Entscheidungsoptimierung

NVIDIA cuOpt

Lösungen in Rekordgeschwindigkeit für große Probleme mit Millionen von Einschränkungen und Variablen – spart Zeit und senkt Kosten.

Überblick

Was ist NVIDIA cuOpt?

NVIDIA® cuOpt™ ist eine GPU-beschleunigte Open-Source-Engine für die Entscheidungsoptimierung, die sich besonders für gemischt-ganzzahlige Programmierung (MIP), lineare Programmierung (LP), Fahrzeug-Routing-Probleme (VRPs) und quadratische Programmierung (QP) eignet. cuOpt wurde entwickelt, um groß angelegte Probleme mit Millionen von Variablen und Einschränkungen zu bewältigen und ermöglicht eine beschleunigte Entscheidungsfindung.

MIP-Solver mit Primalheuristiken beschleunigen

Mit GPU-beschleunigten Primalheuristiken können große, latenzsensible MIP-Probleme schneller gelöst werden, wobei hochwertige, praktisch umsetzbare Lösungen erzielt werden, die über die Leistungsfähigkeit herkömmlicher CPU-Solver hinausgehen.

Vorstellung des Solvers für lineare Programmierung mit Barrieremethode von NVIDIA cuOpt

Eine GPU-beschleunigte Barrieremethode, die schnelle, genaue Lösungen in großem Maßstab mit erheblichen Geschwindigkeitssteigerungen gegenüber dem führenden Open-Source-CPU-Solver bietet.

Vorteile

Die Vorteile von NVIDIA cuOpt erleben

GPU-gestützte Beschleunigung

Profitieren Sie von erheblichen Geschwindigkeitssteigerungen gegenüber CPU-LP-Solvern, wenn Lösungen mit geringerer Genauigkeit akzeptabel sind. Übertrifft die Leistung kommerzieller VRP-Solver auf dem neuesten Stand der Technik.

Rekordlösungen

Erzielen Sie eine Weltrekordlösung, die anhand des offenen MIPLIB-Problems validiert wurde, eine wettbewerbsfähige Leistung auf großen LPs, welche durch die Mittelmann-Benchmarks demonstriert wurde, und eine unübertroffene Präzision für VRP, die durch die Benchmarks von Gehring & Homberger und Li & Lim validiert wurde.

Nahtlose Skalierbarkeit

Skalieren Sie mühelos über Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen hinweg, während Sie bestehende AMPL-, CVXPY-, PuLP-, Pyomo- und SciPy-Modelle mit Zero-Code-Integration beschleunigen.

Dynamische und Batch-Optimierung

Führen Sie eine kontinuierliche Anpassung an sich ändernde Variablen und Einschränkungen durch erneute Ausführung der Modelle für eine optimale Entscheidungsfindung nahezu in Echtzeit oder im Batch-Modus durch.

Standalone oder integriert

Nutzen Sie die fertige Lösung oder integrieren Sie sie nahtlos in Ihren Solver, um von unübertroffener Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Genauigkeit zu profitieren.

Unternehmenssupport

Verkürzen Sie die Wertschöpfungsdauer mit der Sicherheit, Zuverlässigkeit und dem professionellen Support von NVIDIA AI Enterprise für Produktionsbereitstellungen.

Anwendungsbeispiele

So wird cuOpt eingesetzt

Erfahren Sie, wie NVIDIA cuOpt praktische Anwendungsfälle unterstützt und starten Sie Ihre KI-Entwicklung mithilfe ausgewählter Beispiele.

Lieferkettenverwaltung

Um die Ressourcenzuweisung in komplexen Lieferketten zu optimieren, müssen begrenzte Ressourcen effizient verteilt und gleichzeitig an Änderungen in Echtzeit angepasst werden. Bei unzähligen Variablen erfordert maximale Produktivität und Kosteneffizienz eine schnelle und intelligente Entscheidungsfindung. Der auf cuOpt basierende KI-Agent von NVIDIA ermöglicht es, über NVIDIA NIM™ mit Ihren Lieferkettendaten zu kommunizieren und bietet eine optimale Ressourcenzuweisung in Echtzeit für mehr betriebliche Agilität und eine optimierte Ressourcenzuweisung.

