10 способов как сделать скриншот страницы сайта целиком ...

LHC@Home: волонтерские вычисления на основе BOINC, инфраструктура для изучения физики в ЦЕРН.

LHC@Home: волонтерские вычисления на основе BOINC, инфраструктура для изучения физики в ЦЕРН.
LHC@Home: волонтерские вычисления на основе BOINC, инфраструктура для изучения физики в ЦЕРН.
Проект LHC @ Home BOINC предоставил вычислительные мощности для численное моделирование для исследователей в ЦЕРН с 2004 года, и с тех пор 2011 был расширен с более широким спектром применения. Традиционный Код симуляции физики ускорителя CERN SixTrack продолжает поддержка волонтеров, а благодаря виртуализации ряд приложений из коллаборации LHC и теории частиц группы присоединились к объединенному проекту LHC @ Home BOINC. В документе рассматриваются проблемы, связанные с традиционными и виртуализированнымиприложениями в среде BOINC, и как добровольно вычислять был интегрирован в общую вычислительную стратегию лаборатории через консолидированный сервис LHC @ Home. Благодаря вычислительные мощности, предоставляемые добровольцами, присоединяющимися к LHC @ Home, были проведены многочисленныеисследования по физике пучка ускорителя, что позволило для улучшения понимания динамики заряженных частиц в ЦЕРН Большой адронныйколлайдер (LHC) и его будущие обновления.
1. LHC @ Home глобальный проект
В 2002 году в рамках продолжающегося поиска все более совершенных вычислений с соотношением цены и производительности, поскольку CERN переехала от мэйнфреймов до рабочих станций, а затем компьютеров, в статье об использовании PlayStations предлагается использовать даже более дешевые альтернативы. Однако ни PlayStation 2, ни 3 не обеспечили совместимость с IEEE 754 прецизионная арифметика с плавающей точкой, которая была и остается важной для большинства приложений CERN. Вместо был создан неформальный проект CompactPhysicsScreenSaver (CPSS) [1, 2], чтобы попытаться использовать несколько тысячи настольных ПК под управлением Windows в ЦЕРНе по ночам и выходным, когда они простаивают. Затем было предложено использовать инфраструктуру Berkeley Open InfrastructureforNetworkComputing (BOINC) для расширения потенциала использование по всему миру. Таким образом, добровольные вычисления успешно используются в ЦЕРН с 2004 года с LHC @ Homeпроект, и предоставил дополнительные вычислительные мощности для приложений с интенсивным использованием процессора с небольшими наборами данных, как, а также информационный канал для деятельности ЦЕРН. LHC @ Home начинался с кода ускорителя SixTrack [3, 4] которые были последовательно перенесены с мэйнфрейма на суперкомпьютер, на ферму эмулятора и ПК, а затем по программе моделирования детектора газа,Гарфилд [5]. Однако, поскольку приложения, работающие под BOINC, должны были быть скомпилированным для каждой возможной клиентской операционной системы, только приложение SixTrack было перенесено на Windows, Linux и более поздние клиенты MacOSX. Обратите внимание, что коды физики высоких энергий (HEP) работают почти исключительно под операционной системой Linux.
Благодаря разработкам, начатым в CERN, а затем внедренным в дистрибутив BOINC, такие программы для Linuxтеперь может работать на виртуальной машине (ВМ), распространяемой на добровольных компьютерах через BOINC и работающей на добровольных ПК в гипервизоре OracleVirtualBox. Это использование виртуализации под BOINC было впервые проектом Test4Theory LHC @ Home в течение 2008-2011 гг. [6, 7, 8, 9]. Это развитие позволило LHC экспериментирует с коллегами, чтобы запустить их моделирования также под BOINC, на виртуальной машине CernVM. Стоит отметить, что использование контейнеров Docker в качестве более легкой альтернативы виртуальным машинам было протестировано как доказательство концепции, но это требует больше работы.
Несколько экспериментальных групп выполняли пилотные проекты BOINC для своих сотрудников, чтобы внести свой вклад симуляции через BOINC и виртуализацию. ПослеопытасTest4Theory, ATLAS @ Homeидругие пилотные проекты с целью включения добровольных вычислений в производственную вычислительную инфраструктурудля HEP [10] были предприняты значительные усилия для консолидации исходного LHC @ Home и размещения дополнительных
приложения, использующие виртуализацию. Добавить больше приложений в проект BOINC просто; тем не мнение сделать несколько приложений привлекательными для волонтеров и пользователей из разных сообществ, в зависимости от приложения кредит был развернут. Счета и кредит BOINC добровольцев, которые внесли свой вклад в пилот проекты Test4Theory / vLHCathome и ATLAS @ Home были перенесены в консолидированный проект LHC @ Homeс помощью набора сценариев SQL, так как информация хранится в базе данных. Адрес электронной почты волонтера использовался в качестве уникального ключа для данных, так как идентификатор пользователя различается в каждом проекте в зависимости от того, когда волонтер присоединился к проекту BOINC.
