Der ATLAS LVL2-Trigger mit FPGA-Prozessoren : Entwicklung, Aufbau und Funktionsnachweis des hybriden FPGA/CPU-basierten Prozessorsystems ATLANTIS

Diese Arbeit beschreibt die Konzeption und Realisierung des hybriden FPGA/CPU-basierten Prozessorsystems ATLANTIS als Triggerprozessor für das geplante ATLAS-Experiment am CERN. Auf der Basis von CompactPCI wird eine enge Verknüpfung zwischen einem Multi-FPGA-System und einer Standard-CPU umgesetzt. Das System ist in der Rechenleistung skalierbar und flexibel nutzbar. Dies wird durch die Aufteilung in spezifische FPGA-Boards für die Algorithmenausführung und I/O-Funktionalität und durch einen integrierten Privat-Bus erreicht. Die Untersuchungen mit dem ATLANTIS-System beziehen sich auf zwei Kernstellen der 2. Triggerstufe (LVL2). Zum einen soll die Ausführung zeitkritischer B-Physik-Triggeralgorithmen beschleunigt werden. Der im Rahmen dieser Arbeit als Funktionsnachweis durchgeführte Benchmark des Full-Scan-TRT-Algorithmus hat gezeigt, daß die Ausführung gegenüber einer Standard-CPU um einen Faktor 5.6 beschleunigt werden kann. Als zweite ATLAS-Anwendung werden mit dem ATLANTIS-System Studien zu den Readout-Systemen durchgeführt. Für Untersuchungen im LVL2-Prototypensystem ist eine dauerhafte Installation des ATLANTIS-Systems am CERN vorgesehen. Der universelle Charakter von ATLANTIS zeigt sich in weiteren Anwendungen, die für das System entwickelt werden und deren Umsetzung im Rahmen dieser Arbeit unterstützt wurde: Das sind Triggeraufgaben bei Experimenten an der GSI/Darmstadt, die beschleunigte Ausführung von 2D/3D-Bildverarbeitungsanwendungen und die Simulation von N-Körper-Systemen in der Astrophysik. Die Anwendungsentwicklung kann mit der standardisierten Hardwarebeschreibungssprache VHDL durchgeführt werden. Alternativ dazu kann die in Mannheim entwickelte Sprache CHDL benutzt werden. Die Entwicklungs-Tools werden durch das ATLANTIS-Betriebssystem ergänzt

Control Software for Reconfigurable Coprocessors

On-line data processing at the ATLAS general purpose particle detector, which is currently under construction at Geneva, generates demands on computing power that are difficult to satisfy with commodity CPU-based computers. One of the most demanding applications is the recognition of particle tracks that originate from B-quark decays. However, this and many others applications can benefit from parallel execution on field programmable gate arrays (FPGA). After the demonstration of accelerated track recognition with big FPGA-based custom computers, the development of FPGA based coprocessors started in the late 1990's. Applications of FPGA coprocessors are usually partitioned between the host and the tightly coupled coprocessor. The objective of the research that I present in this thesis was the development of software that mediates to applications the access to FPGA coprocessors. I used a software process based on iterative prototyping to cope with the expected changing requirements. Also, I used a strict bottom-up design to create classes that model devices on the coprocessors. Using these low-level classes, I developed tools which were used for bootstrapping, debugging, and firmware update of the coprocessors during their development and maintenance. Measurements show that the software overhead introduced by object-oriented programming and software layering is small. The software-support for six different coprocessors was partitioned into corresponding independent packages, which reuse a set of packages that provide common and basic functions. The steady evolution and use of the software during more than four years shows that the software is maintainable, adaptable, and usable

A Kaon Trigger for FOPI : Development and Evaluation of a Trigger System for Strange Particles

During collisions of heavy ions at high energies at SIS/GSI, nuclear matter can be exposed to high densities and temperatures. The FOPI experiment detects the traces of the charged particles produced in the nuclear reaction. Their analysis, in particular with respect to the strange K mesons, can extend our knowledge about the structure of nuclear matter and the processes during the evolution of neutron stars and black holes. However, kaons are rarely observed, hence the derived physics results suffer from large uncertainties. In order to significantly enhance the kaon yield, a trigger, which is able to prevent the time consuming readout of the complete detector data for uninteresting events, was developed within the scope of this work. For that purpose, a Hough transform based algorithm was created. It reconstructs particle tracks from a small fraction of the data of the drift chamber CDC. A geometrical matching to the information from the new high-precision time-of-flight detector GRPC allows the determination of the found particles' species. In order to fulfill the requirements from the data bandwidth and the computing intensity, special-purpose processors are required. About 5 to 6 of the FPGA based MPRACE boards developed at Mannheim University can provide this performance cost-effectively. The consistent parallelization of the individual program steps makes the exploitation of the full power of MPRACE and thus a processing time of less than 100 us per event possible. Detailed simulations of the trigger systems show, that in experiments with light nuclei like nickel at beam energies of 1.93 GeV/u the K^+ yield can be enhanced by a factor of 6, and the K^- yield by a factor of 11