NVIDIA/cuopt

解決的問題

cuOpt 是一個 GPU 加速的優化引擎，旨在大規模解決複雜的數學規劃與路徑問題。它解決了在近即時情境下求解大規模線性與二次規劃問題的挑戰——這些問題可能包含數百萬個變數與限制條件，對傳統的 CPU 基礎求解器而言通常計算上不可行。

工作原理

以 C++ 寫成，並透過 C、Python 與 Server API 提供介面。cuOpt 利用 NVIDIA GPU 加速求解過程。支援多種優化類型，包括線性規劃（LP）、二次規劃（QP）與車輛路徑問題（VRP）。針對混合整數規劃（MIP），它使用 GPU 加速的原始啟發式演算法，快速找到高品質的可行解。

適用對象

適用於從事大規模優化、物流（路徑規劃）與數學規劃的開發者與研究人員，他們需要 GPU 加速的效能，以及在混合或跨雲環境中部署的能力。

主要亮點

• 廣泛的優化支援：支援 LP、QP、VRP，並提供 QCQP、SOCP 與 MIP 的測試版支援。
• 超大規模處理能力：可求解包含數百萬變數與限制條件的 LP 問題。
• 彈性整合方式：提供 Python、C 與 Server API，包含用於建構限制與目標的代數建模 Python API。
• 支援智慧體工作流程：內建開源智慧體技能，可輕鬆將優化整合至以智慧體為導向的工作流程中。