NVIDIA® cuOpt™ は、混合整数線形計画法 (MILP: Mixed-integer Linear Programming)、線形計画法 (LP: Linear Programming)、車両経路問題 (VRP: Vehicle Routing Problems) に優れた、意志決定を最適化するための GPU により加速されたソルバーです。数百万もの変数と制約を持つ大規模な問題に対処するように設計された cuOpt は、ほぼリアルタイムで最適化を可能にし、コストを大幅に削減します。
混合整数プログラミング ライブラリ (MIPLIB: Mixed-integer Programming Library) の記録とルーティング ベンチマークで 23 の世界記録を保持する cuOpt は、複雑な現実世界の最適化問題を解決するために画期的なパフォーマンスを提供します。
MIPLIB のオープン問題で検証された世界記録のソリューション、Mittelmann ベンチマークで実証された大規模 LP での競争力のあるパフォーマンス、Gehring & Homberge および Li & Lim ベンチマークで検証された VRP における比類のない精度を達成しています。
ハイブリッド環境およびマルチ クラウド環境全体で、演算負荷の高いワークロードに対応するように簡単に拡張できます。
最適な意思決定のために、ほぼリアルタイムまたはバッチモードでモデルを再実行することで、変化する変数や制約に継続的に適応します。
比類のないスピード、拡張性、そして精度を、そのまま煩雑な設定なく、あるいはお使いのソルバーにシームレスに埋め込むだけで利用できます。
ユース ケース
NVIDIA cuOpt がどのように現実世界の各種業界のユース ケースをサポートし、厳選された実装例で AI 開発を素早く開始できるようにしているのかをご覧ください。
複雑なサプライ チェーンでリソース配分を最適化するには、リアルタイムの変化に適応しながら限られたリソースを効率的に分配する必要があります。無数の変数が影響を受けるため、生産性とコスト効率を最大化するには、迅速でインテリジェントな意思決定が不可欠です。NVIDIA の cuOpt を活用した AI エージェントは、LLM NIM™ を介してサプライ チェーン データと対話し、リアルタイムで最適なリソースを割り当てることで、運用上の俊敏性を向上させ、リソース割り当てを最適化します。
適切なツールとテクノロジで、物流の最適化プロジェクトを開発から実用化へ進めましょう。
1 世紀にわたって大型機械製造産業をリードする川崎重工業株式会社は、NVIDIA cuOpt と Jetson Orin™ を活用して線路の保守と検査機能を強化し、業務における効率性と精度を向上させています。
次のステップ
適切なツールとテクノロジで、物流を最適化するプロジェクトを開発から実用化に進めましょう。
NVIDIA cuOpt を使用して開発を始めるのに役立つ、最新の資料、チュートリアル、技術ブログなどをご覧ください。
NVIDIA AI Enterprise のセキュリティ、API 安定性、サポートを活用した、試作から本番環境への移行については、NVIDIA の製品スペシャリストにご相談ください。