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：
- 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。
- 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。
- 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
- 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。
- 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。
- 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。