В консолидированном LHC @ Home пользователи могут выбирать приложения, которые включены через проект LHC @ Home. предпочтения. По умолчанию только приложение SixTrack (для которого не требуется VirtualBox) включено для добровольцев.
После регистрации добровольцы, желающие запустить другие приложения, могут включить, например, ATLAS, CMS или Теория моделирование через настройки проекта LHC @ Home. Сегодня активные проекты BOINC объединяют 7.5 Петафлопс вычислительной мощности.
С точки зрения вычислительной мощности, предоставляемой добровольцами, среднее значение составляет около 1 × 105 задач моделирования.
Для SixTrack пики 3,5 × 105 одновременно выполняющихся задач на 2,4 × 104 хостах наблюдались вовремя Симуляционные кампании SixTrack, но учтите, что каждая задача SixTrack запускается дважды, чтобы исключить случайные ошибки хоста и минимизировать влияние неисправного хоста. Это можно сравнить со средним значением 2,5 × 105 работающей партии заданий на 1,4 × 105 процессорных ядер в вычислительном центре CERN, который полностью загружен задачами анализа и реконструкция столкновений, зарегистрированных экспериментами LHC, и имеет ограниченную запасную способность для динамики пучка моделирования. Приложения экспериментов LHC, которые требуют поддержки виртуализации на компьютерах добровольцев работали с постоянной нагрузкой около 7000 задач для ATLAS, 6000 для теории, 3500 для LHCb и 1000 для CMS.
SixTrack
SixTrack - это программа с открытым исходным кодом для моделирования траекторий заряженных частиц в кольцевых ускорителях; Это работает под управлением LHC @ Home с 2004 года. Было зарегистрировано около 1,5 × 105 пользователей с более чем 3 × 105 ПК.
Активные волонтеры LHC @ Home с момента запуска. Это обеспечило значительную вычислительную мощность для ускорителя физические исследования, для которых не было эквивалентной емкости в обычных вычислительных кластерах ЦЕРН.
Добровольцы, участвующие в SixTrack, обеспечили устойчивую вычислительную мощность более 45 терафлопс. На рис. 1 показано изменение во времени добровольцев, активных заданий и совокупного количества рабочих единиц (WU) с Февраля 2017. Обратите внимание, что каждый WU представляется как минимум дважды для обеспечения числовой стабильности результатов. Заметно, что количество добровольцев недооценивает фактическую доступную мощность ЦП, поскольку каждый волонтер мог обеспечить несколько машин, и каждая машина может быть многоядерной.
Рисунок 1: Эволюция во времени совокупного числа WU, волонтеров и задач, отправленных в BOINC с февраля 2017.
Код SixTrack в основном основан на Fortran, векторизован для использования векторных инструкций, конвейерной обработки, и аппаратные функции, такие как SSE и AVX. Он был портирован для использования с BOINC на Windows, MacOSX иLinux путем включения вызовов в библиотеку прикладного программирования (API) BOINC и перекомпиляции, и повторное связывание исходного кода для создания исполняемых файлов для каждой клиентской платформы. С 2004 года код приложения претерпел несколько обновлений для адаптации к новым версиям BOINC, а также к улучшениям самого SixTrack(см. [11] для недавнего отчета о состоянии кода). Основные функциональные изменения для последовательной и надежной операции описаны в [12], но последующие улучшения теперь позволяют использовать несколько компиляторов Фортрана, в любой уровень оптимизации, соответствующий стандарту Fortran, обеспечивающий идентичные результаты, т. е. разница в 0 единиц в LastPlace (ULP) на любом оборудовании, совместимом с IEEE 754 [13]. Чтобы достичь этого, выражения Фортрана, которые могли быть оценены в другом порядке, разрешенном стандартом, были заключены в скобки [14].
SixTrack может быть построенным во многих различных конфигурациях, например, для динамической апертуры (см. раздел 2) или коллимационных исследований, и с поддержкой или без поддержки контрольной точки / перезапуска, сжатого ввода / вывода, правильного и согласованного округления математических функций [15], BOINC и многое другое. Кроме того, он может работать на большинстве основных платформ (Linux, MacOSX, Windows, включая XP, Free BSD и Net BSD на x86 и x86 64, а также Linux на AArch64 включая системы Android), пока доступна UNIX-подобная среда сборки; в Windows это предусмотрено MSYS2. Существующая система сборки CMake-base может компилироваться из исходных текстов [16] и проверять воспроизводимостьрезультатов с использованием компиляторов GNU, Intel, NAG Fortran.
