In this paper, we present a data workflow developed to operate the adJUstiNg Gain detector FoR the Aramis User station (JUNGFRAU) adaptive gain charge integrating pixel-array detectors at macromolecular crystallography beamlines. We summarize current achievements for operating at 9 GB/s data-rate a JUNGFRAU with 4 Mpixel at 1.1 kHz frame-rate and preparations to operate at 46 GB/s data-rate a JUNGFRAU with 10 Mpixel at 2.2 kHz in the future. In this context, we highlight the challenges for computer architecture and how these challenges can be addressed with innovative hardware including IBM POWER9 servers and field-programmable gate arrays. We discuss also data science challenges, showing the effect of rounding and lossy compression schemes on the MX JUNGFRAU detector images.

中文翻译：

---

用于更亮 X 射线源的 JUNGFRAU 探测器：解决大分子晶体学中的 IT 和数据科学挑战。

在本文中，我们提出了一种数据工作流程，用于操作Aramis用户站（JUNGFRAU）自适应增益电荷集成大分子晶体学光束线上的像素阵列探测器的调整增益探测器。我们总结了在 1.1 kHz 帧速率、4 Mpixel 的 JUNGFRAU 中以 9 GB/s 数据速率运行的当前成就，以及未来在 2.2 kHz 和 10 Mpixel 的 JUNGFRAU 中以 46 GB/s 数据速率运行的准备工作。在此背景下，我们重点介绍计算机架构面临的挑战，以及如何使用 IBM POWER9 服务器和现场可编程门阵列等创新硬件来应对这些挑战。我们还讨论了数据科学挑战，展示了舍入和有损压缩方案对 MX JUNGFRAU 探测器图像的影响。