1

ATLAS 実験における高速トラッキングトリガーシステムの開発研究

木村直樹 , 　寄田浩平 ,

早稲田大学 理工総研　 for ATLAS-FTK Group

日本物理学会　 2009 年秋季大会9 月 10 日

2

高速トラッキングトリガー（ FTK ）

CaloCaloCaloCalo MuonMuonMuonMuon Pixel/SCTPixel/SCTPixel/SCTPixel/SCT

LVL1LVL1TriggerTriggerLVL1LVL1

TriggerTrigger

RODROD RODROD RODROD

ROBROB ROBROB ROBROB

LVL2 CPU FarmLVL2 CPU FarmRoIRoI

FTKFTKFTKFTK

Full Pixel/SCTHits received @50KHz~100KHz

High quality track(PT > ~2 GeV)Not only RoI

LVL1 accept の Pixel/SCT のヒット情報から飛跡を再構成し、 2GeV 以上の全トラックの方向 ,Pt, インパクトパラメータ , などを高速に Lv2に送る。

2013 年稼動にむけて開発研究中であり、現在 TDR を執筆中。

3

FTK の目的

例：

* ダウンタイプへの結合が 大きな tan で強調される。LVL1,4jet triggerLVL1,4jet trigger のの bandwidthbandwidth を増やせ、を増やせ、 4jet trigger4jet trigger

のの EtEt 閾値が閾値が 50 GeV50 GeV からから 30GeV30GeV に下げることが可能。に下げることが可能。

現状のデザインでは、トラッキングは LVL2 とその下流で行われる。そこに FTK が LVL2 に全領域のトラック情報をあたえることによって：

•impact parameter(isolation) を使ってｂクォーク（ τ ）を識別することにより、膨大な量の QCD を破棄することができ、 LVL2 のインプット幅を増やせる。結果マルチジェットトリガーの P ｔ閾値を下げられる。

•ROI 以外のオブジェクトを LVL2 decision に使える。

•LVL2 でトラッキングしない分 LVL2 を他の事に使える。

•などなど

4

FTK システム

システム上 FTK ではこれらのプロセスを１～２ｍｓ以内に行わなければならない！プロセス時間の見積もりが必要。　　　　　　この発表のメインテーマ

8 region (~45°/region)

Pixels & SCT

RODs

Raw dataROBs

Data Organizer(DO)

Associative Memory(AM)

Track Fitter(TF)

FTK

Track Data

Hit

Super Strip

Road

Data Formatter(DF)

Ｘ 8 (each region)

11 レイヤー（ 3pixel + 8 SCT ）

5

Data Organizer (DO)

DO

DO

DODO

DO

DO

DF

ヒット

AM

スーパーストリップ

AM wait all hits

Processing timeAverage # of hitUnbiasbias

biased # of hit in DO make delay.

6DO/region を仮定。　 40MHz サイクルでヒットをスーパーストリップへ処理 (FIFO)11 layer を 6DO でカバーするので、基本的に 1DO が 2 layer のヒットを処理。全てのヒット情報を保持する。

ヒット数（ pixel layer3 ）

790 hits

ヒット数は平均750 hits / layer

WHbb 1034

1DO に 1500 Hits 入射で　～ 10 μsec

laye

r

6

Associative Memory (AM)

Data Organizer(DO)

Associative Memory(AM)

Track Fitter(TF)

FTK

Track Data

Hit

Super Strip

Road

Data Formatter(DF)

Ｘ 8 (each region)

7

Associative Memory (AM)

AM

12 AM/region を仮定。 40MHz サイクルで Road を評価。DO からの全てのヒット情報を取得後 Road を評価。

. . . 12 AM boardspattern

AM6 DO

FIFO

DO

SS

Road

Road

それぞれの AM には 2(5) M pattern の Road が入っており、 DO からのスーパーストリップがマッチした road を出力する。

DO

AM は Road を作るために全てのヒット情報を待つためプロセス時間に大きく影響！

laye

r

8

DO Second Phase

Data Organizer(DO)

Associative Memory(AM)

Track Fitter(TF)

FTK

Track Data

Hit

Super Strip

Road

Data Formatter(DF)

Ｘ 8 (each region)

9

Data Organizer: Second Phase

DO

DO

DODO

DO

DO

Road

6DO/region を仮定。　 AM からの Road を関連する保持していた Hits と共に TF に 40MHz サイクルで出力する (FIFO) 。

TF

Each layer’sRoad and Hits

AM

基本的に次にくる TrackFitter に時間がかかるので、プロセス時間にはあまり影響しない。

10

Track Fitter(TF)

Data Organizer(DO)

Associative Memory(AM)

Track Fitter(TF)

FTK

Track Data

Hit

Super Strip

Road

Data Formatter(DF)

Ｘ 8 (each region)

11

Track Fitter (TF)

DO

TF

Road packet Assembler and Fit distributor

Each layer’sRoad and Hits

GigaFitter

GigaFitter

GigaFitter

GigaFitter

GigaFitter

GigaFitter6 Giga fitter

Track 情報

x 8 Region

DO からの Road と関連したヒットをフィットしてトラックの情報を得る。１ TF に６ GigaFitter を仮定。１ GagaFitter は１ GH ｚでフィットを行う。

１イベントで平均 200 kFit（スーパーストリップサイズに依存）平均 40 μsec 程度のプロセス時間

laye

r

12

Track from FTK

小さい SS 　　　　　大きい SS

全 layer に hit を要求　　　　　　　Hit なし layer を許容

Track Efficiency や　 Fit の数は SS size と AM に収められる pattern の数に依存する。

FTKOffline

FTKOffline

FTK iPAT 30

今回のシュミレーションでは 5mm （２ M 　 pattern 90% 　 Track Eff ）程度の SS サイズを使用（大プロセス時間）。　最終的には 500μm (20M pattern) 程度になる予定。

13

プロセス時間の見積もりこのようなプロセス時間を正しく見積もれるか？

データのある CDF も同じような TrackingTrigger （ SVT ）があるのでそれでチェックする。

CDF のデータとシュミレーションの結果は良く一致！

Processing time (μsec)Date 読み出し上でのフェイク

プロセス時間（データ　－　シュミレーション） プロセス時間

今回のシュミレーション ーData 　　　　　　　　　　　　ー

14

Total FTK processing time (DO/AM/TF only)

８ region でそれぞれシュミレーションの情報を使いプロセス時間をみつもり、最も遅かった region をトータルのプロセス時間とした。An example: Single muon MC no pileup An example: WHbb 1034

15

FTK processing time

WHbb 1034 MC

• Peak: ~ 0.15 ms• 57% is within 1 ms• 74% is within 2 ms• 86% is within 5 ms• 4% is over 10 ms • Max 24 ms

プロセス時間の長いテールリージョンのイベントは膨大な数の fit に依存する。　すなわち、ほとんど　 #fit/ 6 GigaFitter x 1 ns がプロセス時間。 つまり GigaFitter の数を２倍にすれば、プロセス時間は 1/2.

Very very preliminary

これは最悪ケースをシュミレーションしただけ。実際には、ボードの構成やシステムの改良を最適していく。

16

Event Examples

The slowest event (23ms)プロセス時間が長いイベントの例

2ms

17

Summary• FTK の開発研究は順調に進んでいる。• 11 月末に TDR が完成する予定。

• 11 月の衝突データを有効利用。• L2 　トラッキングとの比較。

• マルチジェット MC でのプロセス時間の研究（ lum1033,34,35 ）。• FTK システムの構成の最適化。• Event buffer size の研究。

今後の予定

プロセス時間研究の今後の予定