Optimisation des décisions
NVIDIA cuOpt
Résolvez des problèmes à grande échelle avec des millions de contraintes et de variables à une vitesse record, afin de gagner du temps et de réduire les coûts. Exploitez les workflows agentiques avec les compétences des agents cuOpt.
Aperçu
Qu'est-ce que NVIDIA cuOpt ?
NVIDIA® cuOpt™ est un moteur open source accéléré par GPU pour l'optimisation des décisions, qui excelle dans les domaines de la programmation à entiers mixtes (MIP), de la programmation linéaire (LP), des problèmes de routage des véhicules (VRP) et de la programmation quadratique (QP). Conçu pour s'attaquer à des problèmes à grande échelle avec des millions de variables et de contraintes, cuOpt permet une prise de décision accélérée.
cuOpt s'intègre en toute simplicité aux workflows agentiques grâce aux compétences des agents cuOpt open source qui aident les agents d'IA à formuler, à résoudre, à déboguer et à expliquer des problèmes d'optimisation.
Avantages
Avantages de l'optimisation accélérée par GPU NVIDIA cuOpt
Accélération basée sur GPU pour les solveurs d'optimisation
Bénéficiez d'accélérations considérables lorsque des solutions à plus faible précision sont acceptables. Surpassez les solveurs VRP commerciaux de pointe.
Obtenez des solutions d'itinéraire des véhicules en un temps record
Bénéficiez d'une solution record à l'échelle mondiale et validée sur un problème ouvert MIPLIB, de performances concurrentielles sur de grands LP, telles que démontrées par les bancs d'essai Mittelmann, et d'une précision inégalée pour les VRP, validées par les bancs d'essai Gehring & Homberger et Li & Lim.
Optimisation dynamique et par lots
Adaptez-vous en permanence aux variables et aux contraintes changeantes en réexécutant des modèles en temps quasi réel ou par lots afin d'optimiser les prises de décision.
Intégration flexible pour les workflows autonomes et agentiques
Utilisable tel quel ou intégrable facilement dans votre solveur et/ou vos workflows agentiques pour bénéficier d'une vitesse, d'une évolutivité et d'une précision inégalées.
Assistance d’entreprise avec NVIDIA AI Enterprise
Accélérez les délais de rentabilisation grâce à la sécurité, à la fiabilité et à l'assistance de niveau entreprise qu'offre NVIDIA AI Enterprise pour les déploiements en production.
Cas d'utilisation
Comment cuOpt est utilisé
Découvrez des cas d'utilisation réels de NVIDIA cuOpt et accélérez le développement de l'IA dans votre entreprise grâce à des exemples triés sur le volet.
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Gestion de la chaîne d'approvisionnement
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Gestion de parc
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Logistique du dernier kilomètre
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Répartition de terrain
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Optimisation de la planification des tâches
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Optimisation du portefeuille
Gestion de la chaîne d'approvisionnement
L'optimisation de l'allocation des ressources dans les chaînes d'approvisionnement complexes nécessite de répartir efficacement des ressources limitées tout en s'adaptant aux changements en temps réel. Alors que d'innombrables variables sont en jeu, vous devez prendre des décisions intelligentes rapidement pour atteindre une productivité et une rentabilité maximales. L'agent d'IA de NVIDIA basé sur cuOpt vous permet de communiquer avec les données de votre chaîne d'approvisionnement par le biais de microservices NVIDIA NIM™ qui permettent d'allouer les ressources de manière optimale en temps réel, offrant ainsi un plus grand grande agilité opérationnelle.
Gestion de parc
Une planification efficace des horaires et des itinéraires est essentielle pour gérer le transport entrant et sortant de marchandises et de véhicules, notamment pour les flottes long-courriers.
