Software and Computing for Small HEP Experiments
Dave Casper, Maria Elena Monzani, Benjamin Nachman, Costas Andreopoulos, Stephen Bailey, Deborah Bard, Wahid Bhimji, Giuseppe Cerati, Grigorios Chachamis, Jacob Daughhetee, Miriam Diamond, V. Daniel Elvira, Alden Fan, Krzysztof Genser, Paolo Girotti, Scott Kravitz, Robert Kutschke, Vincent R. Pascuzzi, Gabriel N. Perdue, Erica Snider, Elizabeth Sexton-Kennedy, Graeme Andrew Stewart, Matthew Szydagis, Eric Torrence, Christopher Tunnell
本白皮书简要总结了最近美国粒子物理未来社区研究（Snowmass 2021）小型高能物理实验软件和计算研讨会的主要结论。
This white paper briefly summarized key conclusions of the recent US Community Study on the Future of Particle Physics (Snowmass 2021) workshop on Software and Computing for Small High Energy Physics Experiments.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
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HEP Software Foundation Community White Paper Working Group - Software Development, Deployment and Validation
高能物理社区已经开发并需要维护数千万行代码，并在大型协作中有效地集成数千名开发人员的工作。软件需要在数百个站点上构建、验证和部署。软件也有多年的生命周期，经常超过原始开发人员的生命周期，因此必须考虑到可持续性。软件开发作为HEP社区的一项关键任务需要得到充分的认可，需要制定适当的出版和引用策略。作为HEP软件基金会社区白皮书进程的一部分，成立了一个软件开发、部署和验证工作组，以研究所有这些问题，确定最佳实践，并为下一个十年提出建议。其报告在此提交。
HEP Software Foundation Community White Paper Working Group - Data Processing Frameworks
数据处理框架是HEP实验软件栈的重要组成部分。框架提供了一种方法，代码开发人员可以通过这种方法承担物理数据处理的基本任务，访问相关输入并存储其输出，而无需了解其他领域的详细信息。框架为开发人员提供基本的核心服务，并帮助将可配置的工作应用程序交付给实验的生产系统。现代HEP处理框架正在适应由并行处理和异构性主导的新计算环境，这提出了许多关于增强功能和扩展的问题，这些问题必须在不影响代码可维护性的情况下面对。在本文中，我们确定了一个工作计划，可以帮助进一步澄清HEP框架的关键概念，然后产生研发活动，可以集中社区的努力，以最有效的方式来解决即将到来的实验计划的挑战。
HEP Software Foundation Community White Paper Working Group --- Visualization
在现代高能物理（HEP）实验中，实验数据的可视化在整个数据链中的许多活动和任务中起着关键作用：从探测器开发到监测，从事件生成到物理对象的重建，从探测器模拟到数据分析，一直到推广和教育。本文介绍了高能物理实验数据可视化的定义、现状和发展。将概述在目前的实验中的数据可视化工具和技术的升级建议，以及未来实验的指导方针。本文扩展了HSF \emph{Roadmap}社区白皮书~ \cite{HSF-CWP-2017-01}中发布的摘要内容
HEP Software Foundation Community White Paper Working Group - Data Analysis and Interpretation
实验高能物理（HEP）的核心是开发对新现象具有灵敏度的设施和仪器。我们对大自然最基本的理解是通过分析和解释HEP实验中精密探测器的数据来推进的。数据分析系统的目标是在最短的时间内，在计算和人力资源的约束下，实现数据的最大可能的科学潜力。为了实现这一目标，未来的分析系统应该使物理学家能够以高水平的交互性，再现性和吞吐量能力访问数据。作为HEP软件基金会社区白皮书过程的一部分，成立了一个数据分析和解释工作组，以评估HEP数据分析中的挑战和机遇，并为未来十年该领域的活动制定路线图。本报告介绍了数据分析和解释工作组的主要调查结果和建议。