Согласованность до 0 ULP автоматически проверяется между версиями, платформами и компиляторами, используя набор тестов на основеCTest, который включает в себя автоматическое построение отчеты и результаты тестов опубликованы на CDash [17].
Теория
С 2011 года компьютерное моделирование Монте-Карло как текущих, так и исторических экспериментов на коллайдеревыполняется на виртуальной машине CernVM, отправленной добровольцам с помощью BOINC [6]. Такой так называемый «генератор событий» программы (см. [7] для введения и обзора) широко используются в HEP, как явные численные модели (часто очень сложная) динамика частиц и обеспечить теоретические справочные расчеты для экспериментального измерения. В рамках проекта Test4Theory, который впервые использовал технологию виртуальных машин для добровольцев В облачных приложениях более 3 триллионов событий были смоделированы с помощью различных программ моделирования, сгенерированные события сравниваются с большой (и постоянно растущей) библиотекой измерений физики частиц через Инструмент сохранения заклепочного анализа [18]. Результаты сохраняются в виде гистограмм и эталонных графиков в онлайн-режиме.
База данных MCPlots [9], которая доступна для глобального сообщества физиков элементарных частиц. Используется обоими авторами моделирования и их пользователей, в качестве инструмента проверки, и направлять дальнейшие усилия по улучшению физики модели и оптимизировать их параметры (см., например, [19]).
Рисунок 2: Новые пользователи в день на Test4Theory в течение 2012 года (слева) и сравнение современных генераторов событий с устаревшее измерение (справа, с веб-сайта MCPlots [9]).
На левой панели Рис. 2 показан временной интервал с лета 2012 года, число новых пользователей на день подписки на проект Test4Theory. 4 июля того же года ЦЕРН объявил об открытии Бозон Хиггса, побуждающий сотни новых пользователей присоединиться к проекту. Правая панель показывает один из многих тысячи участков, которые доступны на сайте MCPlots [9]. Несколько современных моделей для столкновения частиц (цветные линии) сравниваются с архивным измерением, выполненным в 1996 году экспериментом ALEPH (черные квадраты) [20] распределения вероятностей для наблюдения N заряженных частиц (Nch на оси x) в электрон-позитронные столкновения на коллайдере LEP. (Нижняя панель показывает соотношение теории, разделенное на данные.)
Хорошо видно, что в среднем около 20 заряженных частиц за столкновение хорошо воспроизводятся всеми моделями,в то время как их прогнозы различаются в хвостах распределения, где неопределенность измерения (желтый группа) была большой.
Тороидальные аппараты LHC (ATLAS)
ATLAS @ Home стартовал в 2014 году как самостоятельный проект, в котором волонтеры запускают Geant4 [21] симуляция Монте-Карло частиц, проходящих через детектор ATLAS [22]. Эти симуляции хорошо подходят для волонтеров вычисления по нескольким причинам: они требуют меньше передачи данных по сравнению с другими рабочими нагрузками; в ATLAS они самый большой потребитель ресурсов процессора и, следовательно, всегда есть надежный источник работы; много симуляции кампании проводятся в течение нескольких месяцев, поэтому быстрых изменений не ожидается.
ATLAS использует виртуализацию, чтобы программное обеспечение для симуляции могло работать на хостах, отличных от Linux.
Проект [23] предоставляет виртуальные образы, адаптированные для программного обеспечения экспериментов LHC, и эти образы могут работать без проблем внутри уровня виртуализации, предоставляемого BOINC. Программное обеспечение ATLAS предоставляется виртуальной машине через файловая система CernVM (CVMFS) [24], удаленная файловая система только для чтения, использующая агрессивное локальное кэширование, которое установлено внутри изображения. Чтобы избежать загрузки программного обеспечения при каждом запуске виртуальной машины, кэш CVMFSвнутри изображения предварительно заполняется необходимым программным обеспечением, запустив пример задания, сохранив снимок изображение и использование этого снимка в качестве окончательного изображения для распространения среди добровольцев.
Одним из важнейших требований при запуске проекта было отсутствие раздачи конфиденциальных учетных данных ATLAS. волонтерам. Решением было использовать модель, развернутую в NorduGrid [25] и других средах, такие как центры высокопроизводительных вычислений (HPC), которые имеют ограниченный доступ к внешнему миру из рабочих узлов. Архитектура этой модели показана на рис. 3.