NVIDIA cuOpt, intégré aux jumeaux numériques Omniverse™, optimise la logistique en simulant les opérations réelles d'une flotte dans un environnement virtuel, ce qui permet de planifier les horaires de manière dynamique, d'optimiser les itinéraires et d'établir la planification de manière prédictive. cuOpt tient compte de la disponibilité des pilotes, chauffeurs et navires et améliore ainsi les prises de décision grâce à des éclairages en temps réel, ce qui réduit les délais de transit, améliore l'utilisation des ressources et booste l'efficacité opérationnelle globale.
Logistique du dernier kilomètre
Une répartition efficace des flottes de camions depuis les centres de distribution vers les magasins de détail et les clients finaux est essentielle pour minimiser les coûts et répondre aux attentes de livraison. NVIDIA cuOpt optimise la planification des itinéraires en temps réel et réduit ainsi les kilomètres parcourus, les délais de livraison et la consommation de carburant, ce qui réduit au final les coûts d'exploitation et la pollution, et offre une logistique du dernier kilomètre plus durable.
Répartition de terrain
Une répartition de terrain efficace garantit que les prestataires de services accomplissent efficacement les tâches planifiées, tout en tenant compte de la durée variable de certaines missions et des difficultés logistiques. Un technicien en télécommunications peut, par exemple, devoir installer un routeur à un endroit et configurer un câble de données à un autre : deux tâches qui nécessitent des outils, du temps et des itinéraires différents.
NVIDIA cuOpt optimise la planification de l'itinéraire et des horaires afin de veiller à ce que les techniciens soient entièrement préparés avant de partir et qu'ils suivent l'itinéraire le plus efficace. Cela réduit les temps de trajet, maximise la productivité et améliore la qualité de service, ce qui améliore la satisfaction des clients.
Optimisation de la planification des tâches
La planification des tâches est le processus qui consiste à affecter des tâches, ou des missions, aux ressources disponibles (machines, employés ou réseaux) au fil du temps, afin d'optimiser un objectif spécifique, comme minimiser les coûts et les retards, ou maximiser l'efficacité et le débit.
Grâce à l'accélération par GPU, NVIDIA cuOpt permet aux entreprises de prendre des décisions de planification basées sur des données et d'améliorer ainsi l'efficacité opérationnelle et la réactivité dans des environnements en évolution rapide.
Optimisation du portefeuille
Dans le secteur financier, l'allocation efficace des actions nécessite de répartir stratégiquement le capital investi sur de nombreux titres, tout en prenant en compte les risques, le rendement et la dynamique du marché. Les investisseurs doivent maîtriser la volatilité, les indicateurs économiques et les préférences individuelles, et procéder à des ajustements en temps réel pour optimiser la performance de leur portefeuille. La difficulté consiste à évaluer d'innombrables combinaisons possibles et à s'adapter rapidement aux conditions changeantes du marché afin de conserver un avantage concurrentiel.
Options de démarrage
Comment démarrer avec NVIDIA cuOpt
Rationalisez vos problèmes d'optimisation, des données aux décisions.
Études de cas
Comment les grands noms de l'industrie innovent avec cuOpt
Lowe's transforme les opérations de chaîne logistique avec Palantir Ontology et NVIDIA AI
Lowe's gère sa chaîne logistique massive qui regroupe 7 500 fournisseurs, 130 centres de distribution et plus de 1 700 magasins à l'aide de technologies basées sur l'IA de Palantir et NVIDIA. Lorsque des perturbations telles que des retards liés aux conditions météorologiques surviennent, les agents intelligents utilisent NVIDIA cuOpt pour réoptimiser automatiquement les itinéraires d'expédition et allouer les ressources en temps réel afin de maintenir la continuité des opérations.
Ressources
Ressources NVIDIA cuOpt les plus récentes
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Articles de blog
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Sessions
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Formation
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Vidéos
Étapes suivantes
Vous voulez vous lancer ?
Utilisez les outils et technologies adaptés pour faire passer les projets d'optimisation de la logistique du développement à la production.
