工程师就位,测试设置完毕,按钮启动,引擎轰鸣!经过一年多的工程设计和创意碰撞,一款全新的 F1 赛车引擎问世了!
在基于云技术的超级计算机的帮助下,甲骨文红牛车队 (Oracle Red Bull Racing) 2026 赛季新动力单元的研发团队红牛福特动力总成 (Red Bull Ford Powertrains, RBFPT) 取得了一项了不起的成就 — 在短短一年多时间里从零设计并构建出了一个全新的引擎原型。该团队完整负责整个动力单元的研发和制造,包括引擎、涡轮增压器和混合动力系统。
在充分了解了面临的挑战后,红牛福特动力总成研发团队迎难而上,计划在不到 4 年的时间里为有赛车性能巅峰之美誉的 F1 赛车设计和制造一个全新的动力单元。相比之下,大多数汽车引擎研发项目需要几乎两倍的时间才能取得类似成果。更重要的是,红牛福特动力总成的所有工作都是从零开始:没有引擎设计团队,没有数据中心来运行工程模拟,也没有制造工厂。
计算是快速研发的关键。利用 Oracle 基于云技术的高性能计算 (HPC),红牛福特动力总成无需构建大型数据中心即可运行工程模拟。通常,这种级别的计算密集型工作要耗费大量时间和资金,而云基础设施改变了这一切。事实上,不止红牛福特动力总成,基于云技术的高性能计算还能帮助更多行业的更多个人和企业在工程和设计方面取得令人瞩目的成就。
如今,红牛福特动力总成正紧锣密鼓地为 2026 F1 赛季设计和制造新动力单元,力求满足该赛季对混合动力引擎设计和可持续燃料的新要求。目前,工作原型已经就绪,但在正式投入赛场前,它还要经历多次迭代和进一步研发,更不必说还要接受数千小时的台架试验来确保可靠性。对于夺得 2022 年 F1 锦标赛冠军的甲骨文红牛车队来说,衡量成功的终极标准只有一个:在车手和车队排名中蝉联第一。
甲骨文红牛车队首席信息官 Matt Cadieux 率领计算团队为红牛福特动力总成提供支持,他表示:“我们将严格满足每一项要求,研发一款能够真正助力车队赢得冠军的动力单元。这项工作极具挑战性,我们倍感压力,却也兴奋不已。”
2021 年,随着前引擎供应商本田宣布退出 F1,甲骨文红牛车队决定自主制造动力单元。当时,在初步接洽了几家制造商后,甲骨文红牛车队便做出了一个前所未有的决定:自主设计和制造动力单元而不是向老牌引擎制造商购买。他们很快便与福特汽车公司建立了战略合作伙伴关系,后者在电动汽车研发、控制以及电池技术领域拥有丰富的专业知识和经验,将为甲骨文红牛车队提供有力支持。
决心既定,行动的号角便立即吹响。红牛福特动力总成迅速组建了专家工程师团队;建造了引擎及其他组件的制造和测试设施;部署了相应的计算能力来运行复杂模型和工程模拟,优化动力单元和满足 F1 的严格要求。
红牛福特动力总成的工程师和设计师使用基于云技术的高性能计算集群来为红牛团队(甲骨文红牛车队和阿尔法托利车队)模拟新引擎设计方案。
由于工作负载托管在基于裸金属服务器集群的 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 上,工程师们能够专注于反复迭代计算流体动力学 (CFD) 模型,为动力单元内燃机内部的复杂设计提供依据。他们模拟燃料喷射模式,模拟燃烧性能,还模拟气缸内部形状将如何影响和优化这些因素,实现最高性能。
他们构建详细的汽车数学模型,为众多变量设置一组初始值,运行模拟,然后根据模拟分析结果相应调整模型或一些数值,再次运行模拟。这个过程重复了一遍又一遍。
汽车制造商和其他工程密集型企业一般都拥有自己的高性能计算环境。但对于红牛福特动力总成来说,构建和配置一个新的本地数据中心要耗费长达数月的宝贵时间,会导致迟迟无法启动设计工作。而借助 OCI,红牛福特动力总成可以立即开始设计。更重要的是,可提供最佳模拟性能的最佳系统配置在项目早期是无法确定的。而利用 OCI,红牛福特动力总成可以灵活评估各种计算和系统配置。
“我们可以灵活试验各种软硬件组合和 HPC 配置,不需要像过去那样购买硬件,将硬件拿出来,放入机架,连接网络,然后加载软件。”Cadieux 表示,“过去那种方法太耗时了。”
对于像红牛福特动力总成这样的新团队来说,做出研发动力单元的决定是一个巨大的飞跃。这意味着他们要与拥有数十年 F1 经验的对手同场竞技。不过,虽然背负着巨大的压力,工程团队也感受到了来自各方面的支持:任务明确后,计算基础设施和其他工具就迅速到位了。如 Cadieux 所说,这正是红牛精神的体现。
Cadieux 表示:“给一群才华横溢的人提供他们需要的工具就相当于为他们奠定成功的基础,为他们的想象力和创新力插上翅膀,为他们赢得胜利铺平道路。”
每隔几年,F1 管理机构国际汽车联合会 (FIA) 就会发布一次 F1 锦标赛赛车新规。这些规定涵盖了很多方面,包括车辆形状和重量以及安全设备等等。此外,FIA 还会修改动力单元规定,但由于动力单元的研发对时间和资金的要求都比较高,因此很少发生这种情况。FIA 最近一次修改动力单元规定是在 2014 年,依据新规,新一代动力单元将在 2026 赛季首次亮相。
