아마존 EC2 1만2000시간 이상 컴퓨팅 사용

아마존웹서비스(Amazon Web Services, AWS)와 포뮬러 원 그룹(Formula One Group, F1)은 레이싱 카 기체역학을 분석하는 전산유체역학 연구(Computational Fluid Dynamics, 이하 CFD)로 2021년 시즌의 차량 설계가 대폭 변경된다고 밝혔다.

이 연구는 5억 5천만 개의 데이터 포인트로 구성된 1,150개의 컴퓨팅 코어를 사용하여 앞서 달리는 레이싱 카의 후류가 다른 차량에 미치는 영향을 모델링해 분석했다. F1은 AWS를 통해 기존 분석 시간 60시간을 18시간으로 70% 단축했다.

아마존 EC2(Amazon Elastic Compute Cloud)를 이용 6개월 간 수행된 이번 연구는 초근접 레이싱을 구현시켜 팬들에게 더 큰 재미와 희열을 제공하기 위한 것이다.

F1 경주차는 주행 중 아래쪽으로 누르는 공기의 힘이 차량 성능을 결정하는 요소가 된다. 이 다운포스는 고속 주행 시 바퀴가 미끄러지지 않게 해 코너에서 더 빨리 빠져나갈 수 있게 한다. 기존에는 초근접 후면 차량은 다운포스를 상실해 앞선 차량을 추월하기 어려웠다. 한 대 거리로 뒤에서 주행하는 차량은 다운포스를 최대 50% 상실한다.

F1은 다운포스 상실을 줄이기 위해서 AWS를 통해 근접주행시 공기역학이 어떻게 상호작용하는 지를 관찰하고, 이를 바탕으로 기 제안된 2021년도 경주차 설계를 대폭 변경하여 다운포스 유실을 15%로 막을 수 있었다. 이에 따라 프론트 윙, 서스펜션, 후면 설계, 바닥 터널, 휠 후류 제어 장치 등 전면 설계 변경이 이뤄졌으며, 최초로 18인치 휠의 로우 프로파일 타이어가 채택되었다.

CFD 연구에는 광범위한 컴퓨팅 용량을 갖춘 고성능 컴퓨팅 클러스터가 필요하며, 기계 노후화 방지를 위한 비용도 필요했다. F1은 아마존 EC2의 AWS 패러렐클러스터(AWS ParallelCluster)를 사용해 OpenFOAM CFD 프레임워크를 실행하고, 아마존 심플 스토리지 서비스(Amazon Simple Storage Service, Amazon S3)를 이용해 데이터를 보관했다.

F1은 클라우드의 확장성을 이용해 기존 보다 훨씬 많은 양의 코어에 대해 시뮬레이션을 실행할 수 있었다. 이에 따라 일주일 안에 분석할 수 있는 난기류 시뮬레이션 개수가 2개에서 5개로 늘어났다. 향후에는 2,300여 개 코어로 확대하고, 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)와 같은 AWS 머신러닝(ML) 툴을 도입해 더욱 최적화된 설계를 추진할 계획이다.

팻 시몬스(Pat Symonds) F1 최고기술책임자(CTO)는 “AWS와 함께 진행한 이 연구는 F1 공기역학 역사상 가장 혁신적인 프로젝트였다. 2등을 하기 위해 자동차 설계를 하는 사람은 아무도 없을 것이다. 그러나 이번 연구는 앞선 차량의 뒤를 따라서 주행하는 차량의 공기역학이 어떻게 작용하는지를 연구했다. AWS 기술을 이용해 여러 대의 차량이 동반된 공기역학 특성들을 이해할 수 있게 되었고, 그 결과 초근접 주행에 큰 진전을 이룰 수 있었다”고 말했다.

매트 가먼(Matt Garman) AWS 컴퓨팅 서비스 부문 부사장은 “우리의 고객사들은 항공기부터 의료기기에 이르는 모든 CFD 연구에 AWS를 사용하고 있다. 마침내 차세대 레이싱 카 설계에 AWS 기술이 사용되게 되어 기쁘게 생각한다. F1의 CFD 연구에는 최첨단 클라우드 기술이 사용되고 있으며, 이를 통해 F1 레이싱의 성적이 올라가고 팬들이 더 멋진 경험을 할 수 있게 되었다. 이번 연구 결과에 따라 새롭게 제작될 차량의 모습이 기대가 되며, 2021년에 레이싱 스타디움에서 볼 수 있길 고대한다”고 말했다.

F1이 AWS의 클라우드와 머신러닝 기술을 어떻게 활용하고 있는지에 대한 자세한 사항은 https://aws.amazon.com/f1insights/에서 확인할 수 있다.