the image output from silicon pixel detector, the project will design the deep learning algorithm to increase the real-time and accuracy. Finally, the project will implement the system into CEPC MOST2 prototype to verify and test the performance. This system also can be used as a general data transmission and real-time data processing module, and applied to other detectors or various future large experimental's data acquisition system and online trigger system.The development of the real-time signal processing platform research has some advanced, innovative and important practical value.
本课题将研制一个用于硅像素探测器读出的高性能实时数据处理系统,系统硬件采用FPGA+GPU的异构结构,由FPGA完成海量数据接收及数据传输的控制,初级信号处理以及部分逻辑和数据分配任务,GPU负责大规模复杂并行计算。系统软件方面首先基于CUDA完成GPU编程,实现复杂信号处理的算法并对其进行优化,分析加速计算效率;然后针对像素探测器的输出图像特点,设计实现基于深度学习的算法,提高数据分类的实时性和准确性。课题还将在CEPC MOST2原型系统中进行实践验证,测试系统性能。设计完成的通用高性能实时数据处理系统,还可以作为通用数据传输及实时数据处理模块运用到其他探测器或者作为原型机经过扩展真正运用到未来各种大规模实验的数据获取系统及在线触发系统中,使该实时数据处理系统研究具有一定的先进性,创新性和重要的实用价值。

结项摘要

随着高能物理实验的发展,探测器电子学的读出数据量越来越高,例如我国提出的环形正负电子对撞机(CEPC)初步计划,预计将会产生平均TB/s级别以上的原始数据,这给后端读出电子学实时数据传输和数据处理提出了很高的要求。基于此,本课题提出研制一个高性能的实时数据处理系统。通过研究,成功研究并设计搭建了一款通用的用于高能物理探测器读出电子学的高性能实时数据处理系统,该系统的硬件基础为FPGA+GPU结构的异构数据处理硬件平台。基于该系统,研究了CUDA编程的基本方法,比较了基线计算,FFT,FIR算法在CPU,GPU,FPGA中实现的各自特点,进而实现了基于深度学习的波形鉴别,波形拟合算法。最后与实际的大数据量探测器前端电子学联合测试,证明了该数据处理系统具备接收处理40Gbps级别数据吞吐量的高性能实时处理能力。该数据处理平台不仅可以运用于硅像素探测器读出电子学,也可以运用于其他大数据量物理实验电子学的实时处理,同时具有很强的扩展性,可以根据技术的发展,不断升级硬件配置,进而提高系统的处理能力。

项目成果

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其他文献

Risk Factors of Thrombosis of Pancreatic Graft: A Review.
胰腺移植物血栓形成的危险因素:综述。
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    J Transplant Technol Res
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  • 作者:
    Farhan Asghar;胡俊;钟世杰;戚宗泽;姚翰林;侯勇;罗云飞;朱洪
  • 通讯作者:
    朱洪
激活PV阳性抑制性神经元对脑缺血引起记忆障碍的改善作用
  • DOI:
    10.16016/j.2097-0927.202110197
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    陆军军医大学学报
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  • 作者:
    刘畅;王若兰;胡俊;穆建坤
  • 通讯作者:
    穆建坤
基于犹豫模糊语言的企业合作伙伴选择研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    科技管理研究
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  • 作者:
    陈璐;吴洁;胡俊;盛永祥;施琴芬
  • 通讯作者:
    施琴芬
Bismuth sulfide bridged Bi2S3/sulfuretted ZnAl-LDHs heterojunctions for synergetic enhancement of photodegradation activity towards tetracycline degradation
硫化铋桥接 Bi2S3/硫化 ZnAl-LDHs 异质结协同增强四环素降解的光降解活性
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    J Mater Sci: Mater Electron
  • 影响因子:
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  • 作者:
    胡俊;焦飞鹏
  • 通讯作者:
    焦飞鹏
美沙拉嗪不同给药方式治疗溃疡性结肠炎的疗效评估
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    世界华人消化杂志
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    --
  • 作者:
    胡俊;谌黄威;张敏;梁春妙;张媛琪;郅敏
  • 通讯作者:
    郅敏

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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