NVIDIA cuOpt 入门方法
使用合适的工具和技术，将决策优化项目从开发阶段向生产阶段高效推进。
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常见问题解答
NVIDIA cuOpt 是一个用于决策优化的开源 GPU 优化软件，可提供打破世界纪录的速度和效率。它使组织能够近乎实时和大规模地计算最优计划，其性能优于传统的车辆路线规划问题 (VRP) 解决方案，并与混合整数线性编程 (MILP) / 线性编程 (LP) 求解器的性能相匹配。
借助 cuOpt，企业可以：
- 评估和管理复杂金融工具的风险
- 模拟市场波动，增强风险缓解策略
- 加速为大型 LP 和 MILP 寻找最佳解决方案
- 从 LP 到 MIP 和 VRP，几秒钟内即可解决关键优化挑战
- 通过优化路线和资源分配来降低成本
- 最大限度地减少行驶里程和碳排放，实现可持续发展
- 在不影响质量的情况下缩短交付时间
- 增加单次调度作业量，提高效率
- 根据不断变化的条件实时重新优化
是的。NVIDIA cuOpt 是一款开源软件，可在 GitHub 上获取，并遵守 Apache 2.0 许可证。这为开发者和研究人员提供了充分的灵活性，可以自由使用、修改和集成 cuOpt，而不会产生法律上的不确定性。cuOpt 以独特的方式将企业级性能与开源可访问性相结合。它既能加速商业求解器，也能加速开源求解器，在速度、可扩展性和解决方案质量方面提供无与伦比的技术优势，同时还能无缝集成到现有的优化工作流中。此外，cuOpt 还通过 NVIDIA AI Enterprise 提供企业支持，使其成为工业、研究和学术界在生产中的理想选择。
是的，NVIDIA cuOpt 是一款用于决策优化的开源 GPU 加速求解器，需要配备兼容的 GPU 来运行。请参阅受支持的 GPU 规格的系统要求。你可以在配备支持 GPU 的云实例上启动 cuOpt，或者如果你的本地计算机满足必要要求，也可以在本地运行它。
是的，NVIDIA cuOpt 支持每个 GPU 运行一个求解器进程，允许你在多个 GPU 上进行配置和扩展。传入的请求会以轮询 (round-robin) 的方式分配。如需了解更多详情，请参阅 cuOpt 概述。
但是，cuOpt 目前不支持使用多个 GPU 来解决单个优化问题，也不支持在单个 GPU 上同时运行多个求解器实例。
用户可以通过多种方式试用 cuOpt。
- NVIDIA API 目录：利用此开放式平台，用户可以通过 API 和基于 UI 的演示，使用样本数据交互式试用 cuOpt。对于那些刚接触优化并希望了解实际操作的人来说，这是理想的选择。
- NVIDIA cuOpt GitHub：资源库提供资源、示例和文档，帮助开发者将 cuOpt GPU 加速优化集成到他们的应用中。
- NVIDIA AI Enterprise：借助 NVIDIA AI Enterprise，用户可以在 cuOpt 生产部署方面获得企业级支持。
NVIDIA API 目录提供生产就绪型生成式 AI 模型并缩短推理时间，通过不断强化实现最优性能。这些模型以微服务形式提供，可以使用标准工具轻松部署在所有 GPU 加速系统上。
NVIDIA cuOpt GitHub 是一个资源中心，提供示例、文档和工具，帮助开发者利用 NVIDIA cuOpt（一种 GPU 加速 AI 求解器）来优化决策。cuOpt 将作为开源软件在 Github 上提供，让开发者可以使用最新功能，从源代码构建并进行定制，从而实现最大的灵活性。
NVIDIA AI Enterprise 是一个端到端云原生软件平台，可加速数据科学工作流并简化生产级 AI 应用 (包括生成式 AI、计算机视觉、语音 AI 等) 的开发和部署。此平台不仅为 AI 从业者提供了业界领先的开发工具、框架、预训练模型和微服务，还配备了可靠的管理功能，以满足 IT 专业人员对性能、API 稳定性和安全性的需求。
通过平衡风险与回报，混合整数规划 (MIP) 可推动投资组合优化和风险管理。
混合整数规划和线性规划通过更有效地管理库存和生产计划来推动物流变革。NVIDIA 演示了使用 NVIDIA NIM™ 构建的智能体 AI 规划工具如何帮助业务运营团队与供应链数据聊天，从而以前所未有的效率实现大规模制造和交付。AI 规划工具用例示例利用：
- 大语言模型 (LLM) NIM 了解规划工具的意图并协调其他模型
- NVIDIA NeMo™ Retriever 将 LLM 与专有数据连接
- 用于决策优化的 cuOpt 可确保最有效的规划和执行
cuOpt 作为开源解决方案提供。对于生产部署，NVIDIA AI Enterprise 可提高安全性和可靠性，缩短价值实现时间，并提供企业级支持。有关完整的定价和许可信息，请查看此处。
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