CERN 機器學習挑戰平臺與 CubeFlow 集成技術解析

引言

CERN 作為全球粒子物理學研究的核心機構,其運作的大型強子對撞機(LHC)每秒產生超過 4000 萬次粒子對撞事件,數據量達 40-50 TB/s。面對如此龐大的數據規模,傳統的數據處理與分析方法已無法滿足需求,機器學習技術的應用成為關鍵。為此,CERN 開發了機器學習挑戰平臺,結合 CubeFlow 等工具,實現高效能的模型訓練與評估流程,並解決數據安全、資源管理與可擴展性等核心挑戰。

技術與架構解析

CERN 與 LHC 的機器學習需求

LHC 的觸發系統需在極短時間內過濾海量數據,保留具有科學價值的事件。機器學習在此扮演關鍵角色,例如粒子軌跡重建、異常檢測等。然而,這類應用面臨三大挑戰:

  1. 數據規模與處理效率:需處理 PB 等級數據,並在實時環境中進行模型推理。
  2. 模型整合與部署:需將機器學習模型嵌入 Level 1(硬體觸發)與 Level 2(軟體觸發)流程。
  3. 資源與安全管控:需在多用戶共享環境中確保數據隱私與計算資源公平分配。

CubeFlow 平臺的核心功能

CubeFlow 為 CERN 的機器學習挑戰平臺提供核心支持,其設計特點包括:

  • 分佈式訓練與超參數優化:整合 Katib 進行自動化超參數調優,支援 CPU/GPU/ARM 等多種計算資源。
  • 模型服務與部署:透過 Kserve 提供模型服務,實現訓練與推理的快速切換。
  • 流水線管理:CubeFlow Pipelines 支援挑戰流程的全自動化,從數據準備到評分計算皆可視化管理。
  • 安全與資源隔離:透過 OIDC 認證與自定義控制器,確保用戶數據與代碼的隱私性,並透過 KubeConfig 設定資源配額。

挑戰平臺的工作流程

  1. 數據準備:挑戰維護者提供 Docker Image 定義數據結構,用戶下載訓練與測試數據,並生成 Ground Truth 標籤。
  2. 代碼執行:用戶提交容器化代碼(Docker Image 或 Jupyter Notebook),CubeFlow SDK 管理輸入輸出,執行模型訓練與預測。
  3. 評分與排行榜:挑戰維護者定義評分邏輯(如準確率),結果存儲於 KFP Data Set,平臺自動更新排行榜。

數據管理與存儲策略

  • 數據來源:支援外部數據(需維護者提供 Docker Image)與內部數據(透過 Persistent Volume 提供)。
  • 數據傳輸:使用 KFP Data Set 或 Mounted Volume 進行數據傳遞,支援 S3 藝術品儲存與跨挑戰共享。
  • 監控與可視化:提供流水線圖形化視圖,顯示執行狀態與輸出結果,並支援 CSV 格式預測結果的視覺化分析。

技術挑戰與解決方案

  • 認證與安全:透過 OIDC 認證與自定義控制器注入 Token,確保用戶身份驗證與數據訪問控制。
  • 資源隔離與擴展性:使用 Argo 與 GitOps 管理流水線,支援 ARM 裝置與 AMD GPU,未來整合更多硬體架構。
  • 模型註冊與成果公開:透過模型註冊中心存檔優勝模型,並公開代碼或鏡像供後續研究。

總結

CERN 的機器學習挑戰平臺結合 CubeFlow,成功解決了高能物理實驗中數據處理、模型部署與資源管理的關鍵問題。其核心優勢在於:

  • 高效能計算:支援多種 GPU 與 CPU 資源,實現快速訓練與推理。
  • 安全與可控性:透過 OIDC 認證與資源配額,確保數據隱私與公平競爭。
  • 可擴展性:支援 ARM 裝置與 AMD GPU,未來可整合更多硬體架構。

對於類似高吞吐量數據處理的場景,建議採用 CubeFlow 的流水線管理與資源隔離機制,並根據實際需求調整數據存儲策略與模型評估邏輯。