HEP Software Foundation Community White Paper Working Group - Detector Simulation
作为高能物理软件基金会（HEP）计划的一部分，成立了一个探测器模拟工作组，以编写一份社区白皮书，描述未来十年HEP领域面临的主要软件挑战和机遇。工作组举行了为期几个月的会议，以审查高能物理实验的全面和快速模拟应用的现状，以及为实现未来高能物理实验方案的目标而需要作出的改进。所涵盖的主题范围包括HEP模拟应用程序的主要组成部分，如MC真值处理，几何建模，粒子在材料和场中的传播，粒子与物质相互作用的物理建模，堆积和其他背景的处理，以及信号处理和数字化。本文件所述的由此产生的工作方案侧重于需要改进软件性能和探测器模拟的物理特性。目标是提高物理模型的准确性，扩大其对未来物理方案的适用性，同时实现与可用计算资源预测一致的计算性能增益的大因素。
HEP Software Foundation Community White Paper Working Group -- Conditions Data
为了产生最好的物理结果，高能物理实验需要在事件数据处理期间访问校准和其他非事件数据。这些条件数据通常存储在提供版本控制功能的数据库中，允许物理学家进行改进，同时保证其结果的可重复性。随着现代实验复杂性的增加，以及需要大规模访问条件数据的计算模型的发展，用于管理这种访问的解决方案随着时间的推移而发展。在本白皮书中，我们概述了数据访问问题的条件，目前的共同解决方案的收敛，并提出了一些考虑未来。
A Vision on the Status and Evolution of HEP Physics Software Tools
本文介绍了费米实验室科学计算部的计算物理部（SCD-CPD）的成员的愿景的状态和各种HEP软件工具，如Geant 4探测器模拟工具包，Pythia和GENIE物理发电机，和根数据分析框架的演变。本文的目标是为Snowmass 2013进程贡献想法，以组成一个关于HEP所必需的物理软件工具的当前状态和潜在演变的统一文档。
Software Training in High Energy Physics
在当前高能物理（HEP）实验的升级和新设施的上线中，解决软件挑战已成为合作成功的组成部分，对HEP和软件领域高技能人力资源的需求正在增加。在人力资源高度分散的环境下，HEP生态系统的可持续性需要不断努力，配备具有软件开发所需能力的物理学家。在本文中，集体的软件培训计划在HEP和HEP软件基金会（HSF）和研究所的研究和创新的软件在HEP（IRIS-HEP）领导的活动。已经开发了实验不可知的、开放的和可访问的培训模块，重点是通用软件材料，从每个人都需要的核心软件技能到生产高质量可持续软件所需的高级培训。建立了一个基本的软件课程，并准备了一个介绍性的软件培训活动，为HEP的学员服务。该计划为具有可转移技能的个人提供服务，这些技能对软件和计算领域的职业生涯变得越来越重要，无论是在HEP内部还是外部。
Data Storage for HEP Experiments in the Era of High-Performance Computing
随着粒子物理实验在能量和强度边界上突破极限，预计产生的数据的数量和复杂性也将相应增加。有了如此大的数据量，像HL-LHC和DUNE这样的下一代工作将更加依赖于高吞吐量（HTC）和高性能（HPC）计算集群。充分利用HPC资源需要可扩展且高效的数据处理和I/O。在过去的几十年里，ROOT已经被大多数HEP实验用来存储数据。但是，其他存储技术（如HDF 5）可能在HPC环境中表现更好。HDF 5的初步探索已经开始使用ATLAS，CMS和DUNE数据; DUNE实验也采用HDF 5作为其数据采集系统。本文介绍了HEP计算的未来前景和HPC的作用，并总结了正在进行的和未来的工作，使用HDF 5作为一种可能的数据存储技术的HEP实验中使用的HPC环境。
DAQ meta-software for HEP experimental setups
元数据采集软件（DAQ）是设计高能物理实验装置数据采集系统的一种新方法。它从实验特定的数据处理逻辑中抽象出来，但通过配置反映出来。它还旨在用高度集成的DAQ软件替代由通用元软件协调的单一功能组件。
Emerging Computing Technologies in High Energy Physics
虽然在90年代早期，高能物理（HEP）通过建立HTTP协议和第一个Web服务器领导了计算行业，但规划和构建现代HEP实验的时间尺度很长，导致新兴计算技术的采用普遍缓慢，这些技术在商业和其他科学领域迅速普及。我将概述HEP计算中的一些基本计算问题，然后介绍采用新计算技术解决这些问题的当前状态和未来潜力。
The Critical Importance of Software for HEP
本文针对高能物理未来实验数据增长带来的计算资源压力，指出软件与计算投入的关键作用，介绍AI、ML及新型硬件应用趋势，并更新了EPPSU软件与计算路线图，聚焦数据处理链的资源关键环节。
Software Training in HEP