Pour les développeurs
Découvrez tout ce dont vous avez besoin pour commencer à développer avec NVIDIA cuOpt, notamment la documentation la plus récente ainsi que des didacticiels, des articles techniques et plus encore.
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FAQ
NVIDIA cuOpt est un moteur open source accéléré par GPU pour l'optimisation des décisions ; il est conçu pour gérer des problèmes à grande échelle avec des millions de variables et de contraintes.
cuOpt excelle dans les domaines de la programmation en nombres entiers mixtes (MIP), de la programmation linéaire (LP), des problèmes d'itinéraire des véhicules (VRP) et de la programmation quadratique (QP).
Oui, NVIDIA cuOpt est un moteur open source disponible pour les développeurs sur des plateformes telles que GitHub, PIP, Docker et Conda.
La programmation en nombres entiers mixtes (MIP) est un type d'optimisation mathématique où certaines variables sont limitées à des nombres entiers, tandis que d'autres peuvent être des nombres non entiers. MIP est utilisé pour modéliser des problèmes d'optimisation complexes dans des domaines tels que l'allocation des ressources et la planification.
Les problèmes d'itinéraire des véhicules (VRP) constituent une classe de problèmes d'optimisation couramment utilisés dans les domaines de la logistique et de la livraison, qui visent à déterminer l'ensemble optimal d'itinéraires pour une flotte de véhicules afin de desservir un ensemble donné de clients.
Le moteur est accéléré par GPU à l'aide des capacités CUDA, ce qui permet d'obtenir des gains de vitesse considérables par rapport aux solveurs CPU LP lorsque des solutions à faible précision sont acceptables. Il est également conçu pour surpasser les solveurs VRP commerciaux de pointe.
Oui, une assistance d'entreprise est disponible pour les déploiements de production via NVIDIA AI Enterprise, qui fournit sécurité, fiabilité et une assistance de niveau entreprise.
cuOpt prend en charge une intégration minimale de code et peut accélérer les modèles existants créés à l'aide des langages et des interfaces de modélisation populaires, notamment AMPL, CVXPY, PuLP, GAMSPy et JuMP. Les compétences des agents cuOpt open source permettent une intégration en toute simplicité aux workflows axés sur les agents.
Les compétences des agents cuOpt sont des capacités d'optimisation réutilisables qui transforment le solveur autonome en une couche de workflow agentique, prenant en charge l'ensemble du cycle de vie de l'optimisation, de la formulation du problème à l'interprétation des solutions pour les cas d'utilisation de la recherche opérationnelle.
cuOpt est disponible en tant que logiciel open source sur GitHub. Il est également possible d'y accéder via des outils de packaging tels que PIP, Docker, Conda et NVIDIA NGC.
Oui, les développeurs peuvent découvrir de la documentation, des didacticiels et des articles de blog techniques en visitant le référentiel GitHub pour commencer à développer avec cuOpt. Les articles de blog techniques sont également disponibles sur le blog des développeurs de NVIDIA.
Les microservices NVIDIA NIM, qui incluent des microservices LLM, peuvent être utilisés pour alimenter les agents d'IA afin de traduire les problèmes commerciaux en langage naturel en modèles mathématiques et en décisions optimisées pour les cas d'utilisation tels que la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
Oui, cuOpt prend en charge l'optimisation dynamique et par lots, ce qui permet aux utilisateurs de s'adapter en continu à l'évolution des variables et des contraintes en réexécutant les modèles en temps quasi réel pour une prise de décision optimale.
Dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, les agents d'IA alimentés par cuOpt, souvent intégrés à NIM, fournissent une allocation optimale des ressources en temps réel pour une plus grande agilité opérationnelle, telle que l'optimisation des itinéraires de collecte dans les entrepôts.
cuOpt est intégré aux jumeaux numériques Omniverse pour optimiser la logistique en simulant des opérations de flotte réelles dans un environnement virtuel, permettant ainsi une planification dynamique, une optimisation des itinéraires et une planification prédictive pour les flottes de long parcours.
