cuOpt – NVIDIA 技術ブログ

NVIDIA cuOpt で大規模な線形計畫問題を加速する

Tue, 08 Oct 2024 07:57:00 +0000

Reading Time: 3 minutes 線形計畫法 (LP: Linear Programming) ソルバーの進化は、シンプレックス法から內點法 (IPM: Interior Point Method) まで、過去 1 世紀にわたってに重要な節目で特徴づけられてきました。主雙対線形計畫法 (PDLP: Primal-dual Linear Programming) の導入は、さらなる大きな進歩をもたらしました。 NVIDIA cuOpt は現在、GPU アクセラレーションで PDLP を実裝しています。最先端のアルゴリズム、NVIDIA ハードウェア、専用の CUDA 機能、NVIDIA GPU ライブラリを使用して、cuOpt LP ソルバーは、CPU ベースのソルバーと比較して 5,000 倍以上の高速パフォーマンスを実現しています。この投稿では、

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NVIDIA cuOpt でルート最適化に革命を起こす

Fri, 12 Jul 2024 02:11:13 +0000

Reading Time: 2 minutes NVIDIA cuOpt は、世界記録を持つ GPU 対応最適化 AI マイクロサービスであり、複數の制約がある複雑なルーティング問題をチームで解決する際に役立ちます。cuOpt では、GPU で高速化する進化したアルゴリズムが使用され、ヒューリスティックス、メタヒューリスティックス、最適化を利用し、多様で制約のある複雑な車両経路問題を計算します。?比類のない精度、ソルバー対応時間、拡張性を備えた cuOpt は、事業をかつてないほどに最適化するパワーを企業に與えます。 NVIDIA AI Enterprise の一部となった cuOpt は、クラウド、オンプレミス、ハイブリッドを問わず、どこにでもデプロイすることができます。非対稱パターンの距離行列と時間行列をサポートしているため、

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記録を塗り替え続ける NVIDIA cuOpt アルゴリズムがルート最適化ソリューションを 100 倍高速化

Wed, 20 Mar 2024 06:05:00 +0000

Reading Time: 3 minutes NVIDIA cuOpt は、複雑なルーティング問題を解決するための高速最適化エンジンです。休憩時間、待ち時間、車両の複數のコスト/時間マトリックス、複數の目標、注文と車両のマッチング、車両の開始位置と終了位置、車両の開始時間と終了時間など、さまざまな側面が含まれる問題を効率的に解決します。具體的には、cuOpt は 2 つの問題の複數のバリアントを解決します。CVRPTW (容量制約と時間枠のある配送計畫問題) と PDPTW (時間枠のある集荷と配達の問題) です。これらの問題の目的は、それぞれの注文において車両數と走行距離合計を最小限に抑えつつ、顧客の依頼にサービスを提供することです。 cuOpt は、SINTEF が検証した最大規模のルーティングベンチマークにおいて、過去 3 年間で、23…

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NVIDIA cuOpt の高速最適化を體験し運用効率を向上

Mon, 19 Feb 2024 05:02:00 +0000

Reading Time: 2 minutes このモデルリリースでは、NVIDIA cuOpt を特集しています。これは記録破りに高速化された最適化エンジンであり、チームが複雑な経路問題を解決し、新しい機能を実行するために役立ちます。組織はこのエンジンを利用することで、物流、業務調査、輸送、サプライチェーンの最適化を再創造できます。 NVIDIA cuOpt は、次のような物流の最適化におけるさまざまなユースケースに役立っています。 cuOpt は最終的に、組織の収益増加、コスト削減、顧客満足度改善を支援します。この記事では、cuOpt の機能を探る 2 つの方法について説明します。NVIDIA AI Foundation モデルとエンドポイントと NVIDIA LaunchPad です。

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NVIDIA GTC 2023 で発表された新しい最新の AI workflows

Wed, 22 Mar 2023 01:56:00 +0000

Reading Time: 2 minutes NVIDIA GTC 2023 では、AI workflows を活用して、AI ソリューションの開発を加速し、さまざまなユースケースに対処する方法を紹介しました。 AI workflows は、NVIDIA AI フレームワークを活用して、インテリジェントなバーチャルアシスタント、サイバーセキュリティのためのデジタル指紋採取、商品レコメンデーションなどの AI ソリューションを効率的に構築する方法を示す、クラウドネイティブでパッケージ化されたリファレンスソリューションです。AI workflows には、事前學習済みのモデル、學習と推論のパイプライン、Python コード、Helm チャートが含まれており、開発者がより迅速に AI による成果をもたらせるように支援します。

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