高能物理（HEP）研究软件生态系统的长期可持续性对该领域至关重要。随着2020年代的升级和新设施的上线，这在这十年中只会变得越来越重要。要应对这一可持续性挑战，需要一支拥有HEP领域知识和高级软件技能的员工队伍。所需的软件技能分为三大类。第一个是基础和通用软件工程（例如Unix，版本控制，C++，持续集成）。第二个是领域特定的HEP包和实践的知识（例如，ROOT数据格式和分析框架）。第三是更先进的知识，涉及更专业的技术。其中包括并行编程、机器学习和数据科学工具，以及在所有规模上保存软件项目的技术。本文讨论了由HEP软件基金会（HSF）和HEP软件研究与创新研究所（IRIS-HEP）领导的HEP集体软件培训计划及其活动。该计划为参与者提供了一系列软件技能，这些技能可以作为HEP计算挑战的解决方案的组成部分。除了通过确保成员能够追求研究目标来服务于社区之外，该计划还通过提供对软件和计算领域的职业越来越重要的智力资本和可转移技能来服务于个人，无论是在HEP内部还是外部
Differentiating a HEP Analysis Pipeline within the Scikit-HEP Software Ecosystem
本文提出首个可微分HEP分析流程，结合Scikit-HEP生态工具与JAX，基于Z'玻色子搜索案例，通过梯度优化提升参数调优效率与灵敏度，并探讨相关挑战及应用建议。
High Energy Physics Forum for Computational Excellence: Working Group Reports (I. Applications Software II. Software Libraries and Tools III. Systems)
计算在高能物理的各个方面都起着至关重要的作用。随着计算技术在新的方向上迅速发展，数据吞吐量和数据量继续沿着陡峭的趋势线发展，HEP社区必须对一系列预期的挑战做出有效的响应。为了帮助形成所需的响应，HEP计算卓越论坛（HEP-FCE）启动了一个路线图规划活动，其中有两个关键的重叠驱动因素- 1）软件有效性，以及2）基础设施和专业知识的进步。HEP-FCE成立了三个工作组，1）应用软件，2）软件库和工具，以及3）系统（包括系统软件），以概述HEP计算的现状，并为所需的HEP计算路线图提供发现和机会。报告的最后版本合并在本文件中，并与介绍性材料一起提交。
Software Citation in HEP: Current State and Recommendations for the Future
本文总结了2022年HEP软件引用研讨会的关键发现与建议，涵盖ATLAS、CMS、LHCb等实验及开源社区、出版商和工具提供商对软件引用、认可及学术出版支持的讨论。
FAST-HEP: Compiling Declarative Analysis Workflows for High-Energy Physics and Beyond
FAST-HEP的Flow引擎将声明式工作流语言、编译器与运行时结合，编译生成与后端无关的执行计划，支持模块化替换与溯源记录，为高能物理及其他领域提供透明可重复的工作流基础。
Software Sustainability & High Energy Physics
21世纪20年代的新设施，如高亮度大型强子对撞机（HL-LHC），将至少在21世纪30年代发挥作用。这意味着他们的软件工作和用于分析数据的软件工作需要考虑可持续性，以使其能够适应新的挑战，寿命和效率，至少在这段时间内。这将有助于确保该软件更容易开发和维护，将来在新平台上仍然可用，满足新的需求，并且尽可能地可重用。本报告讨论了为期半天的虚拟研讨会“软件可持续性和高能物理”，其目的是1）汇集来自HEP的专家以及来自外部的专家，分享他们的经验和实践，2）阐明一个愿景，帮助研究和创新研究所高能物理软件（IRIS-HEP）创建一个工作计划，以实现软件可持续性的要素。软件可持续性实践可能会导致新的合作，包括HEP软件的元素直接在领域外使用，并且，近年来更频繁地发生，HEP开发人员为领域外开发的软件做出贡献，而不是重新发明它。关注可持续性软件及其相关技能将为HEP软件开发人员提供一项重要技能，这对软件领域的职业生涯至关重要，无论是在HEP内部还是外部该报告最后提出了通过IRIS-HEP和HEP软件基金会（HSF）针对HEP社区提高HEP软件可持续性的建议。
HEP-FCE Working Group on Libraries and Tools
这是一份来自高能物理卓越计算论坛的库和工具工作组的报告。它提出了工作组的愿景，即如何组织和支持HEP软件社区，以便在世界各地的各种HEP实验中更有效地共享和开发通用软件库和工具。它给出了实现这一目标的优先建议，并对当前HEP软件库和工具环境中的一些领域进行了调查。调查确定了支持这一目标的方面和有改进机会的领域。调查涵盖事件处理软件框架、软件开发、数据管理、工作流程和工作量管理、几何信息管理和条件数据库。
Go-HEP: writing concurrent software with ease and Go
高能和核物理（HENP）库现在需要越来越多的多线程安全，如果不是多线程友好和多线程。这通常使用C++11和C++14标准提供的新结构和库组件来完成。然而，这些组件非常低级，很难使用和组合。然而，Go提供了一组更好的构建块来处理并发：goroutines和channels。这种语言现在被整个云计算行业使用：docker/moby，rkt，Kubernetes是Go的明显旗舰。但是，为了能够执行任何有意义的物理分析，需要一组基本库（矩阵运算，线性代数，绘图，I/O等）。我们提出了Go-HEP，一组软件包，可以轻松地编写并发软件，与传统的HENP C++物理库接口。
