Hardware acceleration for hard event generation

Abstract

Die Erzeugung harter Streuereigniße mittels Monte-Carlo-Methoden in der störungstheoretischen Entwicklung einer Quantenfeldtheorie bildet den ersten Schritt in der prädiktiven phänomenologischen Kette von der Lagrangedichte einer Quantenfeldtheorie bis hin zu beobachtbaren Größen in Experimenten der Hochenergiephysik. Da die Varianz, die aus der endlichen Größe einer simulierten Stichprobe resultiert, mit der Anzahl der generierten Ereigniße skaliert, müßen Verbeßerungen der experimentellen Präzision durch entsprechend vergrößerte Monte-Carlo-Stichproben nachgezogen werden, um eine Verschlechterung der Meßungen durch unzureichende Simulation zu vermeiden. Die Einbeziehung von Korrekturen höherer Störungsordnung in simulierte Stichproben erhöht darüber hinaus die rechnerische Komplexität der Ereigniserzeugung erheblich. Diese Dißertation stellt neue Verfahren zur Optimierung der Rechenzeit von Programmen vor, die zur Erzeugung von Monte-Carlo Daten und deren Umgewichtung auf Partonniveau eingesetzt werden. Insbesonders für die Experimente am High-Luminosity Large Hadron Collider stellen diese Verfahren ein breites Spektrum an Methoden zur Verfügung: theoretische Vereinfachungen auf Basis des Chirality-Flow-Formalismus; algorithmische Optimierungen und Stichprobenwiederverwendung in vollständig kompilierten Umgewichtungsabläufen; sowie den Einsatz von Hardwarebeschleunigung bei der Auswertung von Streuamplituden - für die Erzeugung harter Streuereigniße - unter Verwendung datenparalleler Befehlßätze auf Hauptprozeßoren und heterogener Rechnersysteme mit Auslagerung auf Grafikprozeßoren hoher Leistungsfähigkeit.

The generation of hard scattering events using Monte-Carlo methods (MC) in the perturbative expansion of a quantum field theory (QFT) is the first stage in the predictive phenomenological toolchain spanning all steps from a QFT Lagrangian density to an observable measurement in a high-energy physics experiment. As the variance related to the finite size of a simulated sample scales with the number of generated events, all improvements in experimental precision should be reflected in MC sample sizes to avoid a degradation of the measurements via insufficient simulation. Furthermore, the inclusion of higher perturbative order corrections in simulated samples significantly increases the computational complexity of event generation. In view of the computational bottleneck these issues are predicted to cause at upcoming experiments, including the High-Luminosity Large Hadron Collider, this thesis presents new techniques to optimise the computational runtime of software used in the MC generation and reweighting of parton-level event samples. These techniques span a wide a range of methods: theoretical simplifications using the chirality-flow formalism; algorithmic optimisations and sample reuse in fully compiled event reweighting; and the application of hardware acceleration to the evaluation of scattering amplitudes - for hard scattering event generation - using data-parallel instruction sets on CPUs and heterogeneous computing with offloading onto high-performance GPUs.