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20 aprile 2006

IFAE 2006

Pietro Govoni

L’High Level Trigger di CMS

Pietro Govoni

Universita’ di Milano-Bicocca e INFN Milano-Bicocca

IFAE 2006

20 aprile 2006

IFAE 2006Pag 2 Pietro Govoni

schema del talk

• HLT: necessita’ e strategia• la struttura generale del trigger• gli algoritmi e l’identificazione di

oggetti fisici• conclusioni

20 aprile 2006


il flusso di dati a CMS

LEVEL-1 TriggerHardwired processors (ASIC, FPGA) Pipelined massive parallel

HIGH LEVEL Triggers Farms of

processors

10-9 10-6 10-3 10-0 103

25ns 3µs hour yearms

Reconstruction&ANALYSISTIER0/1/2

Centers

ON-lineOFF-line

sec

Giga Tera Petabit

dagli eventi misurati agli oggetti fisici

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il trigger di alto livello: HLT

la dimensione (1MB) ed il rate (100 kHz) degli eventi selezionati dal

primo livello di trigger rappresentano

una sfida senza precedenti

il trigger di alto livello HLT di CMS e’ implementato in un unico passaggio, completamente a livello software, su una farm di PC commerciali

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Vantaggi dell’architettura sw

• il trigger software e’ molto flessibile e facilmente adattabile a canali di fisica nuovi

• offre massima liberta’ in quali dati utilizzare e nella sofisticazione degli algoritmi

• gode al massimo dei benefici dallo sviluppo tecnologico

• permette di minimizzare gli elementi costruiti “in casa”: costi ridotti e facilita’ di manutenzione (prodotti di mercato)l’evoluzione tecnologica dei calcolatori confrontata con le esigenze di CMS al tempo del DAQ TDR e previste per l’inizio della acquisizione dati (2007)

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La farm di processing

gli eventi L1 arrivano alle builder unit (BU) dai sotto-rivelatori, che formano gli

eventi completi

le filter unit (FU) richiedono il dispatch di eventi alle BU in modo asincrono e processano un evento

per volta

gli eventi selezionati vengono inoltrati ad uno storage

manager (StoMan) che li salva su dischi di buffer

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caratteristiche dell’HLT

• ricostruisce e seleziona oggetti fisici (e,,,j,met,b,)• legge l’evento completo (massima granularita’ ed accesso a

calibrazioni ed allineamento)

• efficiente sui canali previsti per il programma di fisica di CMS

• piu’ generale possibile per salvare eventi inaspettati• indipendente da una conoscenza precisa di calibrazioni ed

allineamento• deve essere possibile monitorarne le prestazioni• utilizza algoritmi al piu’ possibile aderenti all’analisi off-

line

• limitato dal tempo CPU necessario agli algoritmi, • il rate di scrittura su supporto (100 Hz)• dalla precisione nella calibrazione ed allineamento

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Ricostruzione nel HLT

• regional reconstruction: applica gli algoritmi solamente alle regioni interessanti dei sotto-rivelatori (a partire dal livello 1)

• partial reconstruction: ricostruisce gli oggetti fisici quanto basta per selezionare gli eventi

• gli algoritmi sono suddivisi in sotto-livelli, per scartare il prima possibile gli eventi indesiderati

• gi eventi selezionati attraversano tutti i processi di selezione per essere suddivisi in stream successivamente

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elettroni e fotoni

basic cluster

super-cluster

il primo sotto-livello (L2) consiste nella ricostruzione dell’energia depositata in ECAL con cluster di cristalli contigui e nel recupero dell’energia irraggiata per bremsstrahlung con cluster di cluster lungo la direzione (supercluster)

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l’algoritmo completo

matching super-cluster ↔ pixel detector

YES NO

electron identification

High ET cut

YES NO

photon identification

jet rejection

• al livello L2.5 viene propagata la posizione dei supercluster al rivelatore a pixel

• se si trova una sovrapposizione, la traccia viene ricostruita con tutto il tracker

• altrimenti, si applica una soglia per discriminare fotoni

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muoni

LIVELLO 2 (solo rivelatori )• parte dai candidati L1• ricostruisce la traiettoria

dall’interno verso l’esterno con un Kalman filter

• secondo fit verso l’interno forzato verso la regione di interazione

• risoluzione in Pt ~ 10%

LIVELLO 3 (tracker)• parte dai candidati L2

(regional reconstruction)• ricostruisce la traiettoria

nel tracker dall’interno con un Kalman filter

• fit globale, dopo aver risolto eventuali ambiguita’

• risoluzione in Pt ~ 1.5%

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• cono attorno al muone (R=0.2)• la soglia si applica sulla somma di PT delle tracce

attorono al tranne la sua (da 2.0 GeV/c a 3.0 GeV/c)• applicabile a L3

• cono attorno al muone (R=0.2) con un cono di veto (R=0.07)• la soglia si applica su ET = ET

