Ottimizzazione delle decisioni
NVIDIA CuOpt
Ottieni una velocità da record mondiale sui problemi su larga scala con milioni di vincoli e variabili, risparmiando tempo e riducendo i costi. di Estendi i flussi di lavoro agentici con le competenze degli agenti cuOpt.
Panoramica
Che cos'è NVIDIA cuOpt?
NVIDIA® cuOpt™ è un motore open source accelerato da GPU per l'ottimizzazione delle decisioni, che eccelle nella programmazione a interi misti (MIP), nella programmazione lineare (LP), nei problemi di routing dei veicoli (VRP) e nella programmazione quadratica (QP). Progettato per affrontare i problemi su larga scala con milioni di variabili e vincoli, cuOpt consente un processo decisionale accelerato.
cuOpt si integra perfettamente nei flussi di lavoro agentici attraverso le competenze degli agenti cuOpt open source che aiutano gli agenti IA a formulare, risolvere, eseguire il debug e spiegare i problemi di ottimizzazione.
Vantaggi
Vantaggi dell'ottimizzazione accelerata da GPU NVIDIA cuOpt
Accelerazione basata su GPU per i risolutori di ottimizzazione
Approfitta di accelerazioni significative quando le soluzioni a più bassa precisione sono accettabili. Supera le prestazioni dei solutori VRP più all'avanguardia in commercio.
Ottieni soluzioni di routing dei veicoli da record mondiale
Ottieni una soluzione da record mondiale convalidata sul problema aperto MIPLIB, prestazioni competitive su LP di grandi dimensioni dimostrate dai benchmark Mittelmann e una precisione senza pari per la VRP, convalidata dai benchmark Gehring & Homberger e Li & Lim.
Ottimizzazione dinamica e dei batch
Adattati continuamente alle variabili e ai vincoli mutevoli eseguendo nuovamente i modelli in tempo quasi reale o in modalità batch per un processo decisionale ottimale.
Integrazione flessibile per i flussi di lavoro stand-alone e agentici
Utilizzalo subito o integralo facilmente nei tuoi risolutori e/o flussi di lavoro agentici per una velocità, scalabilità e accuratezza senza pari.
Supporto Enterprise con NVIDIA AI Enterprise
Accelera il time-to-value con la sicurezza, l'affidabilità e il supporto di livello aziendale di NVIDIA AI Enterprise per le distribuzioni di produzione.
Casi d'uso
Come viene utilizzato cuOpt
Esplora come NVIDIA cuOpt potenzia i casi d'uso del settore nel mondo reale e l'avvio dello sviluppo dell'IA con esempi selezionati.
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Gestione della catena di approvvigionamento
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Gestione della flotta
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Consegne a domicilio
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Invio sul campo
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Ottimizzazione della programmazione dei lavori
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Ottimizzazione dei portfoli
Gestione della catena di approvvigionamento
L'ottimizzazione dell'allocazione delle risorse nelle catene di approvvigionamento complesse richiede la distribuzione efficiente delle risorse limitate adattandosi al contempo alle modifiche in tempo reale. Con le innumerevoli variabili in gioco, ottenere la massima produttività ed efficienza dei costi richiede un processo decisionale rapido e intelligente. L'agente IA basato su cuOptdi NVIDIA consente di parlare con i dati della tua supply chain tramite NVIDIA NIM™, offrendo un'allocazione ottimale delle risorse in tempo reale per una maggiore agilità operativa e ottimizzando l'allocazione delle risorse.
Gestione della flotta
La programmazione efficiente e la pianificazione dei percorsi sono essenziali per la gestione del trasporto in entrata e in uscita di merci e veicoli, soprattutto per le flotte a lungo raggio.
