Optimización de decisiones
NVIDIA cuOpt
Logre una velocidad de récord mundial en la resolución de problemas a gran escala con millones de restricciones y variables para ahorrar tiempo y reducir los costes. Amplíe a flujos de trabajo de agentes con las habilidades de agente de cuOpt.
Descripción
¿Qué es NVIDIA cuOpt?
NVIDIA® cuOpt™ es un motor de código abierto acelerado por GPU para la optimización de decisiones que destaca en programación de enteros mixtos (MIP), programación lineal (LP), problemas de enrutamiento de vehículos (VRP) y programación cuadrática (QP). CuOpt, diseñado para abordar problemas a gran escala con millones de variables y restricciones, permite una toma de decisiones acelerada.
cuOpt se integra a la perfección en los flujos de trabajo de agentes a través de las habilidades de agentes de cuOpt de código abierto que ayudan a los agentes de IA a formular, resolver, depurar y explicar problemas de optimización.
Ventajas
Ventajas de la optimización acelerada por GPU de NVIDIA cuOpt
Aceleración con tecnología de GPU para solvers de optimización
Disfrute de aceleraciones significativas cuando las soluciones de baja precisión son aceptables. Supere el rendimiento de los programas de resolución de VRP comerciales más avanzados.
Logre soluciones de enrutamiento de vehículos de récord mundial
Logre una solución de récord mundial validada en el problema abierto de MIPLIB, un rendimiento competitivo en LP de gran tamaño demostrado por las pruebas de referencia de Mittelmann y una precisión sin igual para VRP validada por las pruebas de referencia de Gehring & Homberger y Li & Lim.
Optimización dinámica y por lotes
Adáptese continuamente a variables y restricciones cambiantes al volver a ejecutar modelos en modo casi en tiempo real o por lotes para una toma de decisiones óptima.
Integración flexible para flujos de trabajo independientes y de agentes
Utilícelo desde el primer momento o incrústelo a la perfección en su solver o sus flujos de trabajo de agentes para disfrutar de una velocidad, escalabilidad y precisión inigualables.
Soporte empresarial con NVIDIA AI Enterprise
Acelere el tiempo de obtención de valor con la seguridad, la fiabilidad y el soporte de nivel empresarial de NVIDIA AI Enterprise para implementaciones de producción.
Casos de uso
Cómo se utiliza cuOpt
Explore cómo NVIDIA cuOpt resulta potencia casos de uso del sector en el mundo real e inicie su desarrollo de IA con ejemplos seleccionados.
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Gestión de la cadena de suministro
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Gestión de flotas
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Entrega de última milla
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Expedición de campo
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Optimización de la programación de trabajos
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Optimización de carteras
Gestión de la cadena de suministro
La optimización de la asignación de recursos en cadenas de suministro complejas requiere la distribución eficiente de recursos limitados junto con la adaptación a los cambios en tiempo real. Con innumerables variables en juego, lograr la máxima productividad y eficiencia de costes exige una toma de decisiones rápida e inteligente. El agente de IA de NVIDIA con tecnología de cuOpt le permite hablar con los datos de su cadena de suministro a través de NVIDIA NIM™, ofreciendo una asignación óptima de recursos en tiempo real para obtener una mayor agilidad operativa y la optimización de la asignación de recursos.
Gestión de flotas
La programación y la planificación de rutas eficientes son esenciales para gestionar el transporte de entrada y salida de mercancías y vehículos, especialmente para flotas de larga distancia.
NVIDIA cuOpt, integrada con los gemelos digitales de Omniverse™, optimiza la logística al simular operaciones de flota en el mundo real en un entorno virtual, lo que permite la programación dinámica, la optimización de rutas y la planificación predictiva. Al tener en cuenta la disponibilidad de pilotos, conductores y envíos, cuOpt mejora la toma de decisiones con información en tiempo real, reduciendo los tiempos de tránsito, mejorando la utilización de recursos y la eficiencia operativa general.
Entrega de última milla
El despacho eficiente de flotas de camiones desde centros de distribución hasta tiendas minoristas y clientes finales es fundamental para minimizar los costes y cumplir con las expectativas de entrega. NVIDIA cuOpt optimiza la planificación de rutas en tiempo real, reduciendo los kilómetros recorridos, el tiempo de entrega y el consumo de combustible y, en última instancia, los costes de operación y la contaminación para una logística de última milla más sostenible.
