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The rapid development of general-purpose computing on graphics processing units (GPGPU) is allowing the implementation of highly-parallelized Monte Carlo simulation chains for particle physics experiments. This technique is particularly suitable for the simulation of a pixelated charge readout for time projection chambers, given the large number of channels that this technology employs. Here we present the first implementation of a full microphysical simulator of a liquid argon time projection chamber (LArTPC) equipped with light readout and pixelated charge readout, developed for the DUNE Near Detector. The software is implemented with an end-to-end set of GPU-optimized algorithms. The algorithms have been written in Python and translated into CUDA kernels using Numba, a just-in-time compiler for a subset of Python and NumPy instructions. The GPU implementation achieves a speed up of four orders of magnitude compared with the equivalent CPU version. The simulation of the current induced on 103 pixels takes around 1 ms on the GPU, compared with approximately 10 s on the CPU. The results of the simulation are compared against data from a pixel-readout LArTPC prototype.
Abed Abud, A., Abi, B., Acciarri, R., Acero, M., Adames, M., Adamov, G., et al. (2023). Highly-parallelized simulation of a pixelated LArTPC on a GPU. JOURNAL OF INSTRUMENTATION, 18(04), 1-33 [10.1088/1748-0221/18/04/P04034].
Highly-parallelized simulation of a pixelated LArTPC on a GPU
Abed Abud, A.;Abi, B.;Acciarri, R.;Acero, M. A.;Adames, M. R.;Adamov, G.;Adamowski, M.;Adams, D.;Adinolfi, M.;Adriano, C.;Aduszkiewicz, A.;Aguilar, J.;Ahmad, Z.;Ahmed, J.;Aimard, B.;Akbar, F.;Allison, K.;Alonso Monsalve, S.;Alrashed, M.;Alt, C.;Alton, A.;Alvarez, R.;Amedo, P.;Anderson, J.;Andrade, D. A.;Andreopoulos, C.;Andreotti, M.;Andrews, M. P.;Andrianala, F.;Andringa, S.;Anfimov, N.;Anicézio Campanelli, W. L.;Ankowski, A.;Antoniassi, M.;Antonova, M.;Antoshkin, A.;Antusch, S.;Aranda-Fernandez, A.;Arellano, L.;Arnold, L. O.;Arroyave, M. A.;Asaadi, J.;Ashkenazi, A.;Asquith, L.;Aurisano, A.;Aushev, V.;Autiero, D.;Ayala-Torres, M.;Azfar, F.;Back, A.;Back, H.;Back, J. J.;Bagaturia, I.;Bagby, L.;Balashov, N.;Balasubramanian, S.;Baldi, P.;Baldini, W.;Baller, B.;Bambah, B.;Barao, F.;Barenboim, G.;Barham Alzás, P.;Barker, G. J.;Barkhouse, W.;Barnes, C.;Barr, G.;Barranco Monarca, J.;Barros, A.;Barros, N.;Barrow, J. L.;Basharina-Freshville, A.;Bashyal, A.;Basque, V.;Batchelor, C.;Battat, J. 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2023
Abstract
The rapid development of general-purpose computing on graphics processing units (GPGPU) is allowing the implementation of highly-parallelized Monte Carlo simulation chains for particle physics experiments. This technique is particularly suitable for the simulation of a pixelated charge readout for time projection chambers, given the large number of channels that this technology employs. Here we present the first implementation of a full microphysical simulator of a liquid argon time projection chamber (LArTPC) equipped with light readout and pixelated charge readout, developed for the DUNE Near Detector. The software is implemented with an end-to-end set of GPU-optimized algorithms. The algorithms have been written in Python and translated into CUDA kernels using Numba, a just-in-time compiler for a subset of Python and NumPy instructions. The GPU implementation achieves a speed up of four orders of magnitude compared with the equivalent CPU version. The simulation of the current induced on 103 pixels takes around 1 ms on the GPU, compared with approximately 10 s on the CPU. The results of the simulation are compared against data from a pixel-readout LArTPC prototype.
Abed Abud, A., Abi, B., Acciarri, R., Acero, M., Adames, M., Adamov, G., et al. (2023). Highly-parallelized simulation of a pixelated LArTPC on a GPU. JOURNAL OF INSTRUMENTATION, 18(04), 1-33 [10.1088/1748-0221/18/04/P04034].
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