HEP Software Foundation Community White Paper Working Group - Training, Staffing and Careers
HEP中技术的快速发展和算法分析复杂性的并行增加要求开发人员获得更大的编程技能组合。从世界各地大学毕业的年轻研究人员目前没有在现代计算的非常多样化的领域得到充分的准备，以应对最先进的实验挑战日益增长的需求。在HEP社区中，越来越多的共识是需要培训计划，使研究人员能够跟上新的软件技术，特别是在并发编程和人工智能领域。我们审查了一些正在进行的引进新的培训方案的倡议，并强调了一些问题，需要考虑到这些是成功的。
Results of the analysis of a survey for young scientists on training quality in HEP instrumentation software and machine learning
调查发现71%的受访者使用开源软件但未接受培训，为此成立小组评估培训质量，报告总结了174份调查结果，旨在改进早期研究人员的培训方案。
HL-LHC Computing Review Stage 2, Common Software Projects: Data Science Tools for Analysis
本文由HEP软件基金会（HSF）PyHEP工作组编写，作为2021年11月举行的高亮度LHC（HL-LHC）计算LHCC审查第二阶段的输入。它描述了Python和数据科学工具在HEP中的采用，讨论了未来场景的可能性，以及HEP社区的行动建议。
Scholarly literature and the press: scientific impact and social perception of physics computing
主流媒体对寻找希格斯玻色子的广泛报道对于高能物理研究来说是一个相对新颖的东西，其成就传统上仅限于学术文献。本文阐述了在科学文献，机构媒体和新闻界的HEP计算的scientometric分析的结果，以及有关代表性粒子物理测量的类似指标的比较概述。从这些科学计量数据中出现的图片记录了HEP计算的科学影响和社会感知。这项分析的结果表明，改善HEP计算的科学和社会作用的沟通将有利于高能物理界。
Use of checkpoint-restart for complex HEP software on traditional architectures and Intel MIC
本文探讨了检查点重启技术在HEP工作流中的应用，测试了CMS软件、Geant4-MT和DMTCP包，分析了单线程和多线程应用在传统架构和Intel MIC上的性能与可扩展性。
IRIS-HEP Strategic Plan for the Next Phase of Software Upgrades for HL-LHC Physics
探索自然的基本组成部分及其相互作用是人类最古老和最雄心勃勃的科学努力之一。欧洲核子研究中心的大型强子对撞机（LHC）代表了这一探索的巨大进步。希格斯玻色子的发现，$B$介子极其罕见的衰变的观测，以及对许多超越标准模型（SM）的可行物理理论的严格限制，都证明了大型强子对撞机物理计划的巨大科学价值。这个全球科学项目的下一阶段将是高亮度LHC（HL-LHC），它将从2029年开始收集数据，并持续到2030年代。主要的科学目标是寻找超越SM的物理学，如果它被发现，研究它的影响。在HL-LHC时代，ATLAS和CMS实验将记录大约100倍于发现希格斯玻色子所用的碰撞次数（以及两倍的能量）。美国国家科学基金会和能源部都在进行大规模的探测器升级投资，以便HL-LHC能够在这种高速率环境中运行。对用于获取、管理、处理和分析HL-LHC数据的软件研发的类似投资对于最大化升级加速器和探测器的投资回报至关重要。本报告提出了高能物理软件研究与创新研究所（IRIS-HEP）可能的第二个5年资助阶段（2023年至2028年）的战略计划，该计划将缩小剩余的软件和计算差距，以提供HL-LHC科学。
Evolution of HEP Processing Frameworks
HEP数据处理软件必须支持许多实验的不同物理需求。对于对撞机和中微子环境，HEP实验通常使用数据处理框架来管理其大规模数据处理需求的计算复杂性。数据处理框架在这十年面临着新的挑战。过去三十年来，网格站点上运行的都是同质的单核x86批处理作业，现在的计算环境已经发生了变化。框架现在必须在不同平台的异构混合物上工作：多核机器，不同的CPU架构和计算加速器;以及不同的计算站点：网格，云和高性能计算。我们更详细地描述了这些挑战，以及框架如何面对它们。鉴于其历史性的成功，框架将继续成为使HEP实验能够满足其计算需求的关键软件系统。框架在过去经受住了计算革命的考验;在HEP社区的支持下，它们将再次经受住考验
traccc: GPU track reconstruction library for HEP experiments
