Como a Oracle Red Bull Racing utiliza OCI e A4 Acceleron para estratégia de corrida em tempo real
Este artigo analisa como a equipe Oracle Red Bull Racing utiliza instâncias OCI A4 Acceleron, equipadas com processadores Ampere, para processar simulações de corrida em tempo real. A conclusão é que o uso estratégico de computação baseada em CPU — focada em alto throughput e baixa latência de infraestrutura (via SmartNIC) — permite uma tomada de decisão tática superior, otimizando custos e mantendo a escalabilidade necessária para modelos de Monte Carlo sem depender exclusivamente de GPUs.
Os carros estão atingindo velocidades máximas. Mas, para a tomada de decisão, a corrida já aconteceu milhares de vezes dentro dos servidores. Antes mesmo de qualquer pit stop ou decisão de pneus, a Oracle Red Bull Racing já simulou bilhões de cenários utilizando instâncias OCI A4 Acceleron. O que parece uma reação rápida na pista é, na verdade, o resultado de modelos testados e refinados continuamente em tempo real.
O que define as instâncias OCI A4 Acceleron?
As instâncias OCI A4 Acceleron são arquitetadas para cargas de trabalho de alta performance e scale-out. Elas combinam processadores OCI Ampere® (baseados em Arm) com a arquitetura Acceleron da Oracle, que otimiza o gerenciamento de rede, storage e processamento de infraestrutura em sistemas distribuídos.
Em ambientes de computação distribuída, onde o workload é espalhado por diversos nodes, essa arquitetura reduz o overhead. Em vez de depender de um único componente robusto, a carga é processada de maneira eficiente, aumentando o throughput e garantindo uma performance consistente à medida que o cluster escala.
Por que o pódio passa pela estratégia na cloud?
A Oracle Red Bull Racing utiliza instâncias OCI A4 Acceleron com CPUs AmpereOne® M pela eficiência necessária para processar modelos gigantescos em runtime. São workloads limitados por processamento (compute-bound), onde a performance depende estritamente da capacidade massiva de CPU trabalhando em paralelo.
Para o time de engenharia da equipe, essa eficiência é um divisor de águas, especialmente sob restrições de cost caps. Eles conseguem maximizar o uso da infraestrutura sem os custos proibitivos de instâncias aceleradas por GPU, que não seriam ideais para esse tipo específico de modelo determinístico.
A matemática do desempenho: 12% a mais de throughput e 7% menos custo
No ambiente de alta performance da Fórmula 1, qualquer milissegundo de atraso custa caro. Com as instâncias A4 Acceleron, a equipe observou um aumento de cerca de 12% no throughput de simulação frente às gerações anteriores, acompanhado por uma redução estimada de 7% nos custos operacionais diretos. Isso permite que mais cenários sejam avaliados simultaneamente, resultando em decisões mais precisas sob pressão.
Repensando o papel de CPU vs GPU em AI e Simulação
Há uma tendência de mercado em associar qualquer carga de AI a GPUs. Contudo, casos de uso como o da Red Bull mostram que simulações complexas e certas inferências de AI rodam com performance superior e mais eficiência econômica em arquiteturas de CPU, desde que a infraestrutura seja otimizada. Para empresas brasileiras, essa distinção é vital: não é necessário o custo de uma GPU para todo pipeline.
O diferencial da arquitetura Acceleron
A performance não vem apenas do silício. O Oracle Acceleron SmartNIC desempenha uma função crítica, realizando o offloading de tarefas de rede e armazenamento. Ao retirar essas responsabilidades da CPU, a capacidade de processamento total é entregue diretamente à aplicação. A medida que os workloads crescem e o throughput exige mais escalabilidade, a ausência de gargalos na infraestrutura torna-se uma vantagem competitiva significativa.
Dinâmica em dia de prova
Durante a corrida, o sistema atua como uma orquestração contínua. Os dados de telemetria alimentam a OCI e, via Oracle Kubernetes Engine, as tarefas de simulação são distribuídas em clusters de instâncias A4. À medida que a corrida evolui, o modelo é atualizado: cenários antigos são descartados e novas probabilidades emergem, permitindo que os engenheiros trabalhem com dados frescos e confiáveis.
IA e Inferência no futuro da estratégia
A equipe já expande esse fundamento para casos de uso de IA, como um "assistente de pit wall" que consulta regulamentos e históricos em tempo real. Isso demonstra um framework híbrido: workloads de IA que exigem inferência rápida podem rodar em CPUs eficientes, enquanto processos de treinamento mais intensivos podem ser alocados para recursos de GPU sob demanda. A flexibilidade é a chave para o crescimento tecnológico sustentável.
Artigo originalmente publicado em cloud-infrastructure.
