Wege zum Einstieg in NVIDIA cuOpt
Nutzen Sie die richtigen Tools und Techniken, um Projekte zur Entscheidungsoptimierung effizient von der Entwicklung in den Produktivbetrieb zu überführen.
Merkmale |
Ausprobieren NVIDIA API-Katalog |
Entwickeln GitHub |
Bereitstellen NVIDIA AI Enterprise |
| NVIDIA cuOpt Microservice | |||
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100 M Constraints 100 M Variablen 2 B Nicht-Nullen in der Constraint-Matrix
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1–5 M Constraints 1–5 M Variablen | ||
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Bis zu 1.000 Standorte | Bis zu 10.000–15.000 Standorte | Bis zu 10.000–15.000 Standorte |
| Unterstützung von Zero-Code-Modellen für beliebte Modellierungstools | |||
| Funktionen für Workload- und Infrastrukturmanagement | |||
| Standardmäßiger Business-Support, einschließlich: | |||
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Ressourcen
FAQs
NVIDIA cuOpt ist eine GPU-optimierte Open-Source-Software zur Entscheidungsoptimierung und bietet rekordverdächtige Geschwindigkeit und Effizienz. Sie ermöglicht Unternehmen, die optimalsten Pläne nahezu in Echtzeit und in großem Maßstab zu berechnen. Dabei übertrifft es die Leistung herkömmlicher Lösungen für Vehicle Routing Problems (VRP) und entspricht der Leistung von gemischt-ganzzahliger linearer Programmierung (MILP).
Mit cuOpt können Unternehmen:
- Risiken komplexer Finanzinstrumente bewerten und verwalten.
- Marktschwankungen simulieren, um Strategien zur Risikominderung zu verbessern.
- die Suche nach optimalen Lösungen für große LPs und MILPs beschleunigen.
- wichtige Herausforderungen bei der Optimierung in Sekundenschnelle lösen – von LP über MIP bis zu VRP.
- Kosten durch die Optimierung von Routen- und Ressourcenzuweisungen senken.
- die gefahrenen Kilometer und die Kohlenstoffemissionen minimieren für mehr Nachhaltigkeit.
- die Lieferzeiten ohne Qualitätseinbußen beschleunigen.
- die Jobs pro Versand erhöhen, um die Effizienz zu steigern.
- neue Optimierungen in Echtzeit vornehmen, um sich stets ändernden Bedingungen gerecht zu werden.
NVIDIA cuOpt beschleunigt die Echtzeit-Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen und ermöglicht eine schnellere, intelligentere Optimierung für große Workflows wie:
- Lieferkettenmanagement: Optimieren Sie die Beschaffung, Produktion und Lieferung, um die Kosten zu senken und die Effizienz in der gesamten Wertschöpfungskette zu steigern.
- Flottenmanagement: Optimieren Sie Routen und Zeitpläne für große Fahrzeugflotten, um den Kraftstoffverbrauch, ungenutzte Zeit und Betriebskosten zu reduzieren.
- Last-Mile-Lieferung: Passen Sie Routen in Echtzeit an, um enge Lieferzeiten einzuhalten und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
- Außendienstentsendung: Effiziente Zuweisung mobiler Mitarbeiter oder Techniker nach Fähigkeiten, Standort und Priorität.
- Optimierung der Auftragsplanung: Maximieren Sie die Ressourcenauslastung, indem Sie Aufgaben über Personen, Maschinen oder Schichten hinweg sequenzieren.
- Portfolio-Optimierung: Balance von Risiko und Rendite durch die Optimierung der Kapitalzuweisung über Finanzanlagen unter verschiedenen Einschränkungen.
Ja, NVIDIA cuOpt ist Open-Source und auf GitHub unter der Lizenz Apache 2.0 verfügbar. Dies bietet Entwicklern und Forschern die volle Flexibilität, cuOpt frei und ohne Rechtsunsicherheit zu nutzen, zu ändern und zu integrieren. cuOpt kombiniert auf einzigartige Weise Leistung auf Unternehmensniveau mit Open-Source-Zugänglichkeit. cuOpt beschleunigt sowohl kommerzielle als auch Open-Source-Solver und bietet unübertroffene technische Vorteile in Bezug auf Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Lösungsqualität, während es die nahtlose Integration in bestehende Optimierungsworkflows ermöglicht. cuOpt bietet zudem einen Weg zum Unternehmenssupport über NVIDIA AI Enterprise, was es ideal für den Produktionseinsatz in Industrie, Forschung und Wissenschaft macht.