Вычислительный элемент усовершенствованного соединителя ресурсов (ARC) (ARCCE) [26] обеспечивает хранение данных до и после выполнения задания ARCControlTower (aCT) [27] обеспечивает связь с рабочей нагрузкой ATLASСистема управления, PanDA [28]. Задания, которые назначены для ATLAS @ HomePanDA, выбираются
Рисунок 3: Архитектура ATLAS @ Home.
aCT и отправлено в ARCCE, подключенный к серверу BOINC. ARCCE копирует необходимые входные файлы из Gridхранение в промежуточной области внутри сервера BOINC. ARCCE поддерживает множество пакетных систем и новый плагин для «Пакетная система» BOINC была написана для обеспечения возможности внедрения заданий в качестве рабочих единиц на сервере BOINC. Вместо того вызывая пакетные системные команды, этот плагин использует команду creatework для внедрения заданий на сервер BOINCи запрашивает базу данных BOINC, чтобы узнать, когда задания завершены. Клиент BOINC на волонтерах ПК имеет доступ только к области подготовки данных сервера BOINC и не имеет доступа к хранилищу Grid или учетным данным Gridи поэтому нет никаких шансов случайного или преднамеренного вмешательства в данные ATLAS. Потому что АРК СЕ и АКТ сервисы, которые являются частью обычной вычислительной сети ATLAS, ATLAS @ Home выглядит как регулярный грид-сайт, что означает, что нет необходимости в особом подходе к определению задач, мониторингу, бухгалтерскому учету и т. д.
ATLAS @ Home является одним из самых требовательных приложений для работы на добровольных началах, в частности из-за использования большого объема памяти.Для работы с одним ядром может потребоваться виртуальная машина с объемом памяти до 2,5 ГБ, а для многих Это означает, что невозможно заполнить все ядра задачами ATLAS @ Home. Тем не менее, программное обеспечение ATLASможет работать на нескольких ядрах внутри одной виртуальной машины и может совместно использовать память между процессы, запущенные на каждом ядре. Эти многоядерные задания обеспечивают значительную экономию памяти благодаря 8-ядерному заданию обычно используется 5-6 ГБ памяти. Ранее BOINC допускал только фиксированный предел памяти для WUнезависимо от того, сколько ядер было использовано. Требования к памяти для заданий ATLAS @ Home зависят от количества ядер и поэтому команда проекта внедрила в BOINC способ динамического определения памяти требуется в зависимости от количества ядер. Два новых параметра были добавлены в класс плана, который описывает характеристики виртуальной машины. Базовая память и память на ядро ​​могут быть указаны, а память виртуальной машины рассчитывается как базовая память + (память на ядро ​​× количество ядер). Эта функция была прошел вверх по течению и теперь является частью стандартного программного обеспечения BOINC.
После объединения Test4Theory, CMS и LHCb в объединенный проект LHC стало очевидно, что ATLAS должен следовать. После длительного периода тестирования приложение ATLAS в LHC @ Home было объявлено готовым в Марте 2017 года, и после того, как несколько недель спустя были завершены последние задачи ATLAS @ Home, кредиты пользователей были перенесены в LHC @ Home. На момент написания статьи волонтеры ATLAS смоделировали почти 170 миллионов событий ATLAS (одно событие обычно занимает около 5 минут процессорного времени для моделирования), и объединенные ресурсы составляют в целом около 2% от общих вычислительных ресурсов ATLAS.
1.4 Компактный мюонный соленоид (CMS)
CMS [29] является одним из двух детекторов общего назначения в проекте LHC, наряду с ATLAS. Разработка началась в проекте CMS @ Home в 2015 году с использованием модифицированной CMS RemoteAnalysisBuilder v3 (CRAB3) [30] серверной виртуальной машины отправка заданий со стандартным программным обеспечением CMS (CMSSW) [31] на выделенную виртуальную машинуHTCondor [32], а не на сервер, чем обычная подача в Worldwide LHC Computing Grid (WLCG) [33]. ВМ разработали в Лаборатории Резерфорда Эпплтона (RAL), Великобритания.
Были предприняты меры для того, чтобы тип выполняемых работ соответствовал ограничениям волонтерской среды. И особое беспокойство вызвал объем передаваемых данных, поскольку многие пользователи все еще имеют ADSL-соединения, которые может иметь скорость загрузки до 1 Мбит / с. Это явно исключало анализ данных CMS, но все же позволяло генерация симуляции Монте-Карло столкновений. Параметры работы были скорректированы, чтобы дать среднее время выполнения около часа, а выходные файлы порядка 50 МБ. Сервер BOINC распределяет задачи по запускаются на виртуальных машинах добровольцев, и задачи получают задания с сервера HTCondor, возвращая результаты в выделенный сервис DataBridge [34], откуда они могут быть затем перенесены на обычные вычисления CMS инфраструктуры. После выполнения задачи в течение 12 часов она заканчивается, когда текущее задание заканчивается.
