高電力効率化を目指したFPGAによる大規模データ収集システムのシミュレーション

摘要

近年の衝突型加速器を用いた高エネルギー物理学実験分野では，より詳細な衝突事象の解析のために加速器·検出器の高度化が一層進んでおり，それに伴い検出器が生成するデータ量が爆発的に増加する傾向にある．検出器が吐き出すデータサイズは大きいもので1TB／sを超える．このデータをすべて蓄積することは不可能であり，オンラインでデータ処理·圧縮を如何に行うかが今後の課題である．本稿ではCERN／LHCにおける大型実験であるALICE TPCからの大容量データを大規模FPGAによって即時処理·圧縮する手法を述べ，さらにデータ圧縮の前段処理として重要となるコモンモードノイズの除去アルゴリズムの構成および評価結果を紹介する．