Flottenmanagement

Effiziente Termin- und Routenplanung sind für die Verwaltung ein- und ausgehender Transporte von Waren und Fahrzeugen unerlässlich, insbesondere bei Langstreckenflotten. 

NVIDIA cuOpt, integriert in Omniverse™ Digital Twins, optimiert die Logistik durch die Simulation des realen Flottenbetriebs in einer virtuellen Umgebung. Dies ermöglicht eine dynamische Zeitplanung, Routenoptimierung und vorausschauende Planung. Durch die Berücksichtigung der Verfügbarkeit von Piloten, Fahrern und Schiffen verbessert cuOpt die Entscheidungsfindung mit Erkenntnissen in Echtzeit, verkürzt die Transitzeiten, verbessert die Ressourcennutzung und erhöht die Gesamteffizienz.

Last-Mile-Logistik

Der effiziente Versand von LKW-Flotten von Distributionszentren bis zu Einzelhandelsgeschäften und Endkunden ist für die Minimierung der Kosten und die Erfüllung der Liefererwartungen wichtig. NVIDIA cuOpt optimiert die Routenplanung in Echtzeit, verkürzt die gefahrenen Kilometer, beschleunigt die Lieferzeiten und reduziert den Kraftstoffverbrauch. Dies führt letztlich zur Senkung der Betriebskosten und zur Verringerung der Umweltverschmutzung zugunsten einer nachhaltigeren Last-Mile-Logistik.

Außendienst-Disposition

Eine effektive Disposition vor Ort stellt sicher, dass Dienstleister geplante Aufgaben effizient erledigen. Dabei werden gleichzeitig die Unterschiede in der Auftragsdauer und logistische Herausforderungen berücksichtigt. Beispielsweise muss ein Telekommunikationstechniker möglicherweise einen Router an einem Ort installieren und ein Datenkabel an einem anderen Ort verlegen. Dies erfordert jeweils für unterschiedliche Werkzeuge, Zeit und Fahrtstrecken.

NVIDIA cuOpt optimiert die Strecken- und Zeitplanung und stellt sicher, dass die Techniker vor der Abfahrt lückenlos vorbereitet sind und die effizienteste Strecke fahren. Dies minimiert die Fahrtzeiten, maximiert die Produktivität und verbessert die Servicequalität, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt.

Optimierung der Auftragsplanung

Auftragsplanung ist der Prozess der Zuweisung von Aufgaben oder Aufträgen an verfügbare Ressourcen – wie Maschinen, Mitarbeiter oder Netzwerke – im Laufe der Zeit, um ein bestimmtes Ziel zu optimieren, z. B. die Minimierung von Kosten und Verzögerungen oder die Maximierung der Effizienz und des Durchsatzes. 

Mit GPU-Beschleunigung ermöglicht NVIDIA cuOpt Unternehmen datengestützte Planungsentscheidungen zu treffen und so die betriebliche Effizienz und Reaktionszeit in sich schnell verändernden Umgebungen zu verbessern.

Optimierung des Portfolios

Eine effektive Aktienzuweisung im Finanzwesen erfordert strategisch verteiltes Investitionskapital auf alle Wertpapiere, wobei gleichzeitig Risiko, Rendite und Marktdynamik abgestimmt werden müssen. Anleger müssen sich mit Volatilität, Wirtschaftsindikatoren und individuellen Präferenzen auseinandersetzen und Anpassungen in Echtzeit vornehmen, um die Portfolio-Performance zu optimieren. Die Herausforderung liegt in der Bewertung unzähliger möglicher Kombinationen und der schnellen Anpassung an veränderten Marktbedingungen, um sich einen Wettbewerbsvorsprung zu sichern.