Expedición de campo
El despacho efectivo de campo garantiza que los proveedores de servicios completen las tareas programadas de forma eficiente teniendo en cuenta las diversas duraciones de los trabajos y los desafíos de logística. Por ejemplo, un técnico de telecomunicaciones puede necesitar instalar un enrutador en una ubicación y configurar un cable de datos en otra; cada una de estas operaciones requiere diferentes herramientas, tiempo y rutas de viaje.
NVIDIA cuOpt optimiza la planificación y la programación de rutas para garantizar que los técnicos estén totalmente preparados antes de la salida y sigan la ruta más eficiente. Esto minimiza el tiempo de viaje, maximiza la productividad y mejora la calidad del servicio, dando lugar a una mejor satisfacción del cliente.
Optimización de la programación de trabajos
La programación de trabajos es el proceso de asignación de tareas o trabajos a recursos disponibles (como máquinas, trabajadores o redes) a lo largo del tiempo para optimizar un objetivo específico, como la minimización de los costes y los retrasos o la maximización de la eficiencia y el rendimiento.
Con la aceleración de la GPU, NVIDIA cuOpt permite a las empresas tomar decisiones de programación basadas en datos, mejorando la eficiencia operativa y la capacidad de respuesta en entornos que cambian rápidamente.
Optimización de carteras
La asignación efectiva de acciones en finanzas requiere un capital de inversión distribuido estratégicamente en todos los valores mientras se equilibra el riesgo, el rendimiento y la dinámica del mercado. Los inversores deben navegar por la volatilidad, los indicadores económicos y las preferencias individuales, haciendo ajustes en tiempo real para optimizar el rendimiento de la cartera.. El desafío radica en evaluar innumerables combinaciones posibles y adaptarse rápidamente a las cambiantes condiciones del mercado para mantener una ventaja competitiva.
Opciones iniciales
Formas de empezar a usar NVIDIA cuOpt
Simplifique sus problemas de optimización desde los datos hasta las decisiones.
Historias de clientes
Cómo innovan los líderes del sector con cuOpt
Lowe's transforma las operaciones de la cadena de suministro con la ontología de Palantir y la IA de NVIDIA
Lowe's gestiona su enorme cadena de suministro de 7500 proveedores, 130 centros de distribución y más de 1700 tiendas con tecnología impulsada por IA de Palantir y NVIDIA. Cuando se producen interrupciones, como retrasos por las condiciones meteorológicas, los agentes inteligentes utilizan NVIDIA cuOpt para volver a optimizar automáticamente las rutas de envío y asignar recursos en tiempo real para mantener la continuidad de las operaciones.
Recursos
Lo último en recursos de NVIDIA cuOpt
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Blogs
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Sesiones
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Formación
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Vídeos
Próximos pasos
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Utilice las herramientas y tecnologías adecuadas para llevar los proyectos de optimización logística desde el desarrollo hasta la producción.
Para desarrolladores
Explore todo lo necesario para comenzar a desarrollar con NVIDIA cuOpt, incluyendo la última documentación, tutoriales, blogs técnicos y mucho más.
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Preguntas frecuentes
NVIDIA cuOpt es un motor de código abierto y acelerado por GPU para la optimización de decisiones diseñado para gestionar problemas a gran escala con millones de variables y restricciones.
cuOpt está diseñado para sobresalir en la programación de enteros mixtos (MIP), la programación lineal (LP), los problemas de enrutamiento de vehículos (VRP) y la programación cuadrática (QP).
Sí, NVIDIA cuOpt es un motor de código abierto y está disponible para desarrolladores en plataformas como GitHub, PIP, Docker y Conda.
La programación de enteros mixtos (MIP) es un tipo de optimización matemática en el que algunas de las variables están restringidas a ser enteros, mientras que otras pueden ser no enteros. MIP se utiliza para modelar problemas de optimización complejos en áreas como la asignación de recursos y la programación.
Los problemas de enrutamiento de vehículos (VRP) son una clase de problemas de optimización centrados en determinar el conjunto óptimo de rutas para una flota de vehículos a fin de prestar servicio a un conjunto determinado de clientes, y se utilizan habitualmente en los sectores de logística y entrega.
El motor se acelera por GPU utilizando las capacidades de CUDA, lo que proporciona una aceleración significativa en comparación con los solvers de LP de CPU cuando son aceptables las soluciones de menor precisión. También está diseñado para superar a los solvers de VRP comerciales de vanguardia.
Sí, el soporte empresarial está disponible para implementaciones de producción a través de NVIDIA AI Enterprise, que proporciona seguridad, fiabilidad y soporte de nivel empresarial.
cuOpt admite la integración de código mínimo y puede acelerar los modelos existentes creados con los lenguajes e interfaces de modelado populares, como AMPL, CVXPY, PuLP, GAMSPy y JuMP. Se integra a la perfección en flujos de trabajo centrados en los agentes a través de las habilidades de agente de cuOpt de código abierto.
