NVIDIA cuOpt を始めるには
適切なツールとテクノロジを使用して、物流の最適化プロジェクトを開発から実用化まで効率的に進めましょう。
特徴 |
試す NVIDIA API カタログ |
開発する GitHub |
デプロイする NVIDIA AI Enterprise |
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100M 制約 100M 変数 2B 制約行列内でゼロ以外
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1～5M の制約 1～5M の変数 | ||
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最大 1,000 の場所 | 最大 1,000–15,000 の場所 | 最大 1,000–15,000 の場所 |
| 人気のあるモデリング ツールに対応するゼロコード モデルの支援 | |||
| ワークロードとインフラの管理機能 | |||
| 以下を含むビジネス標準サポート: | |||
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関連情報
FAQ
NVIDIA cuOpt は、意思決定を最適化するためのオープンソースの GPU 最適化ソフトウェアであり、世界記録を破るスピードと効率性を実現します。 組織は、ほぼリアルタイムかつ大規模に、従来の車両経路問題 (VRP: Vehicle Routing Problems) ソリューションを上回り、混合整数線形計画法 (MILP: Mixed-integer Linear Programming) のパフォーマンスに匹敵する最も最適な計画を計算できるようになります。
cuOpt により、企業は以下が可能になります:
- 複雑な金融商品にわたるリスクの評価と管理
- 市場変動をシミュレーションしてリスク軽減戦略を強化
- 大規模な LP および MILP 向けの最適ソリューションを迅速に発見
- LP から MIP、VRP まで、主要な最適化課題を数秒で解決
- ルートとリソース割り当ての最適化によるコスト削減
- 持続可能性のために、走行距離と炭素排出量を最小化
- 品質を妥協にすることなく納期を加速
- 発送あたりのジョブ数を増やして効率を向上
- 変化する条件に適応するためにリアルタイムで再最適化
NVIDIA cuOpt は、業界全体でリアルタイムの意思決定を加速し、以下のような大規模なワークフローにおいて、より迅速でスマートな最適化を可能にします。
- サプライチェーン管理: 調達、生産、配送を合理化し、バリュー チェーン全体でコストを削減し、効率を高めます。
- フリート管理: 大規模な車両のルートとスケジュールを最適化し、燃料使用量、アイドリング時間、運用の間接コストを削減します。
- ラストマイル配送: リアルタイムでルートを調整し、厳しい納期に対応し、顧客満足度を向上させます。
- 現場派遣: スキル、場所、優先順位に基づいて、移動の多い従業員や技術者を効率的に割り当てます。
- ジョブ スケジューリングの最適化: 人員、機械、シフト全体にわたるタスクを順序付けすることで、リソース活用を最大化します。
- ポートフォリオ最適化: 複数の制約の下で金融資産全体にわたる資本配分を最適化することで、リスクとリターンのバランスをとります。
はい—NVIDIA cuOpt はオープン ソースであり、 Apache 2.0 ライセンスの下、GitHubで入手することができます。 これにより、開発者と研究者は、法的な不確定性を心配せずに cuOpt を自由に使用、修正、統合することができる完全な柔軟性が得られます。cuOpt は、エンタープライズグレードのパフォーマンスとオープンソースのアクセシビリティを独自に組み合わせています。 商用ソルバーとオープンソース ソルバーの両方を高速化し、スピード、拡張性、ソリューション品質において比類ない技術的優位性を提供しながら、既存の最適化ワークフローへのスムーズな統合を可能にします。cuOpt はまた、NVIDIA AI Enterprise を通じてエンタープライズ サポートも提供しているため、産業、研究、学術分野における本番環境での使用に最適です。
はい—NVIDIA cuOpt は意思決定を最適化するためのオープンソースの GPU により加速されたソルバーであり、実行するには互換性のある GPU が必要です。 サポートされる GPU の仕様については、システム要件をご覧ください。 サポート対象の GPU を搭載したクラウド インスタンスで cuOpt を起動するか、マシンが必要な要件を満たしている場合は、ローカルで実行することもできます。
はい—NVIDIA cuOpt は、GPU ごとに 1 つのソルバー プロセスを実行できるため、複数の GPU にわたる構成と拡張が可能になります。 受信リクエストはラウンドロビン方式で分配されます。 詳細については、cuOpt の概要をご覧ください。
ただし、cuOpt は現在、複数の GPU を使用した単一の最適化問題を解決することはサポートしていません。また、複数の同時ソルバー インスタンスを持つ単一 GPU のオーバーサブスクライブもサポートしていません。
お客様が cuOpt を試す方法はいくつかあります。
- NVIDIA API カタログ: このオープンアクセス プラットフォームにより、お客様は API と UI ベースのデモの両方を通じてサンプル データを使用して cuOpt をインタラクティブに試すことができます。 最適化を初めて行う、実践的な導入を検討している方にとって最適です。
- NVIDIA cuOpt GitHub: リポジトリでは、開発者が cuOpt の GPU により加速された最適化をアプリケーションに統合するのに役立つ情報、例、資料を提供しています。
- NVIDIA AI Enterprise: NVIDIA AI Enterprise を利用すると、お客様は cuOpt の本番展開でエンタープライズ サポートを受けることができます。
NVIDIA API カタログは、本番環境対応の生成 AI モデルと最適化された推論ランタイムを提供し、ピーク時のパフォーマンスを継続的に強化します。 マイクロサービスとして提供されるこれらのモデルは、標準ツールを使用して任意の GPU により加速されたシステムに簡単にデプロイすることができます。
NVIDIA cuOpt GitHub は、開発者が意思決定の最適化のために NVIDIA cuOpt を活用するのに役立つ例、資料、ツールを提供しています。cuOpt は、Github でオープンソースソフトウェアとして提供され、開発者が最新の機能にアクセスし、ソースから構築し、柔軟性を最大化するためにカスタマイズできるようにします。
NVIDIA AI Enterprise は、エンドツーエンドのクラウドネイティブなソフトウェア プラットフォームです。データ サイエンスのパイプラインを加速し、生成 AI、コンピューター ビジョン、スピーチ AI などの実用レベルの AI アプリケーションの開発とデプロイを効率化します。AI 実務者向けのクラス最高の開発ツール、フレームワーク、事前学習済みのモデル、マイクロサービスに加え、パフォーマンス、API の安定性、セキュリティを確保する IT プロフェッショナル向けの信頼性の高い管理機能も含まれています。
リスクとリターンのバランスを取ることで、混合整数計画法 (MIP) はポートフォリオの最適化とリスク管理を推進します。
混合整数計画法と線形計画法は、在庫と生産スケジュールをより効率的に管理することで物流に革命をもたらします。 NVIDIA は、NVIDIA NIM™を使用して構築されたエージェントである AI プランナーが、ビジネス運用チームがサプライチェーン データとチャットできるようにし、前例のない効率性による大規模な製造と配送を可能にする方法を実証しました。 AI プランナーのユース ケース例は、以下を活用します:
- プランナーの意図を理解し、他のモデルを調整するための大規模言語モデル (LLM) NIM
- NVIDIA NeMo™ Retriever、LLM を独自データに接続
- 意思決定の最適化を行う cuOpt、最も効率的な計画と実行を確保
cuOpt はオープンソース ソリューションとして利用可能になります。 本番環境への導入には、NVIDIA® AI Enterprise が、エンタープライズ クラスのサポートとともに、セキュリティ、信頼性、迅速な成果の実現を提供します。 価格とライセンスの詳細については、こちらをご覧ください。
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