NVIDIA cuOpt, integrata con i gemelli digitali Omniverse™, ottimizza la logistica simulando le operazioni della flotta nel mondo reale in un ambiente virtuale, consentendo la programmazione dinamica, l'ottimizzazione dei percorsi e la pianificazione predittiva. Tenendo conto della disponibilità di piloti, conducenti e navi, cuOpt migliora il processo decisionale con informazioni in tempo reale, riducendo i tempi di transito, migliorando l'utilizzo delle risorse e migliorando l'efficienza operativa generale.
Consegne a domicilio
La spedizione efficiente delle flotte di camion dai centri di distribuzione ai negozi al dettaglio e ai clienti finali è fondamentale per ridurre al minimo i costi e soddisfare le aspettative di consegna. NVIDIA cuOpt ottimizza la pianificazione dei percorsi in tempo reale, diminuendo le miglia percorse, riducendo i tempi di consegna e abbassando il consumo di carburante, riducendo in definitiva i costi operativi e l'inquinamento per una logistica dell'ultimo miglio più sostenibile.
Invio sul campo
L'efficace invio sul campo garantisce ai fornitori di servizi di completare le attività programmate in modo efficiente, tenendo conto delle durate variabili del lavoro e delle sfide logistiche. Ad esempio, un tecnico delle telecomunicazioni potrebbe aver bisogno di installare un router in una posizione e configurare un cavo dati in un'altra, ognuno dei quali richiede strumenti diversi, tempo e percorsi di viaggio.
NVIDIA cuOpt ottimizza la pianificazione e la programmazione dei percorsi, garantendo ai tecnici completamente preparati prima della partenza e seguendo il percorso più efficiente. Ciò riduce al minimo i tempi di viaggio, massimizza la produttività e migliora la qualità del servizio, portando a una migliore soddisfazione dei clienti.
Ottimizzazione della programmazione dei lavori
La programmazione dei lavori è il processo di assegnazione delle attività o dei compiti alle risorse disponibili, come macchine, lavoratori o reti, nel tempo per ottimizzare un obiettivo specifico, come ridurre al minimo i costi e i ritardi o massimizzare l'efficienza e il throughput.
Con l'accelerazione delle GPU, NVIDIA cuOpt consente alle aziende di prendere decisioni di programmazione basate sui dati, migliorando l'efficienza operativa e la reattività in ambienti in rapido cambiamento.
Ottimizzazione dei portfoli
L'allocazione efficace delle azioni nella finanza richiede il capitale di investimento strategicamente distribuito sui titoli, bilanciando al contempo rischio, rendimento e dinamica del mercato. Gli investitori devono navigare tra la volatilità, gli indicatori economici e le preferenze individuali, apportando le regolazioni in tempo reale per ottimizzare le prestazioni del portfolio. La sfida risiede nel valutare le innumerevoli combinazioni possibili e adattarsi rapidamente alle mutevoli condizioni di mercato per mantenere un vantaggio competitivo.
Opzioni per iniziare
Come iniziare a utilizzare NVIDIA cuOpt
Semplifica i problemi di ottimizzazione dai dati alle decisioni.
Testimonianze dei clienti
Come i leader del settore stanno innovando con cuOpt
Lowe's trasforma le operazioni della supply chain con Palantir Ontology e NVIDIA AI
Lowe's gestisce la sua enorme supply chain di 7.500 fornitori, 130 centri di distribuzione e oltre 1.700 negozi utilizzando la tecnologia basata sull'IA di Palantir e NVIDIA. Quando si verificano interruzioni come ritardi meteorologici, gli agenti intelligenti utilizzano NVIDIA cuOpt per ri-ottimizzare automaticamente le rotte di spedizione e allocare le risorse in tempo reale per mantenere operazioni fluide.
Risorse
Le ultime novità nelle risorse NVIDIA cuOpt
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Blog
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Sessioni
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Formazione
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Video
Prossimi passi
È tutto pronto per iniziare?
Utilizza gli strumenti e le tecnologie giuste per portare i progetti di ottimizzazione logistica dallo sviluppo alla produzione.