По сравнению со стандартными Grid-заданиями, пакеты из 2 × 103 заданий, состоящие из 25 событий, дают топ-антитоп. (tt, или ttbar) пары были отправлены как в CMS @ Home, так и в Grid. Количество файлов результатов, полученных за Время от подачи показано на рис. 4.
0
500
1000
1500
2000
0 5 10 15 20 25 30 35 40
Количество возвращенных рабочих мест
Время после подачи (часы)
сетка
CMS @ Home
Рисунок 4: Распределение файлов результатов, полученных для 2 × 103 25-событийных заданий моделирования ttbar, как функция времени из представления: темная кривая - результаты из сетки; кривая блеска - результаты волонтеров CMS @ Home.
Поскольку в Grid большое количество быстрых хостов, первые результаты начали поступать уже через 30 минут, с 90% (1800) ожидаемых результатов получено примерно за 6 часов. Необычно, 7,1% (142) файлов результатов никогда не были получили. Тем временем результаты CMS @ Home начали поступать через 80 минут, но из-за небольшого количества Доступные хосты-добровольцы (100) может работать только ограниченное количество одновременно. Таким образом, график возврата Время (рис. 4) имеет равномерный наклон в течение большей части своей продолжительности, поскольку результаты возвращаются с постоянной скоростью. 90% результатов были получены в течение 29,5 часов; Всего 99% (1980) прибыли за 38 часов.
В качестве испытания научно значимого процесса проект обратился к моделированию производства 0b. в столкновениях LHC, и его распад на протон, мюон и нейтрино. Это представляет интерес в качестве фона в измерения Bs, распадающегося на два мюона, поскольку протон может быть ошибочно идентифицирован как мюон. Потому что 0b более массивный (5,62 ГэВ / с2), чем Bs (5,37 ГэВ / с2), восстановленная масса p + μ перекрывает массу Bsспектр, так как не обнаруживаемый уносит переменное количество энергии. Тем не менее, коэффициент производства маленький, около 3 × 10–5, поэтому необходимо моделировать множество протон-протонных столкновений, чтобы получить значительное число желаемых событий.
Использовались задания, имитирующие столкновения 2 × 105 (среднее время выполнения 2х20 м, файлы результатов 16 МБ). В последняя половина 2016 года, так как проект разрабатывался и был включен в более крупную LHC @ Home, число количество одновременных заданий увеличилось, и в целом было смоделировано несколько десятков миллиардов столкновений, возвращая больше чем 2 миллиона отфильтрованных событий.
В настоящее время проект перешел к использованию системы управления рабочим процессом (WMAgent) [35] для представления работы. WMAgent дает возможность указать конечный сайт в инфраструктуре CMS, к которому приводит автоматически реплицируются с использованием транспортного программного обеспечения PhEDEx [36]. Таким образом, полностью сквозной запуск CMS
Производственные работы в Монте-Карло были продемонстрированы, и проект сможет внести существенный вклад вычислительный ресурс для CMS Collaboration. На момент написания статьи волонтеры предоставили около 800 рабочих мест, слоты для производства, цифра, которая, как ожидается, будет расти в будущем.
Большой эксперимент с красотой адронногоколлайдера (LHCb)
Детектор эксперимента LHCb [37] был разработан для фильтрации от различных частиц, генерируемых LHC те, которые содержат кварки красоты и анти-красоты (B-мезоны) и продукты их распада. в отличие от других экспериментов LHC, которые окружают всю точку столкновения со слоями субдетекторов, детектор LHCbпростирается вдоль трубы луча, а его детекторы расположены друг над другом. Это потому что B-мезоны делают не перемещаться во всех направлениях, а оставаться ближе к линии балочной трубы. Учитывая растущую потребность вычислительной мощности компьютерная группа LHCb создала первый прототип проекта Beauty@Home в 2013 году, чтобы получить прибыль от волонтерских вычислительных ресурсов.
В проекте используется CERNVM VirtualSoftwareAppliance [38], платформа BOINC и распределенная инфраструктура с системой удаленного управления агентами (DIRAC) для распределенных вычислений [39, 40]. С начала Проект использовали только пользователи, принадлежащие к виртуальной организации LHCb. Это потому что архитектура не предоставила безопасную технику для аутентификации добровольцев, но сертификат доверенного хоста содержался в Машине отправили добровольцу.