Pour les livraisons du dernier kilomètre, cuOpt optimise la planification des itinéraires en temps réel, ce qui réduit les kilomètres parcourus, les délais de livraison, la consommation de carburant et, en fin de compte, les coûts opérationnels. Son utilisation avec Azure Maps pour l'optimisation multi-itinéraires en est un exemple.
Les vidéos et les sessions à la demande sont disponibles sur le site Web NVIDIA à la demande. Le matériel de formation couvre l'accélération de l'optimisation du portefeuille et l'utilisation du service Cloud d'optimisation des itinéraires.
Le moteur NVIDIA cuOpt est open source et gratuit, et les compétences des agents cuOpt sont également disponibles gratuitement sur GitHub. Les utilisateurs peuvent opter pour une assistance d'entreprise payante via NVIDIA AI Enterprise pour les déploiements de production.
Oui, vous pouvez essayer immédiatement cuOpt pour une optimisation de décision accélérée par GPU à l'aide des exemples de Google Colab. Vous pouvez également essayer un exemple interactif de problème d'itinéraire des véhicules via l'interface du catalogue d'API de NVIDIA.
Domino's Pizza
Le routage des véhicules chez Domino's : à la découverte d'une approche basée sur GPU
Domino's Pizza livre des milliers de pizzas chaque jour et nécessite des capacités de planification et de logistique en temps réel. Domino's a mis en œuvre un système de planification en temps réel qui répond à ses exigences strictes et s'exécute en moins d'une seconde.
Kawasaki
Réinvention des opérations de maintenance avec cuOpt et Jetson Orin
Kawasaki Heavy Industries, Ltd. (Kawasaki) est une entreprise manufacturière qui fabrique des équipements lourds depuis plus d'un siècle. Grâce à NVIDIA cuOpt™ et NVIDIA Jetson™ Orin, Kawasaki s'est associée à Slalom, Inc. pour transformer ses capacités d'inspection et d'entretien des voies.
Shell
Shell optimise les marchés de l'énergie grâce à des simulations pilotées par l'IA
Shell intègre NVIDIA cuOpt pour effectuer des optimisations par lots dans plusieurs simulations, afin de résoudre des problèmes de contrôle imprévisible sur les marchés de l'électricité et du gaz. Shell est désormais en mesure de formuler des offres concurrentielles, tout en réduisant ses coûts et en améliorant l'efficacité de son infrastructure énergétique : une innovation qui contribue à la transition mondiale vers une énergie bas-carbone.
AMPL
AMPL accélère l'optimisation du marché de l'électricité avec NVIDIA cuOpt
AMPL, un système de modélisation de pointe conçu spécifiquement pour l'optimisation à grande échelle, a intégré NVIDIA cuOpt pour révolutionner l'optimisation. Grâce au calcul accéléré par GPU, AMPL a réduit les délais de résolution de problèmes pour passer de 2 minutes à seulement 2 ou 3 secondes, soit une amélioration considérable de l'efficacité, de l'évolutivité et des prises de décision en temps réel dans le domaine des applications énergétiques dont les performances sont fondamentales.
Blue Yonder
Blue Yonder accélère la logistique du dernier kilomètre avec cuOpt
Blue Yonder transforme la planification et la gestion de la chaîne d'approvisionnement grâce à des solutions pilotées par l'IA. Sa plateforme de solutions de bout en bout destinées aux chaînes d'approvisionnement est accélérée par NVIDIA cuOpt et optimise la logistique du dernier kilomètre, ce qui lui permet d'effectuer des milliers de livraisons chaque jour à l'aide de centaines de véhicules de façon plus efficace.