Sviluppatori
Scopri tutto ciò di cui hai bisogno per iniziare a sviluppare con NVIDIA cuOpt, tra cui la documentazione più recente, i tutorial, i blog tecnici e molto altro.
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FAQ
NVIDIA cuOpt è un motore open source accelerato da GPU per l'ottimizzazione delle decisioni progettato per gestire problemi su larga scala con milioni di variabili e vincoli.
cuOpt è progettato per eccellere nella programmazione a interi misti (MIP), nella programmazione lineare (LP), nei problemi di routing dei veicoli (VRP) e nella programmazione quadratica (QP).
Sì, NVIDIA cuOpt è un motore open source ed è disponibile per gli sviluppatori su piattaforme come GitHub, PIP, Docker e Conda.
La programmazione a interi misti (MIP) è un tipo di ottimizzazione matematica in cui alcune delle variabili sono limitate a essere numeri interi, mentre altre possono essere non intere. MIP viene utilizzato per modellare problemi di ottimizzazione complessi in aree come l'allocazione e la pianificazione delle risorse.
I problemi di routing dei veicoli (VRP) sono una classe di problemi di ottimizzazione incentrata sulla determinazione del set ottimale di percorsi per una flotta di veicoli per servire un dato set di clienti, comunemente utilizzati nella logistica e nelle consegne.
Il motore è accelerato da GPU utilizzando le capacità di CUDA, fornendo accelerazioni significative rispetto ai risolutori LP della CPU quando sono accettabili soluzioni a bassa accuratezza. È inoltre progettato per superare i risolutori VRP commerciali all'avanguardia.
Sì, il supporto aziendale è disponibile per le distribuzioni di produzione tramite NVIDIA AI Enterprise, che fornisce sicurezza, affidabilità e supporto di livello aziendale.
cuOpt supporta l'integrazione di codice minimo e può accelerare i modelli esistenti creati con i linguaggi e le interfacce di modellazione più diffusi, tra cui AMPL, CVXPY, PuLP, GAMSPy e JuMP. Si estende facilmente nei flussi di lavoro agent-first attraverso le competenze degli agenti open source cuOpt.
Le competenze degli agenti cuOpt sono capacità di ottimizzazione riutilizzabili che estendono il risolutore autonomo in un livello di flusso di lavoro agentico, supportando l'intero ciclo di vita di ottimizzazione, dalla formulazione dei problemi all'interpretazione della soluzione per i casi d'uso della ricerca operativa.
cuOpt è disponibile come software open source su GitHub. È inoltre accessibile tramite strumenti di packaging come PIP, Docker, Conda e NVIDIA NGC.
Sì, gli sviluppatori possono scoprire la documentazione, i tutorial e i blog tecnici visitando il repository GitHub per iniziare a sviluppare con cuOpt. I post tecnici del blog sono disponibili anche sul blog degli sviluppatori NVIDIA.
I microservizi NVIDIA NIM, che includono i microservizi LLM, possono essere utilizzati per alimentare gli agenti IA per tradurre i problemi aziendali in linguaggio naturale in modelli matematici e decisioni ottimizzate per i casi d'uso come la gestione della supply chain.
Sì, cuOpt supporta l'ottimizzazione dinamica e in batch, consentendo agli utenti di adattarsi continuamente alle variabili e ai vincoli in evoluzione, rieseguendo i modelli quasi in tempo reale per un processo decisionale ottimale.
Nella gestione della supply chain, gli agenti IA basati su cuOpt, spesso integrati con NIM, offrono un'allocazione ottimale delle risorse in tempo reale per una maggiore agilità operativa, come l'ottimizzazione dei percorsi di ritiro nei magazzini.
cuOpt è integrato con i Digital Twins Omniverse per ottimizzare la logistica simulando operazioni della flotta nel mondo reale in un ambiente vir tuale, consentendo la pianificazione dinamica, l'ottimizzazione dei percorsi e la pianificazione predittiva per le flotte a lungo raggio.
