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T: Teilchenphysik
T 510: Datennahme und Trigger II
T 510.5: Vortrag
Donnerstag, 20. März 1997, 16:45–17:00, 214
Ein schneller datenflußorientierter Präprozessor für Cluster Counting — •Markus Imhof — Institut für Experimentelle Kernphysik, Universität Karlsruhe, Postfach 3640, D-76021 Karlsruhe
Bei der Auslese von Driftkammern mittels Cluster Counting als Methode der Teilchenidentifizierung fallen pro Driftzelle und Ereignis etwa 4 kB an Rohdaten an. Bei einem modernen Detektor mit etwa 104 Driftzellen und einer Ereignisrate von 10 kHz summiert sich dies zu einer Datenrate von etwa 4 GB/s. Diese Datenmenge läßt sich ohne Verlust an für die Teilchenidentifizierung relevanter Information auf etwa 20 Bytes pro Ereignis und Kanal (oder etwa 20 MB/s für den ganzen Detektor) reduzieren.
Um die von der Front-End-Elektronik und den Massenspeichern des Experiments zu bewältigende Datenrate in einem realistischen Rahmen zu halten, muß diese Reduktion online während der Datennahme durchgeführt werden. Zur Untersuchung dieser Datenreduktion wurde ein Multiprozessorboard entwickelt und zusammen mit einem neuen Algorithmus zur Clustersuche getestet.