German Title: Ein Triggerprozessor zur Online-Spurrekonstruktion in der Hochenergiephysik

Preview

PDF, English Download (8MB) | Terms of use

Abstract

The detection and analysis of the large number of particles emerging from high-energy collisions between atomic nuclei is a major challenge in experimental heavy-ion physics. Efficient trigger systems help to focus the analysis on relevant events. A primary objective of the Transition Radiation Detector of the ALICE experiment at the LHC is to trigger on high-momentum electrons. In this thesis, a trigger processor is presented that employs massive parallelism to perform the required online event reconstruction within 2 µs to contribute to the Level-1 trigger decision. Its three-stage hierarchical architecture comprises 109 nodes based on FPGA technology. Ninety processing nodes receive data from the detector front-end at an aggregate net bandwidth of 2.16 Tbps via 1080 optical links. Using specifically developed components and interconnections, the system combines high bandwidth with minimum latency. The employed tracking algorithm three-dimensionally reassembles the track segments found in the detector's drift chambers based on explicit value comparisons, calculates the momentum of the originating particles from the course of the reconstructed tracks, and finally leads to a trigger decision. The architecture is capable of processing up to 20,000 track segments in less than 2 µs with high detection efficiency and reconstruction precision for high-momentum particles. As a result, this thesis shows how a trigger processor performing complex online track reconstruction within tight real-time requirements can be realized. The presented hardware has been built and is in continuous data taking operation in the ALICE experiment.

Translation of abstract (German)

Eine große Herausforderung der experimentellen Schwerionenphysik ist der Nachweis und die Auswertung der großen Anzahl an Teilchen, die bei hochenergetischen Stößen zwischen Atomkernen entstehen. Leistungsfähige Triggersysteme helfen dabei, die Auswertung auf relevante Ereignisse zu konzentrieren. Ein Hauptziel des Übergangsstrahlungsdetektors im ALICE-Experiments am LHC ist es, als Trigger auf Elektronen mit hohem Transversalimpuls zu reagieren. In dieser Arbeit wird ein Triggerprozessor vorgestellt, der die notwendige Online-Spurrekonstruktion durch massives Parallelisieren innerhalb von 2 µs durchführt, um zur Level-1-Triggerentscheidung beizutragen. Seine dreistufige hierarchische Architektur umfasst 109 auf FPGA-Technik basierender Knoten. Über 1080 optische Verbindungen empfangen 90 Verarbeitungsknoten die Daten aus dem Detektor-Front-End mit einer gesamten Nettodatenrate von 2,16 Tbps. Mit Hilfe speziell entwickelter Baugruppen und Verbindungen kombiniert das System hohe Bandbreite mit minimaler Latenz. Der eingesetzte Trackingalgorithmus setzt die in den Driftkammern des Detektors nachgewiesenen Teilchenspursegmente aufgrund expliziter Wertvergleiche dreidimensional zusammen, ermittelt aus dem Verlauf der so rekonstruierten Spuren den Impuls der erzeugenden Teilchen und führt schließlich zur Triggerentscheidung. Die Architektur kann in weniger als 2 µs bis zu 20.000 Spursegmente verarbeiten und erreicht eine hohe Nachweiseffizienz und Rekonstruktionsgenauigkeit für Teilchen mit hohem Transversalimpuls. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, wie ein Triggerprozessor, der aufwändige Online-Spurrekonstruktion innerhalb enger Echtzeitanforderungen ausführt, verwirklicht werden kann. Die dargestellte Hardware wurde real aufgebaut und befindet sich im Einsatz im ALICE-Experiment.