英偉達GTC2025亮點：NVIDIA開源cuOpt開啟決策優(yōu)化新時代

Gurobi Optimization、HiGHS、SimpleRose、COPT 和其他行業(yè)領導者利用 NVIDIA 加速計算和 cuOpt 軟件完成復雜的決策制定和供應鏈優(yōu)化。

全球企業(yè)每分每秒鐘都在進行關鍵決策。物流公司決定貨運卡車的調度方案，零售企業(yè)思考貨架的最優(yōu)配置，航空公司在暴風雨后緊急改變航線。這些絕非是簡單的路線選擇，更是包含數(shù)百萬個變量的高風險謎題，一旦出錯，不僅造成經(jīng)濟損失，還會造成客戶流失。

然而，這種情況正在發(fā)生改變。

NVIDIA 宣布開源其 AI 決策優(yōu)化引擎 NVIDIAcuOpt，讓開發(fā)者能夠免費獲得功能強大的軟件，實現(xiàn)超大規(guī)模的實時優(yōu)化。

優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)領導者 COPT、FICO 的 Xpress 團隊、HiGHS、IBM 和 SimpleRose 正在集成或評估 cuOpt，從而加速各行各業(yè)的決策制定。

Gurobi Optimization 正在評估和測試 cuOpt 求解器，以改進一階算法，實現(xiàn)更高水平的性能。

NVIDIA 正在與 COIN-OR 基金會合作將 cuOpt 開源，后者被廣泛認為是歷史最悠久、規(guī)模最大的運籌學軟件庫。

與此同時，亞利桑那州立大學、康奈爾大學、普林斯頓大學、帕維亞大學和柏林 Zuse 研究所的一組研究人員正在探索其功能，開發(fā)下一代求解器，以超快速度解決復雜的優(yōu)化問題。

借助這項技術，航空公司可以在飛行途中調整航班計劃，防止延誤連鎖反應；電網(wǎng)可以實時負荷平衡，規(guī)避斷電風險；金融機構則能依托實時風險分析優(yōu)化投資組合管理。

優(yōu)化提速，決策升級

最知名的 AI 應用都與預測相關，無論是天氣預報還是句子中的下一個單詞生成。然而，預測只是挑戰(zhàn)的一半。真正的價值在于對信息的實時處理。

這正是 cuOpt 的用武之地。

cuOpt 會動態(tài)評估數(shù)十億個變量（庫存水平、工廠產(chǎn)量、運輸延誤、燃料成本、風險因素和法規(guī)），并近乎實時地提供最佳舉措。

隨著 AI 智能體和大語言模型驅動的模擬技術承擔起越來越多的決策任務，對實時優(yōu)化的需求已達到空前高度。依托 NVIDIA GPU 的支持，cuOpt 可將這些計算任務提速數(shù)個量級。

與傳統(tǒng)優(yōu)化方法按順序或有限并行地遍歷解空間不同，cuOpt 利用 GPU 加速，可同時評估數(shù)百萬種可能性，從而以指數(shù)級速度為特定實例找到最優(yōu)解。

cuOpt 并非取代現(xiàn)有技術，而是對其實現(xiàn)增強。通過與傳統(tǒng)求解器協(xié)同工作，cuOpt 可以快速確定優(yōu)質解，幫助基于 CPU 的模型更高效地排除無效路徑。

優(yōu)化為何困難重重？

cuOpt 如何實現(xiàn)更優(yōu)解？

每一個決策，包括卡車調度、安排工班以及平衡電網(wǎng)負荷，都是一個具有指數(shù)級可能性答案的復雜優(yōu)化問題。

從這個角度來看，以醫(yī)院排班為例：給 100 名護士安排下月班次，其可能的排列組合數(shù)量甚至超過了可觀測宇宙中的原子數(shù)量。

傳統(tǒng)求解器通常采用順序或有限并行的搜索方式，就像用手電筒探索巨大的迷宮，每次只能探查一條路徑。而 cuOpt 改變了這一模式，它能夠智能評估數(shù)百萬種可能性，實現(xiàn)了優(yōu)化速度的指數(shù)級提升。