Первоначальная проблема заключалась в том, что пилотные рабочие места должны были связываться с центральными службами DIRAC, такими как подбор работы или обновление статуса работы. Они также должны были выполнять операции по управлению данными, такие как загрузка выходные файлы и развертывание реальных учетных данных (прокси или сертификат сервера) на ненадежных компьютерах, который представлял большую дыру в безопасности. Необходимость безопасной авторизации и аутентификации процесс открытия проекта для внешнего мира вызвал разработку службы шлюза DIRAC под названием Система управления рабочей нагрузкой SecureGateway (WMSSecureGW). Цель сервиса - ненадежный интерфейс добровольно вносит машины в систему DIRAC, уполномочивая пользователей BOINC выполнять задания LHCb.
Служба WMSSecureGW работает на доверенном компьютере, который имеет действительный сертификат и принимает фиктивный сетевой сертификат подписан фиктивным центром сертификации (ЦС). Служба принимает все звонки, поступающие от работы и направлена ​​на различные службы DIRAC, и он отправляет их по мере необходимости. Перед реальным хранением загрузка выполнена, выходные данные, произведенные машинами добровольца, загружены на машину шлюза где необходимо выполнить проверку, чтобы избежать хранения неправильных данных в ресурсах хранилища LHCb. Архитектура служба WMSSecureGW показана на рис. 5.
Благодаря этой услуге Beauty @ Home был интегрирован в инфраструктуру LHCb Grid и BOINC. волонтеры выполняют задания по моделированию LHCb, как и все другие ресурсы Grid.
В настоящее время волонтерские вычислительные ресурсы выполняют почти 3,5 × 103 рабочих мест в день, что это число будет расти в ближайшем будущем, благодаря возрастающему вкладу добровольцев.
Вариант использования SixTrack
2.1 ЦЕРН Большой адронныйколлайдер и его модернизация с высокой яркостью Современные коллайдеры частиц основаны на сверхпроводящих магнитах для создания сильного магнитного поля и, следовательно, пучки высоких энергий. Этот класс магнитов имеет собственные ошибки поля, которые создают нелинейные эффекты в динамика заряженных частиц. Нелинейности потенциально вредны для движения частиц, так как они могут отойти от центральной траектории, в конце концов, ударив луч трубы. Это вызвало бы потери луча или, что еще хуже, переход из сверх- в нормальное проводящее состояние. Оба события повлекут за собой общую потерю акселератора производительность. Единственный способ определить, будет ли заряженная частица в конечном итоге потеряна, это с помощью численного моделирования. Целью этих симуляций является определение так называемой динамической апертуры (DA), то есть региона в фазовом пространстве, где движение частицы стабильно в течение заданного числа оборотов.
Каждое моделирование требует генерации набора начальных условий для отслеживания через структуру ускорителя. на 105 - 106 оборотов, что в случае Большого адронногоколлайдера (LHC) CERN соответствует всего 8-80 с из цикла нескольких часов. DA зависит от нескольких физических параметров и сканирует эти величины важно лучше понять поведение луча. Кроме того, ошибки магнитного поля рассматриваются статистическии вычисления DA повторяются для нескольких реализаций этих ошибок, обычно 60, чтобы обеспечить достаточную статистическую значимость результатов. В целом, это означает, что типичное исследование проводится из 1 - 3 × 106 WU каждый раз.
Рисунок 5: Вся архитектура шлюза, включая сервис WMSSecureGW и все сервисы, необходимые для интерфейса добровольцев в рамках DIRAC. выполнение отслеживания более 105 - 106 оборотов. Это делает LHC @ Home идеальной системой для моделирования DA, которая, в противном случае было бы невозможно выполнять на стандартных вычислительных ресурсах.
Ограниченное количество ходов, которые можно исследовать, требует специальных методов для экстраполяции частицы. поведение в более подходящих временных масштабах [41], и были проведены специальные кампании по измерению бенчмарк численное моделирование в LHC без [42] и с [43] эффектами пучка. Примеры этих исследования показаны на рис. 6, где в верхнем ряду показано сравнение измеренного и смоделированного DA, тогда как в нижнем ряду показано типичное сканирование экстраполированных параметров DA и ключевых параметров.