traccc是ACTS项目下开发的GPU径迹重建库，实现了高能物理实验中的Kalman filter等径迹重建算法，基于Geant4模拟数据的基准测试表明，其GPU物理性能接近CPU且在足够大事件中计算性能更高。
Modeling Distributed Computing Infrastructures for HEP Applications
本文提出基于 SimGrid 和 WRENCH 的现代仿真工具，用于建模运行 HEP 工作负载的分布式异构基础设施，并通过 HEP 案例验证其准确性、可扩展性及架构改进方向。
Design and Development of the Core Software for STCF Offline Data Processing
本文介绍了STCF离线数据处理核心软件OSCAR的设计与实现，基于SNiPER框架集成Geant4、DD4hep和podio等工具，以应对高亮度对撞机产生的大规模数据挑战，并为其他轻量级高能物理实验提供参考。
Using HEP experiment workflows for the benchmarking and accounting of WLCG computing resources
WLCG中的CPU资源基准测试已经基于HEP-SPEC 06（HS 06）套件超过十年。最近已经清楚的是，基于来自非HEP域的真实应用的HS 06不再描述典型的HEP工作负载。HEP-Benchmarks项目的目标是基于LHC实验的实际应用，为WLCG计算资源开发一个新的基准套件。通过构建，这些新的基准测试因此保证具有与HEP应用程序的吞吐量高度相关的分数，以及与它们类似的CPU使用模式。Linux容器和CernVM-FS文件系统是实现这种方法的两种主要技术，这在过去被认为是不可能的。在本文中，我们回顾了新的基准套件的动机，实施和展望。
HEPData: a repository for high energy physics data
达勒姆高能物理数据库（HEPData）是在过去的四十年中建立起来的，作为一个独特的开放访问存储库，用于存储实验粒子物理论文中的散射数据。它包括数千份出版物的数据点。在过去的两年中，HEPData软件已经使用现代计算技术完全重写，作为Invenio v3数字图书馆框架的覆盖。该软件是开源的，新网站https://hepdata.net现在取代了以前的网站http://hepdata.cedar.ac.uk。在这篇文章中，我们描述了新网站的开发，并解释了它比以前的平台提供的一些优势。
Optimisation of ATLAS computing resource usage through a modern HEP Benchmark Suite via HammerCloud and Big PanDA
本文利用HammerCloud和PanDA在136个站点部署增强型HEP Benchmark Suite，系统评估HEPScore23基准下ATLAS计算资源的实际性能与声明能力差异，识别配置问题并优化资源使用效率。
Key4hep, a framework for future HEP experiments and its use in FCC
FCC可行性研究报告的路线图将提交给欧洲粒子物理战略的下一次更新，将需要详细的模拟和先进的重建算法，以探索和最大限度地提高拟议探测器解决方案的物理范围。优化过程将需要在改变探测器几何形状、材料和敏感区域方面具有最大的灵活性，并需要有效的工具来量化整体性能。为了使这些发展取得协同增效，CEPC、CLIC、FCC、ILC和SCT界已开始启用“交钥匙软件栈”（Key4hep），该软件栈将为今后的实验提供从模拟到分析的所有必要成分。这种方法是基于线性对撞机项目ILC和CLIC的积极经验，它们在过去十年中开发并使用了一个通用软件栈（iLCSoft）。Key4hep的目标是涵盖大多数（如果不是全部的话）未来的线性和圆形机器碰撞轻子（电子，μ子）和强子。共同的软件生态系统将有助于编写实验的特定组件，确保一致性并最大限度地重复使用已建立的解决方案。具体项目的软件框架将需要调整，以充分利用共同软件库。在这篇文章中，我们提出了围绕Key4hep重新构建FCC软件框架FCCSW的现状和计划，并讨论了与过渡相关的挑战。
The Belle II Core Software
现代高能物理（HEP）企业，如日本KEK实验室的Belle II实验，创造了大量的数据。为了充分利用这些数据的潜力，需要复杂的模拟、重建、可视化和分析算法。我们描述了Belle II软件的核心组件，这些组件为复杂算法的开发及其在大型数据集上的高效应用提供了基础。
HEP Benchmark Suite: Enhancing Efficiency and Sustainability in Worldwide LHC Computing Infrastructures
本文提出 HEP Benchmark suite，通过整合 HEPScore23 及功耗等指标，统一测量全球 LHC 计算网格站点性能，有效建立资源利用标准化模型并定位异常，推动兼顾性能与环保的负责任计算实践。
CERNLIB status
