NVIDIA/cuopt

解决的问题

cuOpt 是一个 GPU 加速的优化引擎，旨在大规模解决复杂的数学规划和路由问题。它解决了在近实时条件下求解大规模线性与二次规划问题的挑战——这些问题可能包含数百万个变量和约束，对传统的 CPU 基础求解器而言通常计算上不可行。

工作原理

使用 C++ 编写，并通过 C、Python 和 Server API 暴露。cuOpt 利用 NVIDIA GPU 加速求解过程。支持多种优化类型，包括线性规划（LP）、二次规划（QP）和车辆路径问题（VRP）。对于混合整数规划（MIP），它使用 GPU 加速的原始启发式算法，快速找到高质量的可行解。

适用人群

适用于从事大规模优化、物流（路径规划）和数学规划的开发者和研究人员，他们需要 GPU 加速的性能以及在混合或跨云环境中部署的能力。

主要亮点

• 广泛的优化支持：支持 LP、QP、VRP，并提供 QCQP、SOCP 和 MIP 的测试版支持。
• 超大规模处理能力：可求解包含数百万变量和约束的 LP 问题。
• 灵活的集成方式：提供 Python、C 和 Server API，包括用于构建约束和目标的代数建模 Python API。
• 支持智能体工作流：包含开源智能体技能，可轻松将优化集成到以智能体为中心的工作流中。