High-Performance Commodity Data Acquisition Systems for Scientific Applications in the Terascale Era

Fortschritte von Detektortechnologien und Computersystemen ermöglichendie Untersuchung physikalischer Prozesse und Interaktionen in nie dagewesenem Detail, sowohl in der räumlichen, als auch in der zeitlichen Domäne.
Diese Steigerung in Details führt ebenso zu einer Steigerung der Datenmenge und der Rate mit der die Messdaten von modernen wissenschaftlichen Experimenten erzeugt werden. Daher sind auch die Datanerfassungssysteme (DAQ), die zur Aufzeichnung und Verarbeitung dieser Experimentdaten dienen, gleichermaßen komplexer geworden.
Dies hat dazu geführt, dass viele Experimente erheblichen Aufwand in die Entwicklung von komplexer Spezialelektronik investieren müssen, um den
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DAQ Ansprüchen ihrer jeweiligen Messsysteme genügen zu können. Denn konventionelle frei erwerbliche (commodity) Komponenten von standard PC Systemen werden als unzureichend betrachtet, um die Ansprüche fortschrittlicher Experimente erfüllen zu können.
Diese Arbeit zielt darauf ab, aufzuzeigen, dass die Entwicklung von standardisierten PC Komponenten mittlerweile einen Stand erreicht hat, mit dem sich
auch mit Standardkomponenten Verarbeitungssysteme erstellen lassen, die selbst den höchsten DAQ-Anforderungen genügen können. Dabei wird besonderer Wert auf die Anwendung moderner Standardkomponenten zur Datenübertragung gelegt, insbesondere im Hinblick auf hochperformante online Datenverarbeitung und Feedback-Loops.
Hierzu gibt diese Arbeit einen Überblick über aktuell verfügbare Technologien zur Datenübertragung und Verarbeitung. Die Technologien, die am
besten geeignet zur Erschaffung von hochperformanten Verarbeitungssystemen bei geringsten Latenzen sind, werden aufgezeigt. Und deren jeweiligen
Schwächen und Stärken werden anhand von echten Anwendungsbeispielen dargestellt. Schließlich werden die gezeigten Technologien in ein prototypisches, skalierbares, generelles „Software definiertes DAQ“ Verarbeitungssystem vereint, das selbst den Ansprüchen modernster wissenschaftlicher Experimente genügen kann

Advancements in detector technologies and computing systems have enabled
observations of physical processes and interactions in unprecedented detail,
both in the spatial and temporal domain. This increase in detail leads to a corresponding
increase in the data volumes and the rates at which data is being
produced by modern scientific experiments. As such, the Data Acquisition
(DAQ) systems required to record and distribute the data produced by these
experiments have also grown in complexity.
Conventional off-the-shelves (commodity) components of Personal Computing
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systems have mostly been deemed inappropriate for fulfilling the requirements
of cutting-edge experiments. This has lead to most experiments putting
increased effort into the development of custom DAQ electronics that are tailormade for their respective needs.
This thesis aims to show that the development of commodity computing components
has reached a level at which they can be used to build computing
systems adequate for even the highest of DAQ requirements. It puts special
focus on the application of standardized and commercially available interconnect
technologies, especially with regards to high-performance on-line data
processing and fast feedback control loops.
To this end, this thesis will provide an overview of currently available datatransfer
and computing technologies. It will identify the technologies that are
most useful in the construction of high-performance and low-latency processing
system. The respective strengths and weaknesses of chosen technologies
is shown through their application in real experimental use-cases. And eventually,
these technologies are combined into a prototypical, generalized, scalable
high-performance “Software Defined DAQ” and processing system, capable
of satisfying the needs of even highly demanding scientific experiments.