Einstiegsoptionen

Wege zum Einstieg in NVIDIA cuOpt

Rationalisieren Sie Ihre Optimierungsprobleme von den Daten bis hin zu den Entscheidungen.

Testen Sie

Google Colab

Erleben Sie NVIDIA cuOpt auf Google Colab für GPU-beschleunigte Entscheidungsoptimierung für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, die eine schnelle Erkundung und Experimente ermöglichen.

Testen Sie

NVIDIA API-Katalog

Erleben Sie NVIDIA cuOpt für die beschleunigte Entscheidungsoptimierung eines Beispiels für ein interaktives Fahrzeug-Routing-Problem (VRP) über eine API-Schnittstelle.

Entwicklung

GitHub

NVIDIA cuOpt  ist als Open-Source-Software auf GitHub, PIP, Docker, Conda und NVIDIA NGC™ verfügbar. Auch verfügbar über Integration von Drittanbietern: AMPL, CVXPY, PuLP, GAMSPy und JuMP.

Bereitstellen

NVIDIA AI Enterprise

Erhalten Sie Unterstützung für cuOpt mit NVIDIA AI Enterprise.

Erfolgsgeschichten

Wie Branchenführer mit cuOpt innovativ sind

Lowe’s transformiert Lieferkettenprozesse mit Palantir Ontology und NVIDIA-KI

Lowe's verwaltet seine umfangreiche Lieferkette von 7.500 Anbietern, 130 Vertriebszentren und über 1.700 Geschäften mit KI-gestützter Technologie von Palantir und NVIDIA. Bei Störungen wie wetterbedingten Verzögerungen nutzen intelligente Agenten NVIDIA cuOpt, um Versandrouten automatisch neu zu optimieren und Ressourcen in Echtzeit zuzuweisen, um einen nahtlosen Betrieb aufrechtzuerhalten.

Ressourcen

Das Neueste über die Ressourcen von NVIDIA cuOpt

Beschleunigte Portfolio-Optimierung

Erfahren Sie, wie Sie die Portfolio-Optimierung mit GPUs beschleunigen, die Kompromisse zwischen Risiko und Nutzen optimieren und Algorithmen für die parallele Verarbeitung mit cuOpt transformieren. Sehen Sie sich Beispiele aus der Praxis an und vergleichen Sie die CPU- und GPU-Leistung für Finanzanwendungen.

Nutzen Sie einen Cloud-Service zur Routenoptimierung, um Effizienz und Kosteneinsparungen zu erzielen

Erfahren Sie in dieser praktischen Übung, wie Sie den NVIDIA cuOpt Cloud-Service nutzen können, um Routen für verschiedene Fahrzeugflotten zu optimieren und Zustellungen, Abholungen, Auftragsverteilung und die Gesamteffizienz der Logistik zu verbessern.

Erstklassige Routenoptimierung mit NVIDIA cuOpt

Erfahren Sie, wie Unternehmen durch Routenoptimierung in Echtzeit mehr Effizienz, Kosteneinsparungen und eine höhere Kundenzufriedenheit erzielen.

Die Fusion von Echtzeit-KI mit digitalen Zwillingen

Erfahren Sie, wie NVIDIA Metropolis, Omniverse™, cuOpt, und Isaac™ die End-to-End-Automatisierung von komplexen Co-Bot-Bereichen ermöglichen und so die Logistik mit KI in Echtzeit und digitalen Zwillingen revolutionieren.

Kommunizieren Sie mit Ihren Lieferkettendaten

Erfahren Sie, wie Unternehmen komplexe Betriebsabläufe bewältigen und KI-gesteuerte Fabriken skalieren, indem sie einen KI-Planer nutzen, der von LLM NIM-Microservices, NeMo™ Retriever NIM-Microservices und cuOpt unterstützt wird.

Nächste Schritte

Sind Sie bereit?