Per la consegna dell'ultimo miglio, cuOpt ottimizza la pianificazione dei percorsi in tempo reale, il che riduce i chilometri percorsi, i tempi di consegna, il consumo di carburante e, in definitiva, i costi operativi. Un esempio è il suo uso con Azure Maps per l'ottimizzazione multi-itinerario.
I video e le sessioni su richiesta sono disponibili sul sito web NVIDIA On-Demand. I materiali di addestramento parlano dell'accelerazione dell'ottimizzazione del portfolio e dell'utilizzo del servizio cloud per l'ottimizzazione dei percorsi.
Il motore NVIDIA cuOpt è open source e gratuito e le competenze degli agenti cuOpt sono disponibili anche a costo zero su GitHub. Gli utenti possono optare per il supporto aziendale a pagamento tramite NVIDIA AI Enterprise per le distribuzioni di produzione.
Sì, puoi provare immediatamente cuOpt per l'ottimizzazione delle decisioni accelerata da GPU utilizzando gli esempi di Google Colab. Puoi anche provare un esempio di problema di instradamento dei veicoli interattivo attraverso l'interfaccia del catalogo API NVIDIA.
Domino's Pizza
Routing dei veicoli presso Domino's: esplorare un approccio basato sulle GPU
Domino's Pizza consegna migliaia di pizze al giorno e necessità di una capacità di pianificazione e logistica in tempo reale. Domino's ha implementato un sistema di pianificazione in tempo reale che si adatta ai suoi rigorosi requisiti e fornisce tempi di esecuzione inferiori al secondo per il suo caso d'uso.
Kawasaki
Reinventare le operazioni di manutenzione con cuOpt e Jetson Orin
Kawasaki Heavy Industries, Ltd. (Kawasaki) è un'azienda manifatturiera che costruisce macchinari di grandi dimensioni da più di cento anni. Con NVIDIA cuOpt e NVIDIA Jetson™ Orin, Kawasaki ha stretto una partnership con Slalom, Inc. per trasformare le sue capacità di manutenzione e ispezione dei binari.
Shell
Shell ottimizza i mercati dell'energia con le simulazioni basate sull'IA
Shell sta integrando NVIDIA cuOpt per le ottimizzazioni dei batch su più simulazioni, affrontando i problemi di controllo imprevedibili nei mercati dell'energia e del gas. Ora, Shell ha la capacità di fare offerte competitive, riducendo al contempo i costi e migliorando l'efficienza delle infrastrutture energetiche; questa innovazione supporta la transizione globale verso l'energia a basso consumo di carbonio.
AMPL
AMPL accelera l'ottimizzazione del mercato dell'elettricità con NVIDIA cuOpt
AMPL, un sistema di modellazione leader di settore creato appositamente per l'ottimizzazione su larga scala, ha integrato perfettamente NVIDIA cuOpt per rivoluzionare l'ottimizzazione. Sfruttando il calcolo accelerato dalle GPU, AMPL ha ridotto i tempi di risoluzione dei problemi da 2 minuti a soli 2-3 secondi, migliorando significativamente l'efficienza, la scalabilità e il processo decisionale in tempo reale nelle applicazioni energetiche critiche per le prestazioni.
Blue Yonder
Blue Yonder accelera la consegna dell'ultimo miglio con cuOpt
Blue Yonder sta trasformando la pianificazione e la gestione della catena di approvvigionamento con soluzioni basate sull'IA. Accelerata da NVIDIA cuOpt, la sua piattaforma per soluzioni per la catena di approvvigionamento end-to-end ottimizza la consegna dell'ultimo miglio, consentendo migliaia di consegne al giorno su centinaia di veicoli con una maggiore efficienza.
