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Optimización de rutas
Alcanza un desempeño y una precisión récord a nivel mundial para resolver problemas complejos, ahorrar tiempo y reducir los costos y la huella de carbono.
Ver video | Resumen de la solución | Para desarrolladores
NVIDIA® cuOpt™ es un microservicio de IA de optimización innovador que se destaca en la optimización de decisiones rápidas, incluidas la programación lineal y la heurística de programación lineal de números enteros mixtos y VRP (problemas de enrutamiento de vehículos). Maneja problemas a gran escala con millones de variables y restricciones, lo que permite la optimización casi en tiempo real con un ahorro potencial de millones de dólares. Con 23 análisis de referencia de récord mundial, cuOpt posee todos los récords mundiales recientes en los análisis de referencia de enrutamiento más importantes. También acelera técnicas de programación lineal de CPU de vanguardia en el análisis de referencia de Mittelmann, lo que permite resolver problemas de optimización a gran escala con millones de variables y restricciones.
cuOpt, un microservicio de IA de optimización innovador que se destaca en la optimización de decisiones, ya está disponible.
cuOpt utiliza soluciones de logística aceleradas por GPU que se basan en heurística, metaheurística y optimizaciones para calcular problemas complejos de enrutamiento de vehículos con una amplia gama de restricciones. CuOpt se puede implementar en cualquier centro de datos o nube. Con soporte para matrices de distancia y tiempo con patrones asimétricos, se puede integrar perfectamente con los motores de mapas populares.
Más rápido en el 60 % de las instancias de LPOpt de Mittelmann y más de 10 veces más rápido en el 20 % en comparación con el SOTA comercial.
Aceleraciones constantes de 8x ~ 5607x en problemas de flujo de productos múltiples.
Logra un desempeño récord a nivel mundial, alcanzado en los análisis de referencia de precisión de Li & Lim y Gehring & Homberger.
Escala hasta 15,000 tareas de enrutamiento para facilitar casos de uso computacionalmente pesados.
Recorre 1,000 paquetes en 10 segundos en lugar de 20 minutos (120 veces más rápido) con el mismo nivel de precisión.
Vuelve a ejecutar los modelos y haz ajustes para cambios como vehículos inoperables, tránsito y alteraciones climáticas y la adición de nuevos pedidos, todo dentro de las limitaciones de tiempo del acuerdo de nivel de servicio (SLA).
Accede a un microservicio seguro y listo para la producción, como parte de NVIDIA AI Enterprise, diseñado para una implementación en cualquier lugar y para acelerar el tiempo de valoración.
Ya está disponible cuOpt, que posee los 23 récords mundiales establecidos en los últimos tres años en los análisis de referencia de enrutamiento más grandes.
Casos de uso
Mira cómo NVIDIA cuOpt respalda casos de uso de la industria y comienza tu desarrollo de IA con ejemplos seleccionados.
La asignación de recursos en cadenas de suministro complejas implica distribuir de manera eficiente los recursos limitados en las tareas para maximizar la productividad y minimizar los costos. El desafío radica en las numerosas variables y los cambios en tiempo real, lo que requiere de soluciones rápidas y óptimas para mantener la agilidad operativa. El agente de IA de cuOpt le permite hablar con los datos de su cadena de suministro a través de NIM de grandes modelos de lenguaje y optimizar su asignación de recursos.
Los desafíos en la optimización de programación de trabajos radican en maximizar la productividad y minimizar el tiempo de inactividad en sistemas complejos con restricciones variables. Este proceso requiere adaptarse a cargas de trabajo dinámicas y cambios inesperados, y a la vez mantener la eficiencia general del sistema. Con la aceleración de GPU, cuOpt permite a las empresas tomar decisiones de programación de trabajos basadas en datos, lo que permite optimizar factores como los plazos, las prioridades y la disponibilidad de recursos.
