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第128章 启辰技术会议（第3页）

这时，负责cfd模擬的流体实验室主任插话问道：“林总，云上的算力，性能和稳定性能达到我们自建集群的水平吗？”

林建军切换ppt，展示出具体的配置方案和对比数据：“我设想的初步方案是租赁峰值200个计算节点，每个节点配置8颗虚擬cpu核心，主频不低於2.6ghz，內存配足。”

“这样的规模，足以同时覆盖发动机缸內燃烧全过程仿真，和涡轮叶片內部复杂流道分析，这类最耗资源的大模型计算。”

“初步估算，採用这种按需租赁的弹性模式，相比我们自建同等峰值算力的机房，初始资本支出可以节省60%以上！”

“年度总拥有成本也会大幅下降，而且，云服务商负责硬体维护和升级，我们可以省不少的心。

“而且最大的好处是速度和灵活性！

以前一次完整的整车空气动力学模擬，可能要跑48小时，放到200节点的云上，理论上可以压缩到12小时以內！”

“这意味著什么？意味著在赛道上，练习赛结束后，工程师拿到数据，可以立刻在维修区的笔记本电脑上提交云端计算任务，几小时內就能拿到新的仿真结果，实时调整下一节的赛车调校参数！

这將是巨大的竞爭优势！”

“这套系统，不仅可以为像宝马—威廉士这样的客户车队提供更快的研发支持，未来如果我们自己组建车队，或者收购一支f1车队，它更是不可或缺的利器。”

“赛季结束，研发高峰期过去，我们可以立刻缩容，只保留基础算力，这样一来成本骤降！

这种灵活性，是传统自建机房无法比擬的。”

与会的高管和专家们纷纷点头，交头接耳，显然对这个方案的前瞻性和性价比非常认可。

周海涛迅速心算了一下问道：“林总，预算大概多少？”

“初步预算150万到200万美元，主要用於购买云服务资源和必要的软体许可优化，这是一年的弹性费用，远比一次性投入几百万美元买硬体划算。”

“同意！”

“这个方向绝对正確！”

“必须上！

能极大提升研发效率！”

第一个提案，在討论中迅速获得通过。

“好！

hpc平台方向確定，具体供应商选型和实施方案，由it部和流体实验室，以及材料实验室联合组建项目组，两周內拿出详细报告。”

林建军利落的拍板。

他示意了一下，身后的幕布亮起，投影仪打出启辰科技战略升级研討会的標题。

林建军切换ppt，展示出一张复杂的云计算架构图：“第一个议题，是基於公有云的弹性高性能计算平台建设。”

他先点明背景和痛点：“大家都知道，我们的目標是f1，可是发动机燃烧仿真，空气动力学分析，复合材料应力模擬这些，对算力的需求是海量的。”

“等我们的动力总成落地后，在新赛季前研发高峰，可能需要几百个cpu核心连续跑几周，但是到了赛季中或者平时，可能几十个核心就够用了。”

“自建机房以后我们肯定是要有的！

但是在目前以及接下来三到五年內，这些设备投入巨大，平时大部分机器閒置，折旧和运维成本高昂，而且升级换代慢，跟不上最新硬体发展。”

接著他引出解决方案和行业动態：“现在有一个新的思路出现了，那就是弹性云计算i

“”

“今年三月份，亚马逊已经正式公开测试他们的awsec2（弹性计算云）服务，虽然目前主要面向网际网路企业，但他们按需付费弹性伸缩的模式，非常適合我们这种算力需求波动大的研发场景。”

“在国內，世纪互联和夏国万网这些idc巨头，也开始提供类似的託管式虚擬计算集群服务，虽然功能没aws那么强，但满足基本hpc需求没问题。”

这时，负责cfd模擬的流体实验室主任插话问道：“林总，云上的算力，性能和稳定性能达到我们自建集群的水平吗？”

林建军切换ppt，展示出具体的配置方案和对比数据：“我设想的初步方案是租赁峰值200个计算节点，每个节点配置8颗虚擬cpu核心，主频不低於2.6ghz，內存配足。”

“这样的规模，足以同时覆盖发动机缸內燃烧全过程仿真，和涡轮叶片內部复杂流道分析，这类最耗资源的大模型计算。”

“初步估算，採用这种按需租赁的弹性模式，相比我们自建同等峰值算力的机房，初始资本支出可以节省60%以上！”