Entscheidungsoptimierung
NVIDIA cuOpt
Erzielen Sie eine Weltrekordgeschwindigkeit bei umfangreichen Problemen mit Millionen von Einschränkungen und Variablen – Sie sparen Zeit und Kosten. Erweitern Sie auf agentenbasierte Workflows mit den Fähigkeiten von cuOpt-Agenten.
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.
cuOpt lässt sich nahtlos in agentische Workflows integrieren durch die Open-Source-cuOpt-Agentenfunktionen, die KI-Agenten dabei helfen, Optimierungsprobleme zu formulieren, zu lösen, zu debuggen und zu erklären.
Vorteile
Vorteile der GPU-beschleunigten Optimierung von NVIDIA cuOpt
GPU-gestützte Beschleunigung für Optimierungs-Solver
Profitieren Sie von erheblichen Geschwindigkeitssteigerungen, wenn Lösungen mit geringerer Genauigkeit akzeptabel sind. Übertrifft die Leistung kommerzieller VRP-Solver auf dem neuesten Stand der Technik.
Erzielen Sie Weltrekord-Lösungen für die Fahrzeugroutenplanung
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.
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.
Flexible Integration für eigenständige und agentische Workflows
Nutzen Sie sofort oder betten Sie sie nahtlos in Ihre Solver- und/oder agentischen Workflows ein und erzielen Sie unübertroffene Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Genauigkeit.
Unternehmenssupport mit NVIDIA AI Enterprise
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.
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Lieferkettenverwaltung
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Flottenmanagement
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Last-Mile-Logistik
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Außendienst-Disposition
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Optimierung der Auftragsplanung
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Optimierung des Portfolios
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.
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
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Blogs
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Veranstaltungen
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Schulungen
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Videos
Nächste Schritte
Sind Sie bereit für den Einstieg?
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.
FAQs
NVIDIA cuOpt ist eine GPU-beschleunigte Open-Source-Engine für die Entscheidungsoptimierung, die für die Bewältigung umfangreicher Probleme mit Millionen von Variablen und Einschränkungen entwickelt wurde.
cuOpt wurde für herausragende Leistungen in der Programmierung mit gemischten Ganzzahlen (MIP), linearen Programmierung (LP), Fahrzeug-Routing-Problemen (VRPs) und quadratischen Programmierung (QP) entwickelt.
Ja, NVIDIA cuOpt ist eine Open-Source-Engine und für Entwickler auf Plattformen wie GitHub, PIP, Docker und Conda verfügbar.
Die gemischt-ganzzahlige Programmierung (MIP) ist eine Art mathematischer Optimierung, bei der einige Variablen auf Ganzzahlen beschränkt sein müssen, während andere nicht-ganzzahlig sein können. MIP wird verwendet, um komplexe Optimierungsprobleme in Bereichen wie Ressourcenzuweisung und -planung zu modellieren.
Fahrzeug-Routing-Probleme (VRPs) sind eine Klasse von Optimierungsproblemen, die sich auf die Bestimmung der optimalen Menge an Routen für eine Fahrzeugflotte konzentrieren, um eine bestimmte Gruppe von Kunden zu betreuen, wie sie häufig in den Bereichen Logistik und Lieferung vorkommen.
Die Engine ist GPU-beschleunigt und nutzt CUDA-Funktionen, was erhebliche Geschwindigkeitssteigerungen gegenüber CPU-LP-Solvern bietet, wenn Lösungen mit geringerer Genauigkeit akzeptabel sind. Es wurde außerdem entwickelt, um die Leistung kommerzieller VRP-Solver auf dem neuesten Stand der Technik zu übertreffen.
Ja, für Produktionsbereitstellungen ist Unternehmenssupport über NVIDIA AI Enterprise verfügbar, das Sicherheit, Zuverlässigkeit und Support der Unternehmensklasse bietet.
cuOpt unterstützt die Integration mit Minimal-Code und kann bestehende Modelle beschleunigen, die mit gängigen Modellierungssprachen und Schnittstellen entwickelt wurden, darunter AMPL, CVXPY, PuLP, GAMSPy und JuMP. Es lässt sich durch die Open-Source-cuOpt-Agenten-Fähigkeiten nahtlos in Agent-First-Workflows einfügen.
cuOpt-Agenten-Fähigkeiten sind wiederverwendbare Optimierungsfunktionen, die den eigenständigen Solver zu einer agentischen Workflow-Ebene erweitern und den gesamten Optimierungslebenszyklus von der Problemformulierung bis zur Lösungsinterpretation für Operations Research-Anwendungsfälle unterstützen.
cuOpt ist als Open-Source-Software auf GitHub verfügbar. Sie können auch über Packaging-Tools wie PIP, Docker, Conda und NVIDIA NGC darauf zugreifen.
Ja, Entwickler können Dokumentation, Tutorials und technische Blogs durchsuchen, indem sie das GitHub-Repository besuchen, um mit der Entwicklung mit cuOpt zu beginnen. Technische Blog-Posts sind außerdem im NVIDIA Developer Blog verfügbar.
NVIDIA NIM-Microservices, darunter LLM-Microservices, können verwendet werden, um KI-Agenten zu unterstützen, damit sie geschäftliche Probleme in natürlicher Sprache in mathematische Modelle und optimierte Entscheidungen für Anwendungsfälle wie das Lieferkettenmanagement übersetzen.
Ja, cuOpt unterstützt die dynamische und Batch-Optimierung, sodass sich Benutzer kontinuierlich an sich ändernde Variablen und Einschränkungen anpassen können, indem sie Modelle nahezu in Echtzeit für eine optimale Entscheidungsfindung neu ausführen.
Im Lieferkettenmanagement bieten cuOpt-gestützte KI-Agenten, die häufig in NIM integriert sind, eine optimale Ressourcenzuweisung in Echtzeit für mehr betriebliche Agilität, wie z. B. die Optimierung von Abholwegen in Lagern.
cuOpt ist in digitalen Zwillingen von Omniverse integriert, um die Logistik zu optimieren, indem reale Flottenoperationen in einer virtuellen Umgebung simuliert werden, was dynamische Planung, Routenoptimierung und prädiktive Planung für Langstreckenflotten ermöglicht.
Für die Last-Mile-Zustellung optimiert cuOpt die Routenplanung in Echtzeit, wodurch die gefahrenen Kilometer reduziert werden, die Lieferzeit, der Kraftstoffverbrauch und letztendlich die Betriebskosten gesenkt werden. Ein Beispiel ist die Verwendung mit Azure Maps für die Optimierung mehrerer Routen.
On-Demand-Videos und -Sessions sind auf der NVIDIA On-Demand-Website verfügbar. Die Schulungsmaterialien behandeln die Beschleunigung der Portfolio-Optimierung und die Verwendung des Cloud-Dienstes für die Routenoptimierung.
Die NVIDIA cuOpt Engine ist Open Source und kostenlos zu verwenden. Die Fähigkeiten von cuOpt Agenten sind ebenfalls kostenlos auf GitHub verfügbar. Benutzer können sich für kostenpflichtigen Unternehmenssupport über NVIDIA AI Enterprise für Produktionsbereitstellungen entscheiden.
Ja, Sie können cuOpt sofort für die GPU-beschleunigte Entscheidungsoptimierung anhand von Google Colab-Beispielen erleben. Sie können auch ein interaktives Beispiel für ein Fahrzeug-Routing-Problem über die NVIDIA API-Katalog-Schnittstelle ausprobieren.
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.