我们提出了一个恢复版本的CERNLIB，大多数前LHC HEP实验的软件生态系统的基础。整合CERNLIB的努力是高能物理数据保存合作活动的一部分，旨在保存过去HEP实验的数据和软件。该版本基于CERNLIB 2006版本，并带有许多补丁，以兼容现代编译器和操作系统。代码在CERN GitLab存储库中提供，所有开发历史都从20世纪90年代初开始。更新还包括在CMake中重新实现构建系统，以确保CERNLIB符合当前的最佳实践，并增加在未来几十年内将代码保留在可编译状态的机会。恢复的CERNLIB项目还包括更新的文档，我们认为这是任何依赖于它的保留软件的基石。
Snowmass Computational Frontier: Topical Group Report on Quantum Computing
量子计算将在21 $^{st}$世纪早期的高能物理（HEP）科学计划中发挥关键作用，无论是作为我们在计算前沿的能力的重大扩展，还是与量子传感和量子网络的综合。这份报告概述了量子信息科学（QIS）和HEP是如何紧密交织在一起的，从强有力的合作中受益匪浅的努力。量子计算机并不代表HEP的弯路，相反，它们将成为我们发现工具包的一个组成部分。从模拟量子场论，到充分利用最敏感的传感器套件进行新粒子搜索，甚至是数据分析，如果局限于我们目前的计算模式，这些问题都将遇到限制瓶颈。为了更深入地了解这些机会，需要轻松访问量子计算机。反过来，HEP在量子领域知识，超导技术，低温和快速微电子学以及大规模项目管理方面为国家量子生态系统带来了关键的专业知识。量子技术在整个经济中的作用预计将在未来十年内迅速增长，因此在围绕QIS的努力中确立HEP的作用非常重要。在HEP科学计划中充分实现量子技术的承诺需要强有力的支持。重要的是要投资于更广泛的量子计算生态系统提供的共同设计机会，并利用HEP的优势，以设计适合HEP科学的量子计算机。
Exploring code portability solutions for HEP with a particle tracking test code
本文以 HEP 径迹算法测试代码为对象，比较基于编译器 pragma、抽象库等代码可移植性方案在多厂商 GPU 等架构上的性能与实现体验。
Quantum computing hardware for HEP algorithms and sensing
量子信息科学利用量子力学的原理来实现计算算法，其复杂性通过当前的计算机平台极大地难以处理。典型的应用范围从量子化学到优化问题，还包括高能物理的模拟。最近量子硬件的成熟引发了几个机构（包括费米实验室）对量子硬件的初步探索，这些量子硬件能够在多个领域展示量子优势，从量子计算到通信，再到传感。由费米实验室领导的超导量子材料和系统（SQMS）中心致力于在量子计算和传感、介导量子工程和基于HEP的材料科学方面取得突破。该中心的主要目标是部署具有针对高能物理中使用的算法量身定制的卓越性能的量子系统。在Snowmass的论文中，我们讨论了两种最有希望用于HEP算法的超导量子体系，即由transmon器件耦合到平面器件的三能级系统（qutrits）和由超导3D腔支撑的多能级系统（具有任意N个能级的qudits）。对于每个架构，我们展示了示例性的HEP算法，并确定了当前的挑战，正在进行的工作和未来的机会。此外，我们讨论了不同的架构和个人的计算节点互连的前景和复杂性。最后，我们回顾了几种不同的错误保护和纠正策略，并讨论了它们对提高两种体系结构性能的潜力。本白皮书旨在接触HEP社区，并推动HEP研究和QIS硬件的进展。
Parallelized Event Data Management System Based on MT-SNiPER Framework and PODIO
针对未来高能物理实验海量数据的离线处理挑战，研究人员基于MT-SNiPER框架与PODIO开发了并行化事例数据管理系统，实现多线程事例处理支持，并在OSCAR中完成了应用与性能评估。
Snowmass 2013 Computing Frontier: Networking
计算已经成为所有粒子物理实验和理论粒子物理学许多领域的主要组成部分。HEP实验和理论的进展将需要更多的计算，软件开发，存储和网络，不同的项目以不同的方式扩展未来的能力。然而，在HEP中的不同区域之间存在许多共同需求，因此建议更多的社区规划以提高效率。仔细和持续审查我们研究的主题，即，用户的需求和能力的当前和未来的技术，是需要的。
Online Production Validation in a HEP environment
在高能粒子（HEP）物理事件模拟中，PB级的数据将被处理和存储，需要数百万CPU年。这种巨大的需求是在世界各地的分布式计算中心处理的LHC计算网格的一部分。这些重要的资源需要高质量和高效率的生产以及早期发现潜在的错误。在这篇文章中，我们提出了新的监测技术在网格环境中收集质量措施在作业执行。这允许在线评估数据质量信息，以避免配置错误或模拟参数的不适当设置，因此能够节省时间和资源。
Training and Onboarding initiatives in High Energy Physics experiments
本文记录并分析了ATLAS、CMS、LHCb、Belle II和DUNE等高能物理实验的分析软件培训与入职举措，旨在为未来实验确定关键考量因素。