Deloitte
Deloitte presenta la suite di offerte di servizi IA create sulle piattaforme NVIDIA
Deloitte Compass AI, basata su NVIDIA cuOpt, rivoluziona il routing della flotta e l'ottimizzazione dell'invio incorporando l'IA direttamente nei flussi di lavoro. Elaborando rapidamente i dati e simulando scenari in pochi secondi, Compass AI consente alle organizzazioni di ridurre i costi, migliorare la velocità di consegna e aumentare la soddisfazione dei clienti. Annunciata insieme al riconoscimento di Deloitte come partner dell'anno di NVIDIA Consulting, Compass AI esemplifica le soluzioni logistiche all'avanguardia basate sull'IA.
EY
Rivoluziona l'analisi della catena di approvvigionamento con l'IA e il calcolo accelerato
EY Supply Chain & Operations Platform (SC&OP) sfrutta NVIDIA cuOpt e gli agenti IA basati su NIM per ottimizzare il processo decisionale della supply chain in pochi secondi anziché ore. Integrando i solutori avanzati (euristica, MIP, LP), SC&OP orchestra la logistica, la produzione e l'approvvigionamento con una precisione basata sull'IA, aumentando l'efficienza, l'agilità e la resilienza, migliorando al contempo l'EBITDA misurabile.
Lyric
Intelligence decisionale basata sull'IA per la catena di approvvigionamento moderna
Lyric è la prima piattaforma IA aziendale per l'intelligence decisionale della catena di approvvigionamento, che consente alle organizzazioni di progettare, pianificare e operare con un'agilità senza precedenti. Integrando dati, algoritmi, flussi di lavoro ed esperienze utente, Lyric fornisce soluzioni dinamiche basate sull'IA.
Come partner NVIDIA, Lyric sfrutta NVIDIA cuOpt per accelerare l'ottimizzazione della distribuzione per le principali aziende di beni di consumo confezionati (CPG), riducendo i tempi di routing da 4 ore a soli 2 minuti, un'accelerazione 120 volte, migliorando al contempo la qualità della soluzione di 200 punti base. Lyric e NVIDIA cuOpt continuano a espandere l'accelerazione delle GPU nel processo decisionale della catena di approvvigionamento, aumentando l'efficienza, la resilienza e il vantaggio competitivo su larga scala.
Microsoft
Migliorare la logistica con Azure Maps e NVIDIA cuOpt per l'ottimizzazione del multi-itinerario
Fondamentalmente, l'ottimizzazione efficace dei percorsi richiede input affidabili per stimare i tempi di viaggio e la capacità di applicare vincoli chiave come la disponibilità dei conducenti, la durata del servizio, le ore operative, la domanda e la capacità. Nella soluzione, Azure Maps fornisce i dati di routing essenziali, mentre NVIDIA cuOpt elabora questi vincoli per fornire una programmazione ottimizzata e in tempo reale ed efficienza logistica.
SimpleRose
Turbocharging dell'analisi e dell'ottimizzazione prescrittiva con l'accelerazione delle GPU
Poiché i settori devono affrontare crescenti esigenze di logistica, programmazione e gestione del portfolio, gli approcci tradizionali all'ottimizzazione faticano a scalare in modo efficiente. SimpleRose integra NVIDIA cuOpt per accelerare la programmazione lineare (LP) e la programmazione lineare a interi misti (MILP), fornendo accelerazioni significative senza compromettere la precisione.
Slalom
Reinventare le operazioni di manutenzione con cuOpt e Jetson Orin
Slalom, Inc. ha stretto una partnership con Kawasaki Heavy Industries, Ltd. per trasformare la manutenzione e l'ispezione dei binari utilizzando NVIDIA cuOpt e NVIDIA Jetson™ Orin. Con oltre un secolo di esperienza nella produzione di macchinari di grandi dimensioni, Kawasaki ha sfruttato l'esperienza di Slalom per migliorare l'efficienza operativa nei processi di manutenzione.