Для повышения яркости LHC (HL-LHC) [44] имитация луча важна для надежной оценки производительности коллайдера, а также руководить дизайном нового оборудования. На рис. 7 (слева) показан DA как функция продвижения фазы (горизонтальной и вертикальной) между точками столкновения в ATLAS и CMS, в то время как (справа) DA как функция поперечных мелодий, включая взаимодействие пучка между пучками 2.2 × 1011 протонов изображено (см. Также [45]). Обратите внимание, что эти исследования необходимы для выбора значений параметров обеспечение максимального DA, следовательно, оптимизация конструкции ускорителя.
Будущие проблемы
Круговой коллайдер CERN Future (FCC) [46], энергетический коллайдер с центром в 100 ТэВ, является одним из вариантов для будущих крупномасштабных экспериментов по физике элементарных частиц [47]. Дизайн исследования с участием всемирных совместных усилий
22
40
60
80
02:25 02:30
1.4
1,5
1,6
Восьмипольный корректор тока [А]
Интенсивность [заряды × 1010]
Время [25/06/2012]
Октупольное течение
Интенсивность луча
6
8
10
12
104 105 106 107
Д (Н) [с]
N
SixTrack симуляции
Измеренный DA
0 20000 40000 60000 80000 100000
витки
9,0
9,5
10,0
10,5
11,0
11,5
12,0
DA [сигма]
поместиться
данные
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
цветность
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
Октупольское течение [A]
5,600
6,400
7,200
8,000
8,800
9,600
10,400
11,200
12.00012.800
13,600
Экстраполированный DA через 30 минут, ²N = 2. 5 мкм
4,8
6,4
8,0
9,6
11,2
12,8
14,4
Рисунок 6: Вверху слева: измеренная эволюция интенсивности пучка во время экспериментальной сессии. Верхний правый: сравнение между смоделированным и измеренным DA LHC при инъекции. Внизу слева: эволюция DA с количеством получается из симуляций SixTrack по сравнению с подбором данных для отдельных семян. Нижний правый: экстраполированный DA LHC через 30 минут после инъекции как функция различных цветностей и настроек октуполя. в полном разгаре. FCC - настоящая проблема, как с точки зрения физики ускорителей, так и с точки зрения вычислений.
Точка зрения и огромные возможности, предлагаемые компьютерами-добровольцами, представляют собой дополнительную ценность. Изучение эволюции распределений начальных условий для имитации реального пучка - задача, стоящая перед нами. Это могло бы решить вопросы, касающиеся коллективной нестабильности при наличии эффектов луча [48, 49] или потери, вызванные взаимодействием между пучком и губками коллиматоров, используемых для очистки гало пучка [50]. Вычислительная мощность выходит за рамки возможностей стандартных средств, и добровольные вычисления будут идеальным решением.
3 Выводы и перспективы
Добровольные вычисления с BOINC доказали, что принесли значительные ресурсы для моделирования для ускорителя физика и HEP сообщество. Таким образом, расширение числа добровольцев, принимающих участие в LHC @ Home, является нашей долгосрочной целью. Вычислительная проблема в физике ускорителей в значительной степени связана с пропускной способностью и количеством процессоров. Доступность важнее производительности процессора. Поэтому, предоставляя поддержку ARM процессоры с Android (планшеты и смартфоны) и для RaspberryPi, еще большее количество процессоров можно сделать доступным как минимум для приложения SixTrack. Мы также работаем над портированиемSixTrackприложения для использования ресурсов графического процессора. На самом деле, поскольку большинство компьютеров, используемых добровольцами, имеют графические процессоры, использование графических процессоров может привести к увеличению пропускной способности запущенных заданий SixTrack в пять-десять раз на том же количестве компьютеров добровольцев.
SixTrack находится в стадии разработки, чтобы открыть новые области физики ускорителей, необходимые для
23
0,305 0,310 0,315 0,320 0,325
0,305
0,310
0,315
0,320
0,325
qx0
Qy0
3.0
4.5
5.0
5,5
6,0
6,5
Рисунок 7: Слева: DA, усредненное по 60 реализациям погрешностей магнитного поля в зависимости от фазы (горизонтальный и вертикальный) между точками столкновения в ATLAS и CMS. Справа: DA как функция поперечного мелодии, включая взаимодействие пучка между пучками протонов 2,2 × 1011. лучшее понимание текущих и будущих круговых коллайдеров частиц. LHC @ Home - идеальная среда для в лучшем случае использовать новые возможности кода с учетом масштабного численного моделирования.
