CERNは、シリコンに焼き付けられた超小型AIモデルを使用してLHCのデータをリアルタイムでフィルタリング

CERNは、大型ハドロン衝突型加速器（LHC）が生成する毎秒数百テラバイトに及ぶ膨大なデータ量を処理するため、カスタムの超小型人工知能モデルをシリコンチップ（FPGAやASIC）に物理的に焼き付けてリアルタイムでフィルタリングする技術を採用しています。全ての生データを保存・処理することは不可能であるため、検出器レベルで瞬時に（50ナノ秒未満で）科学的に価値のある衝突イベントを選別する必要があります。CERNは、従来のGPUやTPUベースのアーキテクチャから離れ、HLS4MLツールチェーンを使用してモデルをC++コードに変換し、ハードウェアに直接展開することで、超低遅延の推論を実現しています。このアプローチの際立った特徴は、一般的な入力パターン結果を事前に格納する事前計算されたルックアップテーブルを多用し、浮動小数点計算なしでほぼ瞬時の出力を可能にしている点です。この「超小型AI」戦略は、現在の運用およびデータ量が大幅に増加する高輝度LHC（HL-LHC）のアップグレードにとって不可欠な、極限環境に特化した効率的なソリューションです。

(出典：TheOpenReader)