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基于边缘加速节点的直线加速器束流轨道参数预测技术研究

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Research on Prediction Technology for Beamline Parameters of Linear Accelerator Based on Edge Computing Nodes

摘要: 目前能源紧缺的国际背景下,核能发展为重要清洁能源,质子加速器成为处理核废料的重要设备。在加速器束流轨道校正过程中,需要束流轨道参数辅助计算。神经网络目前应用在工业界各个领域,可以实现准确率高的数据拟合预测。因此,提出了一种基于边缘智能计算节点的直线加速器束流轨道参数预测技术。该方法通过BPNN对过往数据学习,生成模型部署到边缘计算节点加速预测BPM位置参数,可以使用边缘计算节点加速校正束流位置。实验结果表明,FPGA硬件加速器作为边缘加速节点仿真推理速度达到55us,能效比相比较GPU和CPU分别是其23.13倍和553.15倍左右,预测结果误差平均0.5%,时延和精度达到预期目标。

版本历史

[V2] 2023-11-29 17:45:46 ChinaXiv:202311.00053V2 下载全文
[V1] 2023-08-23 17:41:53 ChinaXiv:202311.00053v1 查看此版本 下载全文
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