Real-time graph neural networks on FPGAs for the Belle II electromagnetic calorimeter
Diese Arbeit stellt die erste Implementierung eines Graph Neural Network-basierten Trigger-Systems auf FPGAs für den Echtzeit-Trigger des elektromagnetischen Kalorimeters des Belle II-Experiments vor, das eine deterministische Latenz von 3,168 μs bei 8 MHz Durchsatz erreicht und gleichzeitig die Positions- und Energieauflösung sowie die Clusterreinheit und -effizienz im Vergleich zum Baseline-Algorithmus verbessert.
I. Haide, M. Neu, Y. Unno, T. Justinger, V. Dajaku, F. Baptist, T. Lobmaier, J. Becker, T. Ferber, H. Bae, A. Beaubien, J. Eppelt, R. Giordano, G. Heine, T. Koga, Y. -T. Lai, K. Miyabayashi, H. Nakaza (…)2026-02-18⚛️ hep-ex