Nutzen Sie die richtigen Tools und Technologien, um Projekte zur Logistikoptimierung von der Entwicklung in den Produktivbetrieb zu bringen.

Für Entwickler

Informieren Sie sich über alles, was Sie für die Entwicklung mit NVIDIA cuOpt benötigen, einschließlich der neuesten Dokumentation, Tutorials, technischen Blogs und mehr.

Kontakt aufnehmen

Sprechen Sie mit einem NVIDIA-Produktspezialisten über den Wechsel von der Pilotphase in den Produktivbetrieb mit der Sicherheit, API-Stabilität und Unterstützung von NVIDIA AI Enterprise.

Domino’s Pizza

Fahrzeugroutenplanung bei Domino’s: So funktioniert ein GPU-basiertes Konzept

Domino's Pizza liefert täglich Tausende von Pizzen aus und benötigt dafür Planungs- und Logistikfunktionen in Echtzeit. Domino’s hat ein Planungssystem in Echtzeit implementiert, das seinen strengen Anforderungen entspricht und Laufzeiten von weniger als einer Sekunde für die Anwendung sicherstellt.

Kawasaki

Neuerfindung der Instandhaltungsarbeiten mit cuOpt und Jetson Orin

Kawasaki Heavy Industries, Ltd. ist ein Fertigungsunternehmen, das seit über hundert Jahren große Maschinen baut. Mit NVIDIA cuOpt und NVIDIA Jetson™ Orin transformiert Kawasaki in Zusammenarbeit mit Slalom, Inc. seine Gleisinstandhaltungs- und Inspektionsfähigkeiten.

Shell

Shell optimiert die Energiemärkte mit KI-gestützten Simulationen

Shell integriert NVIDIA cuOpt für Batch-Optimierungen in mehreren Simulationen und löst so unvorhersehbare Kontrollprobleme auf den Strom- und Gasmärkten. Jetzt hat Shell die Möglichkeit, wettbewerbsfähige Angebote zu machen und gleichzeitig die Kosten zu senken und die Effizienz der Energieinfrastruktur zu verbessern. Diese Innovation unterstützt den globalen Übergang zu einer CO₂-armen Energie.

AMPL-

AMPL beschleunigt die Optimierung des Strommarktes mit NVIDIA cuOpt

AMPL, ein branchenführendes Modellierungssystem, das speziell für die Optimierung im großen Maßstab entwickelt wurde, hat NVIDIA cuOpt nahtlos integriert, um die Optimierung zu revolutionieren. Durch die Nutzung von GPU-beschleunigtem Computing konnte AMPL die Zeit für die Problemlösung von 2 Minuten auf nur 2 bis 3 Sekunden verkürzen. Dies hat die Effizienz, Skalierbarkeit und Entscheidungsfindung in Echtzeit in leistungskritischen Energieanwendungen erheblich verbessert.

Blue Yonder

Blue Yonder beschleunigt die Last-Mile-Zustellung mit cuOpt

Blue Yonder verändert die Lieferkettenplanung und -verwaltung mit KI-gestützten Lösungen. Die Plattform für End-to-End-Lieferkettenlösungen optimiert die Zustellung auf der letzten Meile und ermöglicht so täglich Tausende von Zustellungen mit Hunderten von Fahrzeugen mit größerer Effizienz, beschleunigt durch NVIDIA cuOpt.

Deloitte

Deloitte stellt eine Reihe von KI-Serviceangeboten auf Basis von NVIDIA-Plattformen vor

Deloitte Compass AI, unterstützt von NVIDIA cuOpt, revolutioniert die Flottenplanung und die Versandoptimierung durch die direkte Einbettung von KI in Workflows. Durch die schnelle Verarbeitung von Daten und die sekundenschnelle Simulation von Szenarien ermöglicht Compass AI Unternehmen, Kosten zu senken, die Liefergeschwindigkeit zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Compass AI wurde zusammen mit der Auszeichnung als NVIDIA-Beratungspartner des Jahres von Deloitte bekannt gegeben und steht beispielhaft für hochmoderne, KI-gestützte Logistiklösungen.

