Development of the Underground Processing Monitor for LZ

Abstract

A experiência LUX-ZEPLIN (LZ) faz parte da nova geração de experiências dedeteção direta de WIMPs, que continuam a ser um dos candidatos mais bem posi-cionados para explicar o mistério da Matéria Escura. O detetor LZ é uma TPC com10 toneladas de Xénon lı́quido, o que faz desta experiência a maior alguma vez con-struı́da utilizando esta tecnologia. Juntamente com a TPC, dois detetores adicionais(Skin e Outer detectors) são utilizados, de forma a reduzir e a rejeitar os eventos defundo. A combinação dos três detetores irá permitir a LZ atingir uma sensibilidadede 2 × 10^(−48) cm^2 para interações WIMP-nucleão independentes de spin.A complexidade da experiência cria a necessidade de monitorizar em tempo-realos detetores, de forma a garantir o seu normal funcionamento bem como a qualidadedos dados adquiridos. O Underground Performance Monitor (UPM) é o subsistemade LZ, instalado localmente, desenvolvido especificamente para esta tarefa. A suaimplementação atual, funcionando apenas em CPUs, não atinge a taxa de proces-samento necessária para monitorizar os detetores de LZ em tempo-real, durante asaquisições para calibração.Este projeto propõe utilizar aceleração por GPUs como solução para este prob-lema. O objetivo é implementar em GPU alguns dos algoritmos da cadeia deanálise do UPM. Foram observadas pequenas vantagens no desempenho de trêsdos algoritmos implementados: normalização de waveforms, soma de waveformse parametrização de pulsos. Um grande aumento de desempenho (∼30×) foi al-cançado para o algoritmo de reconstrução da posição.Esta dissertação contém uma introdução ao problema da Matéria Escura e aofuncionamento de LZ, bem como uma visão geral de programação em GPU uti-lizando CUDA. Uma descrição completa dos algoritmos desenvolvidos também estáincluı́da. No final, os resultados são apresentados e discutidos.

LUX-ZEPLIN (LZ) is part of the new generation of direct detection experimentsaiming at the detection of WIMPs, still one of the preferred candidates to explainthe Dark Matter mystery. The LZ detector is a TPC featuring 10 tonnes of liquidXenon, making it the largest detector ever built using this technology. Alongside theTPC, a Skin and an Outer detector are also used, to further reduce and reject thebackground events. The combination of these three detectors will allow LZ to reacha sensitivity of 2 × 10^(−48) cm^2 for spin-independent WIMP – nucleon interactions.The complexity of the experiment creates a need for real-time monitoring of thedetectors, to ensure their performance and the quality of the data being acquired.The Underground Performance Monitor (UPM) is the onsite LZ subsystem designedspecifically for this task. Its current implementation, running solely on CPUs, doesnot reach the necessary processing rate, during calibration runs, to monitor in real-time the LZ detectors.This project proposes to use GPU-acceleration as a solution for this problem.The objective is to implement on GPUs some of the algorithms of the UPM analysischain. Small performance advantages were observed for three of the implementedalgorithms: waveform normalization, waveform sum and pulse parameterization. Amajor performance increase (∼30×) was achieved for the position reconstructionalgorithm.This dissertation contains an introduction to the Dark Matter problem and tothe functioning of LZ as well as an overview of GPU programming using CUDA. Afull description of the developed algorithms is also included. Finally, the results arepresented and discussed.