通过使用 AWS 高性能计算（HPC）解决方案，一级方程式赛车重新设计赛车，实现了更近距离的比赛，为赛车迷提供了更加激动人心的体验

一级方程式赛车（F1）这个名称是速度的代名词。F1 拥有世界上最快的管制赛车，这些赛车参加一年一度的国际汽车联合会一级方程式世界锦标赛。最近，F1 需要重新设计赛车，目的是减少湍流尾流的影响，这种尾流会限制后方汽车的速度和加速度。一级方程式赛车首席技术官 Pat Symonds 说：“我们的最终目的是减少尾流，让观众能够看到更多的超车和更近距离的轮对轮动作。”

为了重新设计汽车，F1 需要跳出计算流体动力学（CFD）的本地技术环境，该环境与风洞测试一起用于设计和测试汽车的空气动力学特性。Symonds 说：“我们希望在设计汽车时让模拟细节更逼真。”“我们还需要提高可扩展性，同时希望缩短模拟周期，这样就可以执行更复杂的 CFD 模拟，同时缩短总体执行时间。”

面对这一挑战，F1 将 CFD 模拟环境迁移至 Amazon Web Services（AWS）上的高性能计算（HPC）平台。该公司使用 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）实例来运行强大、复杂的模拟，将汽车的尾流湍流以及对后方汽车的影响可视化。F1 选择将 Amazon EC2 C5n 实例和新的基于 AWS Graviton2 的 C6g 实例结合使用，这样就能根据任务实现定价和性能方面的最大灵活性。此外，F1 使用 AWS ParallelCluster 自动调配不同的 HPC 集群，以便优化任务。

通过使用 AWS，F1 将 CFD 模拟时间缩短了 80%，从 60 小时减少到 12 小时。Symonds 说：“我们现在可以设置晚间运行模拟，第二天早上就能得出结果。”“能更快得出结果，我们总体上就可以进行更多的模拟，从而更快地完成汽车的最终设计。”

依靠由 AWS Graviton2 提供支持的 Amazon EC2 实例，F1 已经将运行 CFD 工作负载的成本降低了 30%，预计还能节省更多。Symonds 说：“我们认为可以节省高达 40% 的成本。”

F1 最终不再受限于本地 CFD 环境。Symonds 说：“我们现在可以运行拥有五亿多个单元格的庞大模型。”“AWS 让这成为可能。”

通过在 AWS 上运行 CFD 平台，F1 设计了一款汽车，可以将轮对轮比赛中的下压力损失从 50% 减少到 15%，大大减小了汽车受前方汽车尾流的影响。F1 因而可以更好地实现其战略重点，即提高赛道上的竞争力和不可预测性，给赛车迷提供世界一流的观赛体验。Symonds 说：“现在，汽车之间可以靠得更近，也更容易超车。”“赛车迷们将得到更加激动人心的体验。”