NVIDIA/cuopt-examples

해결하는 문제

NVIDIA cuOpt을 사용하여 복잡한 의사결정 최적화 문제를 해결하는 실용적인 구현과 시연을 제공합니다. 특히 GPU 가속을 활용하여 혼합 정수 프로그래밍, 선형 프로그래밍 및 차량 루트 문제의 최적 해를 찾는 도전 과제를 다룹니다.

작동 방식

이 리포지토리는 cuOpt 엔진을 서비스 API, SDK, 그리고 다른 오픈소스 최적화 패키지와의 통합을 통해 사용할 수 있는 예제와 노트북의 모음입니다. 사용자는 다양한 CUDA 버전에 맞춘 Docker 이미지를 사용하여 Jupyter 노트북에서 이러한 최적화 워크플로우를 실행할 수 있는 환경을 배포할 수 있습니다.

대상 사용자

물류, 공급망, 산업 자동화 분야에서 대규모 최적화 문제를 NVIDIA GPU를 활용해 효율적으로 해결해야 하는 개발자 및 연구자입니다.

주요 특징

• 혼합 정수 프로그래밍 및 선형 프로그래밍에 대한 GPU 가속 해결
• 차량 루트 문제에 대한 전용 지원
• 시간 창이 있는 용량 제약이 있는 픽업 및 딜리버리 문제(CPDPTW) 모델을 사용하여 공장 내 자율 이동 로봇(AMR) 경로 최적화를 위한 구체적인 예제 포함
• 빠른 설정을 위한 실행 가능한 Docker 컨테이너 제공