Potential of the Julia programming language for high energy physics computing
针对高能物理计算对性能与编程效率的双重需求，本文探讨了兼具高级编程与高性能的Julia语言在高能物理领域的适用性，分析了多维度关键特性，指出其大规模应用将使领域受益，并明确了需巩固的专属基础库。
Analysis of Requirements for the Design of a Detector Control System in a High Energy Physics (HEP) Experiment
在这项工作中，使用的Rational统一过程（RUP）的建模设计的探测器控制系统（DCS）在高能物理（HEP）实验的建议。我们包括一个要考虑的要素和方面的广泛多样性和一般定义的需求分析的简要说明。还指定了这种类型的软件系统的设计，实施和操作中所涉及的主要参与者的特性，功能和非功能需求以及用例（UC）。为了描述这些需求，通过Enterprise Architect软件使用了统一建模语言（UML）的工具，如图表和表格用例。
An event visualization software based on Phoenix for the CEPC experiment
本文基于通用可视化平台Phoenix为CEPC实验开发了事例显示软件，支持探测器几何可视化、事例数据显示及模拟重建算法测试，并展望了其在在线监测和虚拟现实中的应用。
GeantV: Results from the prototype of concurrent vector particle transport simulation in HEP
在大型强子对撞机（LHC）的前两次运行中，全探测器模拟是所有CERN实验软件栈中最大的CPU消耗之一。在2010年代早期，预测是模拟需求将随着光度的增加而线性增长，仅部分地通过增加计算资源来补偿。由于固有的精度限制，将快速仿真方法扩展到更多的用例，覆盖更大比例的仿真预算，只是解决方案的一部分。剩余部分对应于通过几个因素加速仿真软件，这是在当前代码基础上使用简单优化无法实现的。在这种情况下，GeantV研发项目启动，旨在重新设计遗留的粒子传输代码，使其受益于细粒度并行功能，如矢量化，以及增加的代码和数据局部性。本文介绍了广泛的结果和成果，这一R&D，以及从测试原型的结论和经验教训。
An Efficient Multiprocessor Management System for Event-Parallel Computing
描述了使用TCP/IP套接字将事件分发到UNIX工作站的软件性能。这个简单的软件是在密西西比大学编写的，用于控制UMiss农场重建80亿个原始事件，这是费米实验室E791数据的一部分。E791重建了HEP最大的数据集来研究魅力物理。
Future of computing at the Large Hadron Collider
大型强子对撞机的高能物理（HEP）实验以每秒$\mathcal{O}(10)$太比特的速度生成数据。随着将来实验的升级，以实现更高的碰撞能量，预计这一数据速率将呈指数级增长。粒子物理数据集的规模不断增加，加上单核CPU性能趋于稳定，预计到2030年，计算能力将出现四倍的短缺。这使得有必要研究替代的计算架构，以应付下一代的HEP实验。本研究概述了LHCb实验中使用的不同计算技术（触发器、轨迹重建、顶点重建、粒子识别）。此外，这项研究还为LHCb实验创建了三种事件重建算法。这些算法在各种计算架构上进行基准测试，例如CPU、GPU和称为IPU的新型处理器，每个处理器大致分别包含$\mathcal{O}(10)$、$\mathcal{O}(1000)$和$\mathcal{O}(1000)$内核。这项研究表明，GPU和IPU等多核架构更适合HEP实验中的计算密集型任务。
Snowmass Computing Frontier: Software Development, Staffing and Training
Snowmass CpF-I4软件开发、人员配备和培训小组的报告
Packaging HEP Heterogeneous Mini-apps for Portable Benchmarking and Facility Evaluation on Modern HPCs
针对 HEP 异构迷你应用在新 HPC 设施部署繁琐的问题，本文利用容器化与 Spack 等自动化配置构建技术实现交钥匙部署，以最少干预完成跨平台、跨设施基准评估并持续跟踪性能。
Facilitating Non-HEP Career Transition
大约三分之二的物理学博士在学术界和国家实验室以外的领域建立职业生涯，如软件，仪器仪表，数据科学，金融，医疗保健，新闻，公共政策和非政府组织。在HEPA（高能物理和天体物理）研究期间开发的技能和知识作为本科生，研究生或博士后水平（统称为早期职业生涯）一直在行业中受到追捧。这些技能是解决复杂问题的能力，软件编程，数据分析，数学，统计和科学写作，仅举几例。鉴于绝大多数人向该行业工作过渡，应加强现有的过渡途径，并确定和开发促进这种过渡的新方法。HEPA与其校友之间的强有力的参与将是一个先决条件。这也可能导致创造性的方法来扭转“人才流失”，鼓励校友合作的HEPA研究项目，或可能回来全职研究。我们激励和讨论以下几个可操作的建议，HEPA机构以及HEPA教师导师可以加强识别学生和博士后的非HEP职业机会的能力，以及帮助更充分地发展技能，如有效的网络，简历建设，项目管理，风险评估，预算规划，仅举几例。这将有助于帮助早期职业HEPA科学家成功地从学术界过渡到各种非传统职业。HEPA校友可以通过参与这一过程发挥关键作用。