ECAL+ETHCAL (da 6.5 GeV a 9 GeV)

• applicabile a L2

i criteri di isolamento

vengono implementati tre tagli di isolamento per sopprimere muoni provenienti da b,c,K,

• cono attorno al muone (R=0.2) e cono di veto (R=0.015)• la soglia si applica sulla somma di PT delle tracce puntanti allo

stesso vertice del L3 nei pixel (da 1.8 GeV/c a 3.8 GeV/c)• applicabile a L2 o L3

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getti

• l’identificazione dei getti e’ fatta con un algoritmo a cono iterativo, con l’apertura R e la soglia di seed come parametri

• i parametri ottimali scelti sono R=0.5 e come soglia sul seed 2 GeV

• l’energia dei getti ricostruita va corretta per la non linearita’ nella risposta dei calorimetri ai pioni, per il rumore elettronico e per l’energia di pile-up

• a causa della molteplicita’ dell’evento, soprattutto ad alta luminosita’ si generano fake jet, che vanno scartati

• il campo magnetico di CMS sposta ad alto particelle a bassa energia, alterando la distribuzione energetica dell’underlying event e del pile up

• il rate di getti a CMS e’ molto elevato, quindi sono necessari algoritmi di trigger composti che associno ai getti richieste su altri oggetti fisici

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• basato sullo studio del parametro di impatto

• regional reco e partial reco• e’ necessario calcolare la posizione

del vertice primario• la ricostruzione della direzione dei

getti e’ cruciale

• identificare neutrini• ET

miss identificata come la somma vettoriale delle torri al di sopra di 500 MeV

• selezione studiata per eventi del tipo A0/H02

• stati finali con un leptone e un getto , due getti o solo un getto

• getti molto sottili con un cono di isolamento attorno

trigger associati

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rate ed efficienze

Trigger Threshold (=90-95%) (GeV)

Indiv.Rate (Hz)

Cumul rate(Hz)

1e, 2e 29, 17 34 34

1, 2 80, (40*25) 9 43

1, 2 19, 7 29 72

1, 2 86, 59 4 76

Jet * Miss-ET180 * 123 5 81

1-jet, 3-jet, 4-jet 657, 247, 113 9 89

e * jet 19 * 52 1 90

Inclusive b-jets 237 5 95

Calibration/other 10 105 Channel Efficiency (for fiducial objects)

H(115 GeV) 77%

H(160 GeV)WW* 2 92%

HZZ4 92%

A/H(200 GeV)2 45%

SUSY (~0.5 TeV sparticles) ~60%

With RP-violation ~20%

We 67% (fid: 60%)

W 69% (fid: 50%)

Top X 72%

trigger rate individuali e cumulati per varie tipologie di selezione e relative soglie di accettanza

efficienza di selezione del trigger per alcuni

canali di fisica di riferimento

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tempo CPU

Trigger CPU (ms) Rate (kHz) Total (s)

1e/, 2e/ 160 4.3 688

1, 2 710 3.6 2556

1, 2 130 3.0 390

Jets, Jet * Miss-ET 50 3.4 170

e * jet 165 0.8 132

B-jets 300 0.5 150

•~300 ms/evento su 1GHz Pentium-III CPU•a bassa luminosita’ 50 kHz output di L1•necessarie 2,000 CPU

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verso la presa dati

la struttura dell’HLT di CMS e’ sempre piu’ tangibile, sia dal punto di vista hardware che

software

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problemi aperti

• sara’ necessario uno studio attento dei tempi di accesso on-line ai raw data

• gli algoritmi esistenti andranno raffinati e nuovi algoritmi implementati in funzione dei primi dati

• nuove selezioni con oggetti combinati saranno implementate, aumentando i tempi di calcolo

• gli effetti dovuti al fascio nella macchina (beam halo) andranno tenuti in considerazione nelle selezioni

• gli attuali algoritmi saranno continuamente migliorati con attenzione al tempo di calcolo impiegato dai processi

• durante la presa dati sara’ nota con precisione l’occupancy degli eventi e, di conseguenza, l’effettiva velocita’ degli algoritmi (regional reconstruction)

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conclusioni

• L’HLT di CMS deve essere in grado di gestire un altissimo flusso di dati riducendo il rate di L1 da 100 kHz a 100 Hz

• La selezione deve essere efficiente, inclusiva, stabile e flessibile per salvare al meglio soltanto i dati interessanti per la fisica

• e’ stata scelta una architettura software, implementata su una farm di computer commerciali

• questo modello e’ stato testato sia sul piano algoritmico che del computing

• la sua struttura permettera’ una precisa messa a punto del rivelatore dall’inizio della presa dati

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ringraziamenti

mille grazie a Giovanni Franzoni, Emilio Meschi, Michele Michelotto, Marco Paganoni, Lucia Silvestris, Marco Zanetti

che cosa succede fuori CMS

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