按 FIA 要求,新 F1 引擎必须能够高效燃烧注入的所有燃料,实现最高性能。对此,红牛福特动力总成高级性能模拟工程师 Declan Ward 解释了他如何运行详细分析和 3D 建模,确保燃料注入系统以适当的方式蒸发和混合燃料并精确喷射燃料。
“我们要确保每个气缸在每一次工作循环中都燃烧适当的燃料。”Declan Ward 解释道,“如果喷射或喷射模式不当,一部分燃料就可能从排气系统排出,造成浪费。”
F1 赛车相关规定虽然非常详细,但却并未涵盖动力单元的所有设计要点,包括材料(不同部位需要使用不同的材料,例如钢、钛和铝合金等等)、燃料燃烧速率、润滑剂以及排气系统等等。
为此,红牛福特动力总成工程师使用 OCI 运行多个计算流体动力学软件包来执行设计和模拟工作,评估各种变量。其中一个软件是 Convergent Science 推出的主流 CFD 软件包 CONVERGE,它提供了 F1 设计人员需要的内燃机、燃油喷射系统、排气系统等模块配置。正是使用 CONVERGE,红牛福特动力总成团队进行了热力学、燃油注入系统燃烧、排气系统和燃料转换模拟。
此外,红牛福特动力总成团队还使用 Siemens 面向 CFD 工程师的 Simcenter STAR-CCM+ 执行涡轮增压器设计和模拟。
在运行 CFD 这样的数学密集型软件时,速度十分关键,因此使用最新硬件并选择适当的处理器非常重要。而自 OCI 在 2022 年 12 月迁移到新一代处理器后,红牛福特动力总成团队将性能提升了 10%。对于客户而言,在 OCI 中实施硬件升级比在本地部署数据中心实施硬件升级要简单得多。
OCI 还支持红牛福特动力总成按需购买计算能力,而不是在项目早期(需求较低时)就投入大量资金。Cadieux 表示,他们在 2021 年年中项目启动时部署的计算规模很小,但在搬进红牛技术园区的新大楼后,他们开展了一次大规模招聘活动。Cadieux 表示:“我们一开始使用的 OCI 计算资源相对较少。后来,团队不断扩大,模型越来越复杂,但我们能够分阶段,轻松、快速地供应更多 OCI 资源,满足不断增长的需求。OCI 不仅为我们提供了敏捷性,在经济上也支持我们只为实际使用的资源付费。”
“The Red Bull culture is to bring in the right people and enable them with the right tools.We approach the powertrain with that kind of open mindset—we found the best technology so we could give our people the best tools for the job.It’s the Red Bull way."
相比使用标准计算集群,构建一个高性能计算集群更为复杂 — 高性能集群可能包含数百台服务器,每台服务器搭载多核 CPU 和 GPU、内存、缓存、存储,需要在芯片和服务器之间实现高带宽互连。而得益于 Oracle 与模拟软件提供商的合作伙伴关系,红牛福特动力总成团队得以轻松确定适用于特定工作负载的理想处理器、GPU 和内存配置。
同时,在本地构建 HPC 集群不仅需要部署大量不同类型的硬件并进行手动配置,还需要重新安装和优化软件。而如 Cadieux 所说,借助 Oracle 和软件供应商丰富的 OCI 知识,红牛福特动力总成的工程师们“快速确定了高性能配置”。
配置确定后,红牛福特动力总成团队只用了大约一周时间就将生产级 HPC 集群配置投入了运行。“对我们来说,拆开堆积如山的硬件,把它们连接起来,有序整合在一起,这可能需要一个月的时间。”Cadieux 表示,“而在迁移到 Oracle Cloud 后,我们再也不用考虑这些问题了。”
经过一遍又一遍的建模、设计、模拟和测试,红牛福特动力总成于 2023 年年中完成了 2026 赛季动力单元的设计并将其投入生产。
在谈到老牌赛车引擎制造商时,Cadieux 表示:“在 F1 动力单元领域,我们的对手是原始设备制造商 (OEM) 中的精锐,与他们同场竞技无异于大卫对决哥利亚。”
然而,红牛福特动力总成团队仍然决定使用基于 OCI 高性能计算的优秀工程软件来应战。
“引进优秀人才并提供适当的工具是红牛的企业文化。”模拟工程师 Ward 表示,“在红牛福特动力总成,我们一直秉持这种开放的理念,始终致力于寻找最先进的技术,为员工提供最好的工具。这就是红牛文化。”
了解如何使用基于云技术的高性能计算集群,利用最新 CPU 和 GPU 以及强大的 CFD 软件满足严苛工作负载需求。
基于云技术的高性能计算具有出色的成本可预测性,能够以先进的计算、存储、网络和软件技术提供可媲美甚至超越本地部署的性能。
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