Surrogate Modeling for Scalable Evaluation of Distributed Computing Systems for HEP Applications
本文评估了三种机器学习模型作为分布式计算系统仿真代理，以解决传统模拟器在准确性与可扩展性间的权衡问题，实现快速且准确的计算作业核心观测量预测。
Optimization of Software on High Performance Computing Platforms for the LUX-ZEPLIN Dark Matter Experiment
当在高性能计算资源上运行计算时，像LUX-ZEPLIN暗物质实验这样的高能物理实验面临着独特的挑战。在本文中，我们描述了一些策略，以优化模拟代码的内存使用的帮助下，剖析工具。我们采用这种方法，并实现了10- 30%的内存减少。虽然这是在LZ实验的背景下进行的，但它对在现代计算机架构上面临这些挑战的其他HEP实验代码具有更广泛的适用性。
Data Science and Machine Learning in Education
数据科学（DS）和机器学习（ML）在高能物理（HEP）中日益增长的作用已经确立，并且考虑到HEP研究核心的复杂探测器，大数据，集合和复杂分析。此外，利用物理数据中固有的对称性激发了物理信息ML作为计算机科学研究的一个充满活力的子领域。高等教育方案的研究人员从教育、培训和劳动力发展中广泛使用的材料中受益匪浅。他们还为这些材料作出贡献，并为DS/ML相关领域提供软件。物理系越来越多地提供DS，ML和物理学交叉的课程，通常使用HEP研究人员开发的课程，并涉及HEP中使用的开放软件和数据。在本白皮书中，我们探讨了HEP研究和DS/ML教育之间的协同作用，讨论了这个交叉点的机遇和挑战，并提出了互利的社群活动。
Techniques and tools for measuring energy efficiency of scientific software applications
近年来，科学高性能计算（HPC）和高吞吐量计算（HTC）的规模显著增加，并且对总能源使用和成本变得敏感。因此，能量效率已经成为诸如高能物理（HEP）的科学领域中的重要关注点。利用替代架构（例如低功耗ARM处理器）来取代传统的Intel x86架构的兴趣越来越大。然而，即使这样的解决方案已经成功地用于具有低I/O和存储器需求的移动应用中，但尚不清楚它们在科学计算环境中是否合适并且更节能。此外，缺乏工具和经验来推导和比较各种工作负载的架构之间的功耗，并最终支持软件支持软件优化以提高能效。为此，我们对运行在ARM和英特尔架构上的HEP应用程序的工作负载进行了几次物理和基于软件的测量，并比较了它们的功耗和性能。我们利用几种分析工具（包括硬件和软件）来提取电力使用的不同特征。我们报告了这些测量的结果以及在开发一套测量技术和分析工具以准确评估科学工作负载的功耗方面所获得的经验。
Snowmass 2013 Computing Frontier Storage and Data Management
综述了能量前沿、强度前沿、宇宙前沿、格点场论、微扰QCD和加速器科学的数据存储和数据管理需求。然后概述了数据存储技术和成本的前景，然后总结了数据，软件和物理分析能力保存的现状。HEP的前景进行了总结，指出未来的数据量可能会对什么是技术和财务上可行的应变。最后提出了特别注意和行动领域的建议。
Portability: A Necessary Approach for Future Scientific Software
当今世界的高能物理（HEP）科学软件由x86代码驱动，而未来将更加依赖GPU和FPGA等加速器。高能物理卓越计算中心（HEP/CCE）的可移植并行化策略（PPS）项目正在研究可移植性技术的解决方案，这些解决方案将允许一次编码算法，并能够在许多供应商的各种硬件产品上执行它，特别是包括加速器。我们认为，如果没有这些解决方案，我们的实验和努力的科学成功将处于危险之中，因为软件开发可能是专家驱动的，并且能够在可用的硬件基础设施上运行成本高昂。我们认为对社区来说，最好的解决方案是对C++标准的扩展，对用户来说入门门槛很低，支持所有硬件形式和供应商。但我们离这个理想还很远。我们认为，在未来，作为一个社区，我们需要要求和工作的可移植性解决方案，并努力实现这一理想。
Energy efficiency of a GPU-based computing system for High Energy Physics experiments
本文提出能耗效率作为评估GPU硬件平台和高能物理实验算法优化的新指标，针对LHCb实验的首个高阶触发器，建立计算模型以评估GPU核心数、时钟频率、内存带宽和热设计功耗对吞吐量的影响，为可持续计算生态系统提供决策支持。
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