NVIDIA cuOpt

NVIDIA cuOpt 是一款用于决策优化的开源 GPU 加速引擎，用于处理具有数百万变量和约束的大规模问题。

cuOpt 支持线性规划 (LP)、车辆路线规划问题 (VRP) 和二次编程 (QP)，并提供测试版混合整数编程 (MIP)、二次约束二次编程 (QCQP) 和二阶锥体编程 (SOCP) 支持。cuOpt MIP 处于测试阶段，正在积极开发中，目前专注于 GPU 加速 MIP 的可行性，以实现快速、高质量的解决方案。

是，NVIDIA cuOpt 是一款开源引擎，可在 GitHub、PIP、Docker 和 Conda 等平台上供开发者使用。

混合整数规划 (MIP) 是一种数学优化方法，其中部分变量被限制为整数，而其他变量可以是非整数。MIP 常用于建模复杂的优化问题，例如资源分配和调度。

VRP 是一类优化问题，主要用于为车队规划服务既定客户的最优路线组合，通常用于物流和送货。

专注于为车队规划服务给定客户的最优路线组合，广泛应用于物流与配送领域。

该引擎通过 CUDA 功能进行 GPU 加速，在可以接受低精度的解决方案时，速度比 CPU LP 求解器显著提升。其性能亦优于当前业界顶尖的商用 VRP 求解器。

是，企业可通过 NVIDIA AI Enterprise 获取生产部署支持，该服务可保障安全性、可靠性和企业级支持。

cuOpt 支持最小代码集成，可以加速使用热门建模语言和接口构建的现有Modder，包括 AMPL、CVXPY、PuLP、GAMSPy 和 JuMP。它通过开源 cuOpt 智能体技能，无缝扩展到智能体优先的工作流中。

cuOpt 智能体 Skill 是可复用的优化能力，将独立的求解器扩展到智能体工作流层，为运筹科研用例从问题公式到解决方案说明的整个优化生命周期提供支持。

cuOpt 以开源软件形式在 GitHub 上提供。也可以通过 PIP、Docker、Conda 和 NVIDIA NGC (NVIDIA GPU CLOUD) 等打包工具访问。

是，开发者可以访问 GitHub，开始使用 cuOpt 进行开发，以探索文档、教程和技术博客。还可在 NVIDIA 开发者博客上获取技术博客文章。

NVIDIA NIM 包含大语言模型 (LLM) 微服务，可用于为 AI 智能体提供支持，将自然语言业务问题转化为数学模型，并针对供应链管理等用例提供优化的决策。

是的，cuOpt 支持动态和批量优化，使用户能够通过近乎实时地重新运行模型，持续适应不断变化的变量和约束，以实现最佳决策制定。

在供应链管理中，由 cuOpt 提供支持的 AI 智能体通常与 NIM 集成，提供实时、优化的资源分配，以实现更高的运营敏捷性，例如仓库中的取件路径优化。

cuOpt 与 Omniverse 数字孪生集成，通过在虚拟环境中模拟真实车队运营来优化物流，从而实现长途车队的动态调度、路线优化和预测性规划。

在末端配送场景中，cuOpt 可实时优化路线规划，减少行驶里程、缩短配送时长、降低燃油消耗，最终压缩运营成本。一个例子是将其与 Azure Maps 一起用于多行程优化。

NVIDIA On-Demand 网站提供点播视频和课程。培训材料涵盖了加速产品系列优化和使用路线优化云服务。

NVIDIA cuOpt 引擎是开源且免费使用，cuOpt 智能体技能也在 GitHub 上免费提供。用户可以通过 NVIDIA AI Enterprise 选择获得付费企业支持，用于生产部署。

是的，您可以利用 Google Colab 示例立即体验 cuOpt 以实现 GPU 加速的决策优化。还可以通过 NVIDIA API 目录界面试用交互式车辆路径问题示例。