Si vous partez en road trip cet été, vous utiliserez probablement une application comme Google Maps pour trouver votre chemin. Peu importe où vous allez ou combien de temps vous prévoyez de rester sur la route, il est toujours utile de savoir où vous êtes et comment vous rendre là où vous voulez être.

Mais Google Maps ne se limite pas à se rendre d’un point A à un point B. Cette application peut faire beaucoup de choses, et si vous comptez rester sur la route pendant une période prolongée, il est sage d’en profiter. Mais bien sûr, cela nécessite de savoir ce que propose réellement Google Maps. Heureusement, nous pouvons vous orienter dans la bonne direction.

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L’ordinateur portable HP OMEN 16 est doté d’un écran IPS 1080p de 16 pouces, d’un processeur Intel Core i7-13700HX, d’un GPU GeForce RTX 4060, de 16 Go de RAM DDR5-5600 MHz et d’un SSD PCIe NVMe M.2 de 512 Go. Le processeur Intel Core i7-13700HX « Raptor Lake » de 13e génération est doté d’une horloge boost maximale de 5 GHz avec 16 cœurs, 24 threads et 30 Mo de cache, un processeur puissant qui peut gérer les tâches de jeu et de productivité et ne gênera pas vos dessins.

Le RTX 4060 se situe entre le RTX 3070 et le RTX 3070 Ti, il n’est donc certainement pas en reste en termes de performances de jeu. Il s’agit d’un GPU de génération actuelle très performant qui peut facilement exécuter des jeux sur un écran natif 1080p, même avec des paramètres élevés ou maximum.

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À mesure que la récolte de données issues des expériences LHC continue d’augmenter, le nombre requis de collisions simulées augmente également. Il s’agit d’une tâche gourmande en ressources, car des centaines de particules doivent être suivies à travers des géométries de détecteurs complexes pour chaque collision physique simulée – et les statistiques de Monte Carlo doivent généralement dépasser les statistiques expérimentales d’un facteur 10 ou plus, afin de réduire les incertitudes lors de la comparaison des distributions mesurées avec les distributions théoriques. prédictions. Pour prendre en charge la collecte de données lors de l’exécution 3 (2022-2025), la collaboration ATLAS a développé, évalué et déployé un large éventail d’améliorations détaillées de son logiciel de simulation de détecteurs.

La production de données de simulation commence par la génération des particules produites dans le Grand collisionneur de hadrons (LHC) entre des collisions de protons et de protons ou d’ions lourds, suivie de la simulation de leur propagation à travers le détecteur et de la modélisation des signaux électroniques issus des couches de détection actives. Des ressources informatiques importantes sont nécessaires lorsque les hadrons, les photons et les électrons pénètrent dans les calorimètres électromagnétiques et produisent des gerbes contenant de nombreuses particules secondaires dont les trajectoires et les interactions avec le matériau du détecteur doivent être calculées. La géométrie complexe en accordéon du calorimètre électromagnétique ATLAS rend la simulation par Geant4 du développement de gerbes dans le régime calorimétrique particulièrement gourmande en calcul, représentant environ 80 % du temps total de simulation pour un événement de collision typique.

Étant donné que l’informatique coûte de l’argent et consomme de l’énergie électrique, il est hautement souhaitable d’accélérer la simulation des événements de collision sans compromettre la précision. Par exemple, des ressources CPU importantes étaient auparavant consacrées au transport de photons et de neutrons ; Cela a été atténué en supprimant de manière aléatoire 90 % des photons (neutrons) d’énergie inférieure à 0,5 (2) MeV et en augmentant l’énergie déposée par les 10 % restants de particules de faible énergie. La simulation des photons dans le calorimètre électromagnétique précisément segmenté a pris beaucoup de temps car les probabilités de chaque processus d’interaction possible étaient calculées à chaque fois que les photons franchissaient la limite matérielle. Le temps de calcul est considérablement réduit en utilisant une géométrie uniforme sans limites de transfert de photons et en localisant les interactions simulées à l’aide du rapport des sections efficaces dans les différentes couches de matériau. L’effet combiné des améliorations augmente la vitesse moyenne d’environ deux fois.

ATLAS a également utilisé avec succès des algorithmes de simulation rapides pour tirer parti des ressources informatiques disponibles. La simulation rapide vise à éviter la simulation Geant4 coûteuse en calcul des douches calorimétriques en utilisant des modèles avec des paramètres nettement plus rapides et conservant la plupart des performances physiques des simulations plus détaillées. Cependant, une limitation majeure de la simulation rapide utilisée par ATLAS lors de l’exécution 2 était la modélisation inexacte des phénomènes physiques observables, tels que la description détaillée de la sous-structure du jet reconstruite à l’aide d’algorithmes de regroupement à grand rayon.

AtlFast3 fournit des simulations physiques rapides et haute résolution

Pour l’exécution 3, ATLAS a développé un kit d’outils de simulation rapide entièrement repensé, connu sous le nom d’AtlFast3, qui simule l’intégralité du détecteur ATLAS. Tandis que les systèmes de suivi continuent d’être simulés avec Geant4, la réponse énergétique des calorimètres est simulée selon une approche hybride combinant deux nouveaux outils : FastCaloSim et FastCaloGAN.

FastCaloSim mesure l’évolution longitudinale et latérale des gerbes électromagnétiques et hadroniques, tandis que la réponse énergétique simulée de FastCaloGAN est basée sur des réseaux neuronaux antagonistes génératifs entraînés sur des gerbes Geant4 précédemment simulées. AtlFast3 combine efficacement les atouts des deux approches en sélectionnant l’algorithme le plus approprié en fonction des propriétés des particules à l’origine de la gerbe, qui est réglé pour optimiser les performances des observables reconstruits, y compris ceux exploitant la sous-structure du jet. Par exemple, la figure 1 montre que l’approche hybride AtlFast3 représente très précisément le nombre de composants d’avion reconstruits tels que simulés avec Geant4.

Grâce à ses performances physiques nettement améliorées et à son accélération d’un facteur 3 (par rapport au Z → ee événements) et 15 (pour les p élevés_T di-jet), AtlFast3 jouera un rôle essentiel dans la fourniture de simulations physiques haute résolution d’ATLAS pour l’exécution 3 et au-delà, tout en répondant aux contraintes de calcul budgétaire de la collaboration.