はじめに
CERN（ヨーロッパ粒子物理學研究所）は、世界最大規模の粒子加速器である大型ハドロン衝突型加速機（LHC）を運営しており、質子ビームを接近光速まで加速して衝突実験を行います。このプロセスでは、毎秒4000萬回の粒子衝突イベントが生成され、データ量は40〜50TB/sに達します。このような膨大なデータを効率的に処理し、物理現象を解析するため、機械學習技術の導入が不可欠です。本記事では、CERNが機械學習チャレンジプラットフォームを構築し、CubeFlowを統合した技術的アプローチについて詳しく解説します。
技術的背景と課題
LHCとプロトンビームの処理
LHCは地下100メートルに設置され、質子ビームを加速して衝突させることで、新しい粒子や物理現象の探索を行います。衝突によって生成される粒子（電子、中子、π子、中微子など）のデータは、2層のトリガーシステムによってフィルタリングされ、長期保存用に數GB/sまで圧縮されます。このプロセスでは、機械學習を活用した粒子軌跡の再構築や異常検出が重要な役割を果たします。
機械學習の課題
機械學習モデルをトリガーシステムに統合するには、以下の課題が存在します：
- データ保護：高度なセキュリティを確保しながら、研究者間でのデータ共有を可能にする。
- リソース管理：多ノード・多GPU環境での公平なリソース配分。
- プラットフォーム設計：競技形式の機械學習チャレンジを実現するためのユーザーインターフェースとワークフロー。
CubeFlowによる解決策
CERNは、CNCF（Cloud Native Computing Foundation）に登録されたCubeFlowを採用し、機械學習チャレンジプラットフォームの基盤としています。CubeFlowは、以下の機能を提供します：
核心機能
- ノートブック環境：分散型トレーニングとハイパラメータ最適化（Katib）をサポート。
- モデルサービス：Kserveを用いたモデルのデプロイ。
- パイプライン管理：CubeFlow Pipelinesによるチャレンジプロセスの自動化。
リソースとセキュリティ
- リソースタイプ：CPUノード、T4/V100/A100/H100 GPU、AMD GPU、ARMデバイスをサポート。
- 認証管理：OIDC認証の統合により、ユーザーのノートブックにストレージシステムをマウント。
- セキュリティ：カスタムコントローラーによる認証トークンの注入とKiveroによるディレクトリのカバレッジ。
チャレンジワークフロー
- データ準備：チャレンジマネージャーがDockerイメージを提供し、データ構造とパスを定義。ユーザーはトレーニングデータとテストデータをダウンロードし、ラベル（Ground Truth）を生成。
- ユーザーコード実行：ユーザーがコンテナ化されたコード（DockerイメージまたはJupyter Notebook）を提出。CubeFlow SDKが入力データ（トレーニングデータ、ラベル、テストデータ）と出力データ（予測結果）を管理。
- 評価とランキング：チャレンジマネージャーが評価ロジック（例：精度）を定義し、結果をKFP Data Setに出力。プラットフォームが自動的にランキングを更新し、ユーザーにフィードバックを提供。
技術実裝とUI設計
- フロントエンド：Angularで構築されたCubeFlow畫面が獨立Namespaceに統合。
- バックエンド：FastAPIフレームワークとKFP SDKを組み合わせてパイプラインを制御。
- デモフロー：Iris分類問題などのチャレンジを作成し、データパスと評価イメージを指定。ユーザーがコードを提出し、トレーニングと予測を実行。結果はCSV形式で出力され、精度が計算されランキングに反映されます。
データ管理とストレージ戦略
- データソース：外部データ（マネージャーが提供するDockerイメージ）または內部データ。
- データ転送：KFP Data SetやMounted Volumeを介して入出力データを伝達。S3アートifactsストレージやPersistent Volume（PV）をサポート。
- 監視と可視化：パイプラインのグラフィカルなビューで実行狀態と結果を表示。
技術的課題と解決策
- 認証管理：カスタムコントローラーによるOIDCトークンの注入とリフレッシュ。
- リソース隔離：ArgoとGitOpsによるパイプライン管理、KubeConfigによるリソース配額設定。
- 拡張性：ARMデバイスやAMD GPUのサポート、今後のハードウェアアーキテクチャとの統合。
今後の展望と技術統合
- 機能拡張：Katibとトレーニングジョブの統合、チャレンジタイプの多様化（リソース制限、時間制限、データアクセス権限の制御）。
- リソース管理：ユーザーのサブミット制限、チャレンジマネージャーによるスコア計算のカスタマイズ、モデル登録と成果の公開。
- インフラ最適化：チーム構成の自動化、GPU利用率の向上、MPSとMIGの統合、Q（MultiQ）によるクラウド爆発計算の実現。
結論
CERNは、CubeFlowを活用した機械學習チャレンジプラットフォームにより、LHCの膨大なデータ処理を効率化しています。このアプローチは、セキュリティとリソース管理の両立、柔軟なワークフロー設計、そして拡張性を重視した技術的解決策を提供します。今後は、さらなるハードウェアの統合とモデルの公開を通じて、研究コミュニティの協力を強化していくことが期待されます。