npeЯдерная физика и инжинирингNuclear Physics and Engineering2079-56292079-5637МИФИ10.56304/S2079562920060196npe-48Research ArticleМатематическое моделирование в ядерных технологияхMathematical Modeling in Nuclear TechnologiesИспользование распараллеливания в задачах анализа физических данных эксперимента LHCbUsing Parallelization in the Analysis of Physics Data of the LHCb ExperimentЕгорычевА. В.EgorychevА. V.

Москва, 117218 

Moscow, 117218 

artem.egorychev@cern.chБеляевИ. М.BelyaevI. M.

Москва, 117218 

Moscow, 117218

ОвсянниковаТ. А.OvsiannikovaТ. A.

Москва, 117218 

Moscow, 117218

НИЦ “Курчатовский Институт” – ИТЭФРоссияAlikhanov Institute for Theoretical and Experimental Physics, National Research Centre “Kurchatov Institute”Russian Federation2021220420241229599Copyright © Егорычев А.В., Беляев И.М., Овсянникова Т.А., 20242024Егорычев А.В., Беляев И.М., Овсянникова Т.А.Egorychev А.V., Belyaev I.M., Ovsiannikova Т.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://npe.elpub.ru/jour/article/view/48

Технологии распараллеливания являются в настоящее время активно развивающейся сферой в методах разработки программного обеспечения. Адаптация программного обеспечения к существующим многоядерным и многопроцессорным системам, применяя распараллеливание, позволяет существенно повысить производительность вычислений и значительно уменьшить скорость обработки большого массива данных. Высокая скорость работы программного обеспечения важна как для предварительной обработки данных в режиме реального времени, так и для анализа данных на всех последующих этапах, включая и этап визуализации данных. Это требование является ключевым для экспериментов Большого адронного коллайдера (БАК). В докладе будут представлены результаты применения технологии распараллеливания в задачах анализа физических данных эксперимента LHCb, реализованных в программном обеспечении OSTAP, на базе программных пакетов pathos и pyROOT.

Usage of parallelised tools allows the efficient exploitation of the modern multicore and muptiprocessor systems and significant reduction of the processing time for the interactive data analysis. The development and performance of the parallelisation software within the OSTAP project, used for the interactive analysis of LHCb data, are reported. The efficient multicore and multiprocessing paralellisation is achieved via usage the pathos framework for heterogeneneous computing.

LHCbROOTpyROOTpythonpathosswanOSTAPLHCbROOTpyROOTpythonpathosswanOSTAPReferencesAaij R. et al. // Int. J. Mod. Phys. A. 2015. V. 30. P. 1530022.Aaij R. et al. // Int. J. Mod. Phys. A. 2015. V. 30. P. 1530022.Brun R. and Rademakers F. // Nucl. Instrum. Methods Phys. Res., Sect. A. 1997. V. 389. P. 81. https://doi.org/10.1016/S0168-9002(97)00048-X https://doi.org/10.5281/zenodo.3895860Brun R. and Rademakers F. // Nucl. Instrum. Methods Phys. Res., Sect. A. 1997. V. 389. P. 81. https://doi.org/10.1016/S0168-9002(97)00048-X https://doi.org/10.5281/zenodo.3895860Aaij R. et al. // J. High Energy Phys. 2020. V. 08. P. 123.Aaij R. et al. // J. High Energy Phys. 2020. V. 08. P. 123.Pereima D. // Search for New Decays of Beauty Particles at the LHCb Experiment. PhD Thesis. NRC Kurchatov Inst., ITEP. 2020 . Moscow. CERN-THESIS-2020–204. https://cds.cern.ch/record/2745798?ln=en.Pereima D. // Search for New Decays of Beauty Particles at the LHCb Experiment. PhD Thesis. NRC Kurchatov Inst., ITEP. 2020 . Moscow. CERN-THESIS-2020–204. https://cds.cern.ch/record/2745798?ln=en.Aaij R. et al. // J. High Energy Phys. 2021. V. 02. P. 24. https://doi.org/10.1007/JHEP02(2021)024Aaij R. et al. // J. High Energy Phys. 2021. V. 02. P. 24. https://doi.org/10.1007/JHEP02(2021)024Aaij R. et al. // J. High Energy Phys. 2018. V. 08. P. 131.Aaij R. et al. // J. High Energy Phys. 2018. V. 08. P. 131.OstapHEP/ostap: v1.5.0.4. 2020. https://doi.org/10.5281/zenodo.4005683OstapHEP/ostap: v1.5.0.4. 2020. https://doi.org/10.5281/zenodo.4005683Belyaev I. et al. // CERN Report CERN-LHCb-2004-089. https://inspirehep.net/literature/928906.Belyaev I. et al. // CERN Report CERN-LHCb-2004-089. https://inspirehep.net/literature/928906.McKerns M.M. et al. // Building a Framework for Predictive Science. Proc. 10th Python in Science Conf., 2011. http://arxiv.org/pdf/1202.1056.McKerns M.M. et al. // Building a Framework for Predictive Science. Proc. 10th Python in Science Conf., 2011. http://arxiv.org/pdf/1202.1056.Pipalo D. et al. // J. High Energy Phys. 2021. V. 02. P. 24. https://doi.org/10.1007/JHEP02(2021)024; Future Gener. Comput. Syst. 2016. V. 78 (3). P. 1071. https://doi.org/10.1016/j.future.2016.11.035Pipalo D. et al. // J. High Energy Phys. 2021. V. 02. P. 24. https://doi.org/10.1007/JHEP02(2021)024; Future Gener. Comput. Syst. 2016. V. 78 (3). P. 1071. https://doi.org/10.1016/j.future.2016.11.035

The authors declare that there are no conflicts of interest present.