在過去，人員排班調度、物流路徑規(guī)劃和供應鏈優(yōu)化等任務往往需要數(shù)小時乃至數(shù)天的計算時間。

NVIDIA cuOpt 改變了這一現(xiàn)狀，具體性能數(shù)據(jù)如下：

線性規(guī)劃加速：在大規(guī)?；鶞蕼y試中，平均求解速度比基于 CPU 的 PDLP 求解器提升 70 倍，加速比區(qū)間為 10 倍至 3000 倍。

混合整數(shù)規(guī)劃 (MIP)：如 SimpleRose 案例，混合整數(shù)規(guī)劃求解速度提升達 60倍。

車輛路線規(guī)劃：如 Lyric 的案例所示，動態(tài)路線規(guī)劃速度提高了 240 倍，賦能服務成本優(yōu)化以及近實時路線調整。

過去需要數(shù)小時或數(shù)天才能做出決策，而現(xiàn)在只需幾秒鐘。

優(yōu)化創(chuàng)造更美好的世界

更好的優(yōu)化不僅能提高企業(yè)運營效率，還能讓世界更具可持續(xù)性、韌性和公平性。

智能決策可以降低資源浪費。電網(wǎng)得以優(yōu)化電力調配，減少停電事故，并實現(xiàn)風能、太陽能等可再生能源的高效并網(wǎng)。供應鏈通過動態(tài)調整，在最小化過剩庫存的同時，實現(xiàn)成本和排放的雙重優(yōu)化。

在服務不足的地區(qū)，醫(yī)院可以實時分配床位、醫(yī)生和藥物，加速患者獲取救命治療的進程。應對災難的人道主義援助組織可以迅速重新規(guī)劃，確定分發(fā)食物、水和藥品的最佳方式，減少關鍵時刻的延誤。公共交通系統(tǒng)可以根據(jù)實時需求進行動態(tài)調整，為數(shù)百萬乘客緩解擁堵，縮短出行時間。

cuOpt 不僅依賴于硬件的強大，更在于其智能的搜索策略。它不會窮舉各種可能的解決方案，而是通過智能地探索龐大的搜索空間，專注于關鍵的約束條件，從而更快速地找到最優(yōu)解。通過使用 GPU 加速，cuOpt 可以并行評估多個解決方案，實現(xiàn)高效、實時的優(yōu)化處理。

行業(yè)支持 —— 決策智能的新時代

FICO、Gurobi Optimization、IBM 和 SimpleRose 等優(yōu)化領域的領先企業(yè)正在探索 GPU 加速的優(yōu)勢，或評估將 cuOpt 集成到其工作流程中的可能性，以及其在工業(yè)規(guī)劃、供應鏈管理和調度等領域的潛力。

明智決策，強大系統(tǒng)，卓越成果

cuOpt 重新定義了大規(guī)模優(yōu)化。

如上所述，對于企業(yè)而言，這意味著 AI 優(yōu)化可以實時重置日程表、規(guī)劃車隊路線并重新分配資源，從而降低成本并提高靈活性。

對于開發(fā)者而言，它提供了高性能 AI 工具包，在處理復雜的優(yōu)化挑戰(zhàn)時，例如網(wǎng)絡數(shù)據(jù)路由（優(yōu)化視頻、語音和網(wǎng)絡流量，以減少擁塞并提高效率）或電力分配（平衡電網(wǎng)的供需，最小化損失并確保穩(wěn)定傳輸）等，其解決決策問題的速度比傳統(tǒng) CPU 求解器快 3000 倍 。

對于研究人員來說，這是一個將 AI 決策推向新高度的開放實驗場。

cuOpt 將于今年晚些時候以開源形式發(fā)布，供開發(fā)者、研究人員和企業(yè)免費使用。

cuOpt 的應用

對于企業(yè)生產(chǎn)部署，cuOpt 作為 NVIDIA AI Enterprise 軟件平臺的一部分提供支持，還可以作為 NVIDIA NIM 微服務進行部署，從而輕松地跨云、本地和邊緣環(huán)境進行集成、擴展和部署。

憑借其開源版本，開發(fā)者將能夠輕松訪問、修改 cuOpt 源代碼并將其集成到自己的解決方案中。