AWS 与西门子助力 Amazon Prime Air 无人机实现腾飞

Amazon Prime Air 通过在 Amazon Web Services (AWS) 上使用西门子的 Simcenter STAR-CCM+ 和高性能计算 (HPC) 运行模拟，开发了一种工作无人机设计。AWS 上的可扩展 HPC 支持按需访问几乎无限的基础设施和快速网络，确保项目按期完成。AWS 上的 Simcenter STAR-CCM+ 帮助 Prime Air 简化了其工程工作流程，从而提高了效率。

Amazon Prime Air 需要设计和制造一款无人机以实现无人配送。模拟空气动力学需要两个主要组成部分。首先，需要一个计算流体动力学 (CFD) 解决方案，以运行单独模拟和批量模拟。第二，需要 HPC 基础设施提供大量按需的实例容量，并在快速、高带宽的网络上运行以支持工作流。

Prime Air 选择西门子的 Simcenter STAR-CCM+（Simcenter 产品组合的一部分）作为其空气动力学设计的多物理场 CFD 解决方案。Simcenter STAR-CCM+ 专为并行效率而构建，这使得 Prime Air 能够通过在大量核心上运行 CFD 模拟来加速 CFD 模拟。此外，Simcenter STAR-CCM+ 还允许 Prime Air 简化其工程模拟工作流程。 AWS 提供的 HPC 解决方案的广度提供了所需的灵活度，以满足紧迫的时间要求。它使用 AWS 支持的开源集群管理工具 AWS ParallelCluster 来管理 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 计算优化实例的部署。

通过在 AWS 上使用 Simcenter STAR-CCM+，Prime Air 工程师能够描述飞机整个飞行包线的空气动力学特性，这是一项模拟活动，包括数千种不同的运行条件，AWS 计算时间总计超过 3000 万小时。额外的分析帮助工程师确定了关键的飞行条件，通过远程可视化和后处理进一步实时检查，无需传输大型数据集和拥有昂贵的专用工作站。

AWS 上的 HPC 服务使他们能够轻松地扩展到大量内核，并访问按需计算能力以进行分析，而不会陷入较长的队列中。运行模拟后，他们还能够缩减实例。这样，Prime Air 在非常紧张的时间内充满自信地开始了工作无人机设计。

Prime Air 的目标是使用无人机在不到 30 分钟的时间内将重量不超过 5 磅的包裹交付给客户。 Prime Air 团队利用流体动力学的一个分支 CFD 设计并制造了自己的无人机，该分支利用数值分析和数据来解决流体（如空气）如何在不同条件下在飞机周围移动的问题。

Prime Air 选择西门子的 Simcenter STAR-CCM+ 作为其 CFD 的完整多物理场解决方案。Simcenter STAR-CCM+ 专为并行效率而构建，这使得 Prime Air 能够通过在大量核心上运行模拟来加速模拟。此外，Simcenter STAR-CCM+ 应用程序编程接口 (API) 还允许 Prime Air 自动化和简化其工程工作流程。

使用 CFD 建造飞机需要对空气动力学性能进行数字预测。为了生成一个空气动力学数据库 (ADB)，以确保所有飞行条件下的性能并开发一个飞机控制系统，通常需要数千个这样的 CFD 模拟。这些模拟的规模和速度需要 HPC 资源。但是，许多本地部署数据中心对 HPC 资源有容量和可用性限制，这会导致较长的队列。工程师必须排队等待，而且只能使用分配的资源，使得在模拟启动后，不会有太多空间来修改测试计划。

Prime Air 选择在 AWS 上部署 Simcenter STAR-CCM+，以便根据需要扩展或缩减计算能力。通过 AWS，工程师可以运行模拟，而不必排队等待或为多余的容量付费。AWS 提供了广泛的 HPC 服务，让客户能够灵活地选择如何最好地支持其应用程序，以及在规定的时间内提供工程师所需的结果。Prime Air 选择了 AWS上的这些随时可用、几乎无限制并且可扩展的 HPC 服务，以帮助其快速开始行动并专注于其最擅长的工作。

在云上运行可以让工程师获得想要的速度，按需使用内核，而不会产生过多成本，也不会减慢其他需要同时访问的人员的速度。

“在 AWS 上，我们可以按需运行，无论需要多少内核，都可以在同一天内得到结果。我们不会被容量所束缚，”Prime Air 高级应用科学家 Vedran Coralic 说，“而且我们不必在运行之前考虑模拟所需的任何方面。我们始终可以在它完成之后把它放到 AWS 上，并查询实时工作流。通过在 AWS 上运行 Simcenter STAR-CCM+，我的团队可以按照程序需要的速度推进工作。”

Prime Air 使用开源集群管理工具 AWS ParallelCluster 设计了运行 CFD 的环境。AWS ParallelCluster 通过使用配置文件来预置 HPC 环境中的所有资源（如 virtual private cloud、共享文件系统等），简化了在 AWS 上启动西门子 Simcenter STAR-CCM+ 环境的部署。它支持各种流行的 HPC 任务调度程器，例如 Slurm，其可以管理任务并根据工作负载扩展或缩减集群。

为了达到 CFD 模拟所需的速度，Prime Air 使用当时市场上最新的 Amazon EC2 计算优化实例预置了集群，以最佳方式支持其 HPC 工作负载。考虑到 AWS 提供的巨大容量，Coralic 假定他们可以在 AWS 上一次性运行所有 ADB 模拟。Coralic 说：“在 AWS 上运行 Simcenter STAR-CCM+ 可以让我们快速评估新想法，花更多时间调查结果，并减少等待结果的时间。”

随着最近 Amazon EC2 C5n 实例的发布，Prime Air 团队使用 Elastic Fabric Adapter (EFA) 测试了 C5n.18xlarge 英特尔实例的 AWS ParallelCluster 部署。EFA 是由 AWS 构建的自定义网络接口，为 Amazon EC2 实例提供操作系统 (OS) 旁路功能，从而使客户能够以低延迟、高吞吐量的大规模节点间通信运行应用程序。

“根据最初的基准，我们相信对下一个 ADB 使用 EFA 迁移到 C5n 实例将使我们能够以快两倍的速度完成，”Coralic 解释说，“因为我们可以横向扩展到两倍的内核，而不会降低计算效率或显著增加计算成本。”

图 1：该图显示，Prime Air 能够将其未来的 CFD 模拟扩展到 5 万个单元/核心以及更多，计算效率损失可以忽略不计。这是由新一代计算实例 C5n 支持的 EFA 实现的，如绿色曲线所示。如果没有 EFA，Prime Air 只能缩减到 10 万个单元/核心，如蓝色和橙色曲线所示。