Ja, NVIDIA cuOpt ist ein durch GPUs beschleunigter Open-Source-Solver für die Entscheidungsoptimierung, für dessen Ausführung eine kompatible GPU erforderlich ist. Bitte beachten Sie die Systemanforderungen für die unterstützte GPU-Spezifikation. Sie können cuOpt entweder auf einer Cloud-Instanz mit einer unterstützten GPU starten oder lokal ausführen, sofern Ihr System die erforderlichen Anforderungen erfüllt.
Ja, NVIDIA cuOpt unterstützt die Ausführung eines Solver-Prozesses pro GPU, wodurch Sie über mehrere GPUs hinweg konfigurieren und skalieren können. Eingehende Anfragen werden im Rundlauf-Verfahren verteilt. Weitere Details finden Sie in der Übersicht zu cuOpt.
cuOpt unterstützt derzeit jedoch NICHT die Verwendung mehrerer GPUs, um ein einzelnes Optimierungsproblem zu lösen, und unterstützt auch NICHT die Überbelegung einer einzelnen GPU mit mehreren gleichzeitigen Solver-Instanzen.
Es gibt einige Möglichkeiten, wie Benutzer cuOpt ausprobieren können.
- NVIDIA API-Katalog: Diese frei zugängliche Plattform ermöglicht es Benutzern, cuOpt mit Beispieldaten sowohl über API- als auch über UI-basierte Demos interaktiv zu testen. Sie eignet sich ideal für Einsteiger im Optimierungsbereich, die eine praktische Einführung wünschen.
- NVIDIA cuOpt GitHub: Das Repository bietet Ressourcen, Beispiele und Dokumentation, die Entwicklern helfen, GPU-beschleunigte Optimierungen durch die Nutzung von cuOpt in ihre Anwendungen zu integrieren.
- NVIDIA AI Enterprise: Mit NVIDIA AI Enterprise erhalten Benutzer Support für cuOpt-Produktionsbereitstellungen.
Der NVIDIA API-Katalog bietet produktionsbereite generative KI-Modelle und eine optimierte Inferenz-Laufzeit, die kontinuierlich verbessert wird, um Spitzenleistung zu erzielen. Diese Modelle werden als Microservices bereitgestellt und können ganz einfach mit Standard-Tools auf jedem GPU-beschleunigten System bereitgestellt werden.
NVIDIA cuOpt GitHub ist ein Ressourcen-Hub mit Beispielen, Dokumentation und Tools, die Entwicklern helfen, NVIDIA cuOpt, einen GPU-beschleunigten KI-Solver für die Entscheidungsoptimierung, zu nutzen. cuOpt wird als Open-Source-Software auf Github verfügbar sein. Entwickler können dort auf die neuesten Funktionen zugreifen und von der Quelle weg entwickeln und sie anpassen, um maximale Flexibilität zu erzielen.
NVIDIA AI Enterprise ist eine Cloud-native End-to-End-Softwareplattform, die Data-Science-Pipelines beschleunigt und die Entwicklung und Bereitstellung von für den Produktivbetrieb geeigneten KI-Anwendungen, einschließlich generativer KI, Computer Vision, Sprach-KI und mehr, optimiert. Sie umfasst erstklassige Entwicklungstools, Frameworks, vortrainierte Modelle, Microservices für KI-Anwender und zuverlässige Verwaltungsmöglichkeiten für IT-Experten zur Sicherstellung von Leistung, API-Stabilität und Sicherheit.
Durch die Abstimmung von Risiko und Rendite fördert das MIP (Mixed-Integer Programming) die Portfolio-Optimierung und das Risikomanagement.
Mixed-Integer- und lineare Programmierung revolutionieren die Logistik durch eine effizientere Verwaltung von Inventar- und Produktionsplänen. NVIDIA hat demonstriert, wie ein KI-Planer – ein mit NVIDIA NIM™ entwickelter Agent – es Geschäftsbetriebs-Teams ermöglicht, mit ihren Lieferketten-Daten zu kommunizieren und so Produktion und Lieferungen in großem Maßstab mit noch nie dagewesener Effizienz zu ermöglichen. Im Anwendungsfall des KI-Planers wurde Folgendes eingesetzt:
- Ein großes Sprachmodell (LLM)-NIM zum Verstehen der Absichten von Planern und zur Orchestrierung anderer Modelle
- NVIDIA NeMo™ Retriever zum Verbinden des LLM mit proprietären Daten
- cuOpt für die Entscheidungsoptimierung, um eine möglichst effiziente Planung und Ausführung sicherzustellen
cuOpt wird als Open-Source-Lösung verfügbar sein. Für Produktionsbereitstellungen bietet NVIDIA AI Enterprise verbesserte Sicherheit, Zuverlässigkeit und eine beschleunigte Zeit bis zur Wertschöpfung sowie Support der Enterprise-Klasse. Die vollständigen Preise und Lizenzierungsdetails finden Sie hier.
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