f1是揭示其下一代赛车,团队将使用的2022赛季。更多空气动力飞行器设计的目的是创造更多的实打实的赛车吧,更多的行动在跑道上。项目运行使用计算流体动力学(CFD)和成千上万的计算核心在亚马逊网络服务(AWS),储蓄F1交付新的设计的时间和金钱。
F1赛车的下压力是一个至关重要的元素,因为它艾滋病牵引提高过弯速度,减少轮胎磨损。目前,F1汽车面临的损失下压力而比赛接近对方,与后车失去大量的下压力当赛车密切背后另一个。与低调的下一代汽车将运行在18英寸的车轮轮胎第一次将轮控制装置之后,一个全新的车身设计,一个新的前翼形状,简化悬浮,新的后端布局,地板下隧道。结果是显著降低下压力损失密切关注另一辆车的时候,反过来创造更多激烈的赛车在赛道上和兴奋。
F1在重新设计汽车的主要目标是提高汽车之间实打实的赛车吧,目前限制由于缺乏下压力。这辆车设计更改有助于减少湍流气流从汽车前,反过来增加下压力(性能),因此,下面的汽车和允许他们缩小差距的机会超越领先的汽车。
CFD项目使用超过1150 AWS计算核心运行超过5.5亿数据点模型的详细模拟汽车的空气动力的影响后在另一个。使用AWS的无与伦比的可伸缩性,F1能够减少80%的平均时间运行模拟从60个小时到12小时。
“在这个项目的开始,我们的主要目的是为了汽车种族靠近,”帕特-西蒙兹说,首席技术官为公式1。“在云中运行和运行与AWS真的删除了所有的障碍的时间和计算能力和允许我们我们想要的,当我们想要的,以及我们想要的。这是我认为我不会相信是可能的,除非我能真正利用AWS和看到未来可能在哪里。”
重新设计其汽车,F1需要远离其本地技术环境,它利用CFD和风洞测试设计和测试汽车的空气动力特性。F1 CFD仿真环境转移到一个高性能计算(HPC)平台上使用AWSAmazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)实例运行复杂的模拟可视化尾流的汽车和汽车后的影响。F1选择使用Amazon EC2 C5n的组合和新实例AWS Graviton2基于C6g实例在定价方面获得最大的灵活性和性能。
随着减少仿真时间从几天到几个小时,F1降低运行成本的这些工作负载30%使用AWS Graviton2-powered实例。
“最近发布的AWS Graviton2使我们真正优化其他工作,我们取得了约30%的成本节省。实际上我看到走的更远。我很肯定我们可以朝着节省40%的成本相比,我们的旧的做事方法,”西蒙兹说。“通过使用AWS,我们真的可以访问一个巨大的环境,我不只是在谈论物理环境的计算能力,但有些真的,真正伟大的人。一些人把我们推动他们一样。”