EY

Revolutionäre Lieferkettenanalysen mit KI und beschleunigtem Computing

Die EY Supply Chain & Operations Platform (SC&OP) nutzt NVIDIA cuOpt und NIM-gestützte KI-Agenten, um die Entscheidungsfindung in der Lieferkette in Sekunden statt Stunden zu optimieren. Durch die Integration fortschrittlicher Solver (Heuristik, MIP, LP) orchestriert SC&OP Logistik, Fertigung und Beschaffung mit KI-gestützter Präzision – dies steigert Effizienz, Agilität und Ausfallsicherheit und führt gleichzeitig zu messbaren EBITDA-Verbesserungen.

Lyric

KI-gestützte Entscheidungsintelligenz für moderne Lieferketten

Lyric ist die erste KI-Plattform für Entscheidungsintelligenz in der Lieferkette in Unternehmen und ermöglicht Unternehmen die Entwicklung, Planung und den Betrieb mit beispielloser Agilität. Durch die Integration von Daten, Algorithmen, Workflows und Benutzererfahrungen bietet Lyric dynamische KI-gesteuerte Lösungen.

Als NVIDIA-Partner nutzt Lyric NVIDIA cuOpt, um die Vertriebsoptimierung für große Unternehmen im Bereich Konsumgüterverpackung zu beschleunigen, und so die Laufzeitdauer von 4 Stunden auf nur 2 Minuten zu verkürzen – das ist eine 120-fache Beschleunigung – und gleichzeitig die Lösungsqualität um 200 Basispunkte zu verbessern. Lyric und NVIDIA cuOpt bauen die GPU-Beschleunigung in der Entscheidungsfindung in der Lieferkette weiter aus und verbessern so die Effizienz, Ausfallsicherheit und Wettbewerbsvorteile in großem Maßstab.

Microsoft

Verbesserung der Logistik mit Azure Maps und NVIDIA cuOpt für die Optimierung verschiedener Routen

Im Kern erfordert eine effektive Routenoptimierung zuverlässige Eingaben für die Schätzung der Fahrtzeiten und die Möglichkeit, wichtige Einschränkungen wie Verfügbarkeit des Fahrers, Servicedauer, Betriebsstunden, Nachfrage und Kapazität anzuwenden. In der Lösung stellt Azure Maps die wesentlichen Routenplanungsdaten bereit, während NVIDIA cuOpt diese Einschränkungen verarbeitet, um eine optimierte Planungs- und Logistikeffizienz in Echtzeit zu ermöglichen.

SimpleRose

Optimierung der präskriptiven Analysen und Optimierung mit GPU-Beschleunigung

Während Branchen mit wachsenden Anforderungen in den Bereichen Logistik, Planung und Portfoliomanagement konfrontiert sind, ist es schwierig, herkömmliche Optimierungsansätze effizient zu skalieren. SimpleRose integriert NVIDIA cuOpt, um die lineare Programmierung (LP) und die lineare Programmierung mit gemischten ganzzahligen Zahlen (MILP) zu beschleunigen. Dies ermöglicht erhebliche Geschwindigkeitssteigerungen ohne Kompromisse bei der Genauigkeit.

Slalom

Neuerfindung der Instandhaltungsarbeiten mit cuOpt und Jetson Orin

Slalom, Inc. hat in Zusammenarbeit mit Kawasaki Heavy Industries, Ltd. die Gleisinstandhaltung und -inspektion mit NVIDIA cuOpt und NVIDIA Jetson™ Orin transformiert. Mit über einem Jahrhundert Erfahrung in der Herstellung von großen Maschinen nutzte Kawasaki die Erfahrung von Slalom, um die betriebliche Effizienz von Wartungsprozessen zu verbessern.