Las habilidades de agente de cuOpt son capacidades de optimización reutilizables que amplían el solucionador independiente a una capa de flujo de trabajo de agentes, admiten el ciclo de vida completo de optimización, desde la formulación de problemas hasta la interpretación de soluciones, para casos de uso de investigación de operaciones.
cuOpt está disponible como software de código abierto en GitHub. También se puede acceder a través de herramientas de empaquetado como PIP, Docker, Conda y NVIDIA NGC.
Sí, los desarrolladores pueden explorar la documentación, los tutoriales y los blogs técnicos visitando el repositorio de GitHub para empezar a desarrollar con cuOpt. Las publicaciones técnicas del blog también están disponibles en el blog de desarrolladores de NVIDIA.
Los microservicios NVIDIA NIM, que incluyen microservicios de LLM, se pueden utilizar para potenciar a los agentes de IA a fin de traducir problemas empresariales de lenguaje natural en modelos matemáticos y decisiones optimizadas para casos de uso, como la gestión de la cadena de suministro.
Sí, cuOpt admite la optimización dinámica y por lotes, lo que permite a los usuarios adaptarse de forma continua a las variables y restricciones cambiantes reejecutando modelos en tiempo casi real para tomar decisiones óptimas.
En la gestión de la cadena de suministro, los agentes de IA con tecnología de cuOpt, a menudo integrados con NIM, proporcionan una asignación óptima de recursos en tiempo real para lograr una mayor agilidad operativa, como la optimización de las rutas de recogida en los almacenes.
cuOpt se integra con los gemelos digitales de Omniverse para optimizar la logística al simular operaciones de flota en el mundo real en un entorno virtual, lo que permite la programación dinámica, la optimización de rutas y la planificación predictiva para flotas de larga distancia.
Para el transporte de última milla, cuOpt optimiza la planificación de rutas en tiempo real, lo que reduce los kilómetros recorridos, disminuye el tiempo de entrega, baja el consumo de combustible y, en última instancia, reduce los costes operativos. Un ejemplo es su uso con Azure Maps para la optimización de varias rutas.
Los vídeos y las sesiones bajo demanda están disponibles en el sitio web de NVIDIA On-Demand. Los materiales de capacitación tratan sobre la aceleración de la optimización de la cartera y el uso del servicio en la nube de optimización de rutas.
El motor de NVIDIA cuOpt es de código abierto y de uso gratuito, y las habilidades de agente de cuOpt también están disponibles de forma gratuita en GitHub. Los usuarios pueden optar por la asistencia empresarial de pago a través de NVIDIA AI Enterprise para implementaciones de producción.
Sí, puede probar cuOpt de inmediato para la optimización de decisiones acelerada por GPU utilizando los ejemplos de Google Colab. También puede probar un ejemplo de problema de enrutamiento de vehículos interactivo a través de la interfaz del catálogo de API de NVIDIA.
Domino’s Pizza
Encaminamiento de vehículos en Domino's: exploración de un enfoque habilitado por GPU
Domino's Pizza entrega miles de pizzas al día y requiere capacidades de planificación y logística en tiempo real. Domino's ha implementado un sistema de planificación en tiempo real que se ajusta a sus estrictos requisitos y ofrece tiempos de ejecución de menos de un segundo para su caso de uso.
Kawasaki
Reinvención de las operaciones de mantenimiento con cuOpt y Jetson Orin
Kawasaki Heavy Industries, Ltd. (Kawasaki) es una empresa de fabricación que lleva más de cien años construyendo maquinaria de gran tamaño. Con NVIDIA cuOpt y NVIDIA Jetson™ Orin, Kawasaki se asoció con Slalom, Inc. para transformar sus capacidades de mantenimiento e inspección de vías.
Shell
Shell optimiza los mercados de energía con simulaciones con tecnología de IA
Shell integra NVIDIA cuOpt para optimizaciones por lotes en varias simulaciones, abordando los problemas de control impredecibles en los mercados de la electricidad y el gas. Ahora, Shell tiene la capacidad de hacer ofertas competitivas al tiempo que reduce los costes y mejora la eficiencia de la infraestructura energética; esta innovación apoya la transición global a una energía con menos emisiones de carbono.