Deloitte
Deloitte dévoile une suite d'offres de services d'IA basés sur les plateformes NVIDIA
Deloitte Compass AI repose sur NVIDIA cuOpt et révolutionne l'optimisation du routage et de l'affectation de flotte en intégrant l'IA directement dans les workflows. Compass AI est capable de traiter rapidement les données et de simuler des scénarios en quelques secondes, et permet ainsi aux entreprises de réduire leurs coûts, d'accélérer la livraison et d'améliorer la satisfaction de leurs clients. Compass AI a été annoncé en même temps que Deloitte s'est vu décerner le titre de Partenaire-conseil de l'année par NVIDIA et représente un exemple des solutions logistiques de pointe pilotées par l'IA.
EY
Révolutionnez l'analyse de la chaîne d'approvisionnement grâce à l'IA et au calcul accéléré
La plateforme SC&OP (Supply Chain & Operations Platform) d'EY exploite NVIDIA cuOpt et des agents d'IA basés sur NIM pour optimiser la prise de décision de la chaîne logistique en quelques secondes au lieu de quelques heures. En intégrant des solveurs avancés (heuristiques, MIP, LP), SC&OP orchestre la logistique, la fabrication et l'approvisionnement avec une précision basée sur l'IA, ce qui stimule l'efficacité, l'agilité et la résilience tout en générant des améliorations mesurables de l'EBITDA.
Lyric
Éclairages décisionnels pilotés par l'IA pour la chaîne d'approvisionnement moderne
Lyric est la première plateforme d'IA pour les entreprises dédiée à l'intelligence dans le domaine de la prise de décisions concernant la chaîne d'approvisionnement. Elle permet aux entreprises de concevoir, de planifier et de fonctionner avec une agilité sans précédent. En intégrant données, algorithmes, workflows et expériences utilisateur, Lyric est capable de proposer des solutions dynamiques basées sur l'IA.
En tant que partenaire de NVIDIA, Lyric exploite NVIDIA cuOpt pour accélérer l'optimisation de la distribution pour plusieurs grandes entreprises du secteur des biens de consommation emballés, et parvient ainsi à réduire les délais de planification des itinéraires de 4 heures à seulement 2 minutes, soit 120 fois plus vite, tout en améliorant la qualité de la solution de 200 points. Lyric et NVIDIA cuOpt continuent d'accroître l'accélération par GPU dans le domaine des prises de décisions relatives à la chaîne d'approvisionnement et d'améliorer ainsi l'efficacité, la résilience et l'avantage concurrentiel à grande échelle.
Microsoft
Améliorer la logistique avec Azure Maps et NVIDIA cuOpt pour l'optimisation multi-itinéraires
Une optimisation efficace des itinéraires nécessite avant tout des données fiables pour estimer les temps de trajet et la capacité d'appliquer des contraintes clés, telles que la disponibilité des chauffeurs, la durée du service, les heures d'ouverture, la demande et la capacité. Dans le cadre de cette solution, Azure Maps fournit les données de routage essentielles, tandis que NVIDIA cuOpt traite ces contraintes pour optimiser la planification et la logistique en temps réel.
SimpleRose
Booster l'analyse prescriptive et l'optimisation grâce à l'accélération par GPU
Face à des exigences croissantes dans tous les secteurs en matière de logistique, de planification et de gestion de portefeuille, les approches d'optimisation traditionnelles ont du mal à évoluer efficacement. SimpleRose intègre NVIDIA cuOpt pour accélérer la programmation linéaire (LP) et la programmation linéaire à nombres entiers mixtes (MILP) pour accélérer considérablement le traitement sans compromettre la précision.
Slalom
Réinvention des opérations de maintenance avec cuOpt et Jetson Orin
Slalom, Inc. s'est associée à Kawasaki Heavy Industries, Ltd. pour transformer l'entretien et l'inspection des voies grâce à NVIDIA cuOpt et NVIDIA Jetson™ Orin. Avec plus d'un siècle d'expérience dans la fabrication d'équipements lourds, Kawasaki a su exploiter l'expérience de Slalom pour améliorer l'efficacité opérationnelle de ses processus d'entretien.