NVIDIA® cuOpt™ 是一个用于决策优化的 GPU 加速求解器,擅长于混合整数线性编程(MILP),线性编程 (LP),和汽车线路规划问题 (VRP)。 cuOpt 旨在处理包含数百万个变量和约束的大规模问题,可实现近乎实时的优化,从而大幅节约成本。
凭借在混合整数编程库(MIPLIB)中刷新记录和 23 项世界记录的基准测试,cuOpt 在解决现实世界复杂优化问题方面,实现突破性进展。
该解决方法屡破世界记录,比如解决 MIPLIB 未决问题,且在大型 LP 方面表现出具有竞争力的性能,比如创下 Mittelmann 基线测试记录,以及无与伦比的 VRP 精确度,比如打破 Gehring & Homberger 和 Li & Lim 基线测试记录。
轻松扩展,可处理混合云和多云环境中的计算密集型工作负载。
通过近乎实时或批量模式重新运行模型,持续适应不断变化的变量和约束,从而优化决策制定。
开箱即用或无缝嵌入到您的求解器中,实现卓越的速度、可扩展性和精度。
用例
了解 NVIDIA NIM 如何为行业用例提供支持,并通过精选示例快速启动 AI 开发。
优化复杂供应链中的资源配置需要在高效分配有限资源的同时,适应实时变化。 由于无数变量的影响,要想最大限度地提高生产力和成本效率,需要快速、智能的决策制定。 借助 NVIDIA 的 cuOpt-powered AI 智能体,您可通过 LLM NIM™ 与供应链数据交互,实现实时、优化的资源分配,从而提高运营敏捷性并优化资源分配。
高效调度和路线规划对于管理货物和车辆的进出运输至关重要,尤其是长途车队。
NVIDIA cuOpt 与 Omniverse™ 数字孪生集成,可通过在虚拟环境中模拟真实车队运营,实现动态调度、路线优化和预测性规划,从而优化物流。通过考虑驾驶员、司机和船只的空闲情况,cuOpt 通过实时洞察增强决策制定,缩短中转时间,提高资源利用率,并提高整体运营效率。
从配送中心高效派遣卡车车队到零售店和最终客户,对于降低成本和满足交付预期至关重要。 NVIDIA cuOpt 实时优化路线规划,减少行驶里程数、缩短交货时间并降低燃料消耗,从而最终降低运营成本并减少污染,从而实现更具可持续性的到户配送物流。
有效的现场调度可确保服务商高效完成预定任务,同时考虑到不同的作业持续时间和物流挑战。 例如,一名电信技术人员可能需要在一个地点安装路由器,而在另一个地点设置数据线缆,这两种方式所需的工具、时间和行程路线都不相同。
NVIDIA cuOpt 可优化路线规划和调度,确保技术人员在出发前做好充分准备,遵循最有效的路线。 这可最大限度地缩短出行时间,最大限度地提高生产力并提高服务质量,从而提高客户满意度。
作业调度是随着时间推移将任务或作业分配给机器、工人或网络等可用资源,以优化特定目标的过程,例如最大限度地降低成本和延迟,或最大限度地提高效率和吞吐量。
借助 GPU 加速,NVIDIA® cuOpt 可帮助企业做出数据驱动型调度决策,从而在快速变化的环境中提高运营效率和响应能力。
有效的金融股票配置需要在证券之间战略性分布投资资本,同时平衡风险、回报和市场动态。 投资者必须适应波动性、经济指标和个人偏好,进行实时调整,以优化投资组合性能。 面临的挑战在于评估无数可能的组合并快速适应不断变化的市场条件,以保持竞争优势。
使用合适的工具和技术,将生成式 AI 模型从开发阶段向生产阶段推进。
Kawasaki Heavy Industries, Ltd. 是一家拥有百年历史的领先大型机械制造商,利用 NVIDIA cuOpt 和 Jetson Orin™ 改善其轨道维护和检修,提升运营效率和精度。
后续步骤
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与 NVIDIA 产品专家交流,了解如何借助 NVIDIA AI Enterprise 的安全性、API 稳定性和服务支持,从试点转向生产阶段。