AMPL
AMPL acelera la optimización del mercado de la electricidad con NVIDIA cuOpt
AMPL, un sistema de modelado líder del sector creado específicamente para la optimización a gran escala, ha integrado a la perfección NVIDIA cuOpt para revolucionar la optimización. Al aprovechar la computación acelerada por GPU, AMPL ha reducido los tiempos de resolución de problemas de 2 minutos a solo 2 o 3 segundos, mejorando significativamente la eficiencia, la escalabilidad y la toma de decisiones en tiempo real en aplicaciones de energía de rendimiento crítico.
Blue Yonder
Blue Yonder acelera la entrega de última milla con cuOpt
Blue Yonder transforma la planificación y la gestión de la cadena de suministro con soluciones con tecnología de IA. Acelerada por NVIDIA cuOpt, su plataforma de soluciones de cadena de suministro de extremo a extremo optimiza la entrega de última milla, permitiendo miles de entregas diarias en cientos de vehículos con mayor eficiencia.
Deloitte
Deloitte presenta un conjunto de ofertas de servicios de IA basadas en plataformas de NVIDIA
Compass AI de Deloitte, con tecnología de NVIDIA cuOpt, revoluciona la optimización del enrutamiento y el envío de flotas al integrar IA directamente en los flujos de trabajo. Al procesar rápidamente datos y simular escenarios en segundos, Compass AI permite a las organizaciones reducir los costes, mejorar la velocidad de entrega y mejorar la satisfacción del cliente. Anunciada junto con el reconocimiento de Deloitte como partner de consultoría del año de NVIDIA, Compass AI ejemplifica soluciones de logística basadas en IA de vanguardia.
EY
Revolucione el análisis de la cadena de suministro con IA y computación acelerada
La plataforma de cadenas de suministro y operaciones (SC&OP) de EY aprovecha NVIDIA cuOpt y agentes de IA impulsados por NIM para optimizar la toma de decisiones de la cadena de suministro en cuestión de segundos, en lugar de necesitar horas. Al integrar solucionadores avanzados (heurística, MIP, LP), SC&OP orquesta la logística, la fabricación y el abastecimiento con una precisión impulsada por IA, lo que aumenta la eficiencia, la agilidad y la resiliencia, al tiempo que impulsa mejoras del EBITDA medibles.
Lyric
Inteligencia de decisiones basada en IA para la cadena de suministro moderna
Lyric es la primera plataforma de IA empresarial para inteligencia de decisiones de la cadena de suministro que permite a las organizaciones diseñar, planificar y operar con agilidad sin precedentes. Al integrar datos, algoritmos, flujos de trabajo y experiencias de usuario, Lyric ofrece soluciones dinámicas y basadas en IA.
Como partner de NVIDIA, Lyric aprovecha NVIDIA cuOpt para acelerar la optimización de la distribución para las principales empresas de bienes de consumo envasados (CPG), reduciendo los tiempos de enrutamiento de 4 horas a solo 2 minutos (una aceleración de 120 veces) al tiempo que mejora la calidad de la solución en 200 puntos de base. Lyric y NVIDIA cuOpt continúan ampliando la aceleración de GPU en la toma de decisiones de la cadena de suministro, aumentando la eficiencia, la resiliencia y el perímetro competitivo a escala.
Microsoft
Mejora de la logística con Azure Maps y NVIDIA cuOpt para la optimización multiitinerario
Básicamente, la optimización efectiva de rutas requiere entradas fiables para estimar los tiempos de viaje y la capacidad de aplicar restricciones clave, como disponibilidad de conductores, duración del servicio, horas de operación, demanda y capacidad. En la solución, Azure Maps suministra los datos de encaminamiento esenciales, mientras que NVIDIA cuOpt procesa estas restricciones para ofrecer eficiencia de programación y logística optimizadas y en tiempo real.
SimpleRose
Supercarga del análisis y la optimización prescriptivos con aceleración de GPU
A medida que las industrias se enfrentan a crecientes demandas en logística, programación y gestión de cartera, los enfoques de optimización tradicionales luchan por escalar de forma eficiente. SimpleRose integra NVIDIA cuOpt para acelerar la programación lineal (LP) y la programación lineal de enteros mixtos (MILP), ofreciendo aceleraciones significativas sin poner en peligro la precisión.
Slalom
Reinvención de las operaciones de mantenimiento con cuOpt y Jetson Orin
Slalom, Inc. se asoció con Kawasaki Heavy Industries, Ltd. para transformar el mantenimiento y la inspección de vías con NVIDIA cuOpt y NVIDIA Jetson™ Orin. Con más de un siglo de experiencia en la fabricación de maquinaria de gran tamaño, Kawasaki aprovechó la experiencia de Slalom para mejorar la eficiencia operativa en los procesos de mantenimiento.