La asignación de acciones en finanzas implica distribuir capital de inversión en valores para optimizar el rendimiento de la cartera. El desafío radica en equilibrar los objetivos de riesgo y rendimiento al tiempo que se considera la volatilidad del mercado, los indicadores económicos y las preferencias de los inversores. La complejidad surge de las numerosas combinaciones potenciales y de la necesidad de adaptación rápida a las condiciones cambiantes del mercado.
Las flotas de camiones se despachan desde los centros de distribución para entregar los pedidos a las tiendas y las direcciones de los clientes finales. cuOpt reduce los kilómetros recorridos y acelera los tiempos de entrega con el mismo nivel de precisión.
Se envía un proveedor de servicios para cumplir con una lista de distintas solicitudes de servicio. Se le asigna una cierta cantidad de tiempo por solicitud de servicio y el tiempo puede variar según la solicitud. Por ejemplo, un técnico de telecomunicaciones se asigna a la casa de un cliente para instalar un enrutador y luego a otra casa para instalar un cable de datos. cuOpt permite a los técnicos equiparse con todas las herramientas necesarias antes de la salida y completar las tareas en función de las rutas optimizadas.
Para el transporte entrante y saliente de mercancías y vehículos con flotas de larga distancia, es fundamental optimizar la programación y la planificación de rutas. cuOpt permite a los usuarios tener en cuenta el número de pilotos, conductores o barcos disponibles para recomendar la ruta y el horario más optimizados.
Utiliza las herramientas y tecnologías adecuadas para llevar los proyectos de optimización logística del desarrollo a la producción.
Conoce cuOpt a través de un portal basado en UI para explorar y crear prototipos con terminales administrados por NVIDIA, disponible gratuitamente a través del catálogo de API de NVIDIA.
Accede a la infraestructura alojada en NVIDIA y a los laboratorios prácticos guiados que incluyen instrucciones paso a paso y ejemplos, disponibles de forma gratuita en NVIDIA LaunchPad.
Obtén una licencia gratuita para probar NVIDIA AI Enterprise en producción durante 90 días utilizando tu infraestructura existente.
Kawasaki Heavy Industries, Ltd. es una empresa de manufactura que lleva más de cien años construyendo maquinaria grande. Con NVIDIA cuOpt y Jetson OrinTM™, Kawasaki transformó sus capacidades de mantenimiento e inspección de pistas.
En este curso a tu propio ritmo del NVIDIA Deep Learning Institute trabajarás en un problema común de optimización de enrutamiento de vehículos y aprenderás cómo procesar previamente los datos de entrada para que los utilice cuOpt, al componer variantes del problema que reflejen las restricciones comerciales del mundo real.
¿Tienes un proyecto de optimización acelerada? Obtén acceso al flujo de trabajo de optimización de rutas con un laboratorio gratuito en NVIDIA LaunchPad, que incluye una guía paso a paso y software listo para usar, ejemplos de datos y aplicaciones.
En este laboratorio práctico, aprenderás a usar el servicio en la nube cuOpt de NVIDIA para encontrar las rutas más óptimas para una flota heterogénea de vehículos que realizan entregas, retiros, despachos de trabajo y más.
Descubre cómo las organizaciones impulsan una mayor eficiencia, ahorran dinero y aumentan los ingresos y la satisfacción del cliente con la optimización de rutas en tiempo real.
Aprende cómo, con NVIDIA Metropolis, Omniverse™, cuOpt e Isaac™ para la percepción de robots, es posible crear una estrategia de extremo a extremo para automatizar completamente espacios cobot logísticamente complejos.
Mira cómo las organizaciones pueden superar las complejidades de las operaciones y ofrecer fábricas de IA a una escala extraordinaria, con un planificador de IA elaborado con LLM NIM, NVIDIA NeMo Retriever NIM y un cuOpt NIM.
Próximos Pasos
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Explore todo lo que necesita para comenzar a desarrollar con NVIDIA cuOpt, incluida la documentación, los tutoriales, los blogs técnicos y más, los últimos pasos.
Hable con un especialista en productos de NVIDIA sobre cómo pasar de la fase de pruebas a la producción con la seguridad, la estabilidad de la API y el soporte de NVIDIA AI Enterprise.