Вычислительная стратегия для добровольцев в CERN заключается в интеграции цепочки инструментов для добровольных вычислений с Пакетная система HTCondor используется для вычислений на пакетных, облачных и Grid-ресурсах. Этот подход будет облегчить ученым отправку работы на различные ресурсы, позволяя ИТ-группе направлять рабочие нагрузки на соответствующие. В этом отношении требуется дополнительное внимание для развития промежуточного программного обеспечения BOINC и улучшения интеграция с HTCondor. Усилия по развитию программного обеспечения сообщества BOINC с участием крупные проекты BOINC и заинтересованные стороны должны обеспечить долгосрочное будущее BOINC и нынешнюю добровольное компьютерное сообщество.
Подтверждения
Мы благодарим всех, кто поддерживал и продолжает поддерживать нас, пожертвовав мощность процессора, огромный вклад в наши исследования! Мы надеемся, что еще больше добровольцев присоединятся к LHC @ Home, чтобы помочь нам далее детали исследований, которые мы можем выполнить.
Мы благодарны за вклад, внесенный CMS @ Home в развитие CMS Collaboration.в предоставлении многих используемых пакетов программного обеспечения, особенно CMSSW, CRAB3, WMAgent и PhEDEx. Мы тоже признать финансовую поддержку со стороны Совета по науке и технике, Великобритания. Мы также благодарны за поддержку Европейского исследования круговых энергетических коллайдеров, H2020 по грантовому соглашению №. 654305 и Швейцарским государственным секретариатом по образованию, исследованиям и инновациям Сери.

https://preview.redd.it/kxwnygp15u151.jpg?width=1766&format=pjpg&auto=webp&s=402ceed3aa8e5bfcde8954b920f76296416ef145
https://preview.redd.it/g4r195p15u151.jpg?width=1787&format=pjpg&auto=webp&s=38ca77e8dbb4d10580ae96b15014a569da55f610
https://preview.redd.it/gxbnl7p15u151.jpg?width=1799&format=pjpg&auto=webp&s=681b13f7b60cca3e0b5695ee916f3406844991e3
https://preview.redd.it/4qvz24p15u151.jpg?width=1746&format=pjpg&auto=webp&s=1cc255e4aac55a90bfed8e06196098ce220f20ec
https://preview.redd.it/jjp6z9p15u151.jpg?width=1115&format=pjpg&auto=webp&s=83f06fa92f7b72d77532f2963d635b792601ceff
https://preview.redd.it/cmgysjp15u151.jpg?width=1125&format=pjpg&auto=webp&s=661d38ffe4fdb8f4eaa517256a52feecf9a6860b
https://preview.redd.it/yjtmrlp15u151.jpg?width=1790&format=pjpg&auto=webp&s=c8cb5324b60bfdd4320f64b689bd2896a6f88d7f
submitted by SETI_home_v8 to Pikabu [link] [comments]

Как сделать скриншот длинной страницы сайта! КАК СДЕЛАТЬ СКРИНШОТ ЦЕЛОЙ СТРАНИЦЫ. Как сделать полный скриншот длинной страницы Как сделать скриншот сайта Как сделать скриншот сайта с помощью кнопки print screen  Moicom.ru Как сделать снимок экрана в Windows 7

Лайфхакер рассказывает, как сделать скриншот на Windows 10 при помощи стандартных средств системы, а также сторонних программ. Описываем 10 лучших способов, как сделать скриншот страницы сайта целиком. Рассматриваем опции браузеров, устанавливаемые расширения и онлайн-сервисы. Кроме дестопного компьютера научим как сделать скрин сайта и на ... Снимок экрана - одна из самых важных функций любой операционной системы, и Windows не исключение. Сделать снимок экрана в Windows 10 можно разными способами. Вы можете сделать снимок экрана и сохранить его в папке. Как сделать скриншот целой веб-страницы Дмитрий Горчаков Иногда перед нами может возникнуть необходимость сделать скриншот всей страницы сайта, а не только ее видимой части. Как сделать скриншот. В этом уроке я покажу, как сделать скриншот (снимок экрана) на компьютере и ноутбуке. Мы научимся фотографировать экран целиком или его часть.

[index] [2434739] [4575000] [4354819] [2953381] [3479037] [158901] [3625224] [4423349] [1783360] [2166214]

Как сделать скриншот длинной страницы сайта!

Как сделать скриншот снимок экрана, если нет кнопки "Print Screen"? - Duration: 2:50. Игорь Перчик 50,002 views Из этого видео Вы узнаете о простом способе, как одним нажатием кнопки сделать снимок (скриншот) всей ... Как сделать снимок с веб камеры Вконтакте ... Видео инструкция для сайта https: ... как используя встроенную ... Это старо как мир, но думаю, если все же кто то не знает как это делается, то будет полезным. Подписывайтесь ... Видео на тему, как сделать скриншот длиной страницы сайта онлайн. Откройте описание, там много интересного.

#