TỔNG QUAN
CERN đang ứng dụng những mô hình AI cực nhỏ, được tùy chỉnh và khắc trực tiếp lên chip silicon, để lọc dữ liệu thời gian thực từ Máy Gia Tốc Hạt Lớn (LHC). Việc này giúp xử lý khối lượng dữ liệu cực lớn mà LHC tạo ra.
Đường hầm LHC và các thiết bị dò
THÁCH THỨC DỮ LIỆU
LHC tạo ra khối lượng dữ liệu thô vô cùng lớn — khoảng 40,000 exabyte mỗi năm, tương đương một phần tư toàn bộ dữ liệu Internet. Trong thời gian hoạt động mạnh nhất, dòng dữ liệu có thể đạt tới hàng trăm terabyte mỗi giây.
Va chạm proton trong thiết bị dò LHC
Chỉ có khoảng 0.02% sự kiện xảy ra được giữ lại để phân tích. Giai đoạn lọc đầu tiên, gọi là Trình Kích Hoạt Cấp 1 (Level-1 Trigger), bao gồm khoảng 1,000 FPGA giúp đánh giá dữ liệu trong chưa đến 50 nanosecond.
CÁCH TIẾP CẬN AI VÀ NỀN TẢNG KỸ THUẬT
CERN chọn thiết kế mô hình AI cực nhỏ và tối ưu hóa cho các điều kiện đặc biệt của môi trường LHC. Những mô hình này được biên dịch bằng công cụ mã nguồn mở HLS4ML thành mã C++ có thể tổng hợp, sau đó triển khai trực tiếp lên FPGA hay ASIC.
Thuật toán AXOL1TL trên FPGA/ASIC
Một đặc điểm nổi bật là các bảng tra cứu tiền tính toán cho phép hệ thống đưa ra output gần như ngay lập tức mà không cần thực hiện đầy đủ tính toán dấu phẩy động.
KẾ HOẠCH TƯƠNG LAI
CERN đang chuẩn bị cho việc nâng cấp LHC lên phiên bản Cao Độ (HL-LHC) vào năm 2031. Công việc này nhằm đảm bảo thiết bị có thể tiếp tục cung cấp các khám phá khoa học trong lĩnh vực vật lý hạt.
HỆ QUẢ
Trong khi ngành công nghiệp AI đang hướng tới các mô hình ngôn ngữ lớn, CERN lại chọn phát triển các mô hình cực nhỏ và nhanh. Phương pháp này có thể ảnh hưởng đến thiết kế hệ thống máy tính hiệu suất cao trong các lĩnh vực yêu cầu xử lý thời gian thực.