全球企业每分每秒钟都在进行关键决策。物流公司决定货运卡车的调度方案，零售企业思考货架的最优配置，航空公司在暴风雨后紧急改变航线。这些绝非是简单的路线选择，更是包含数百万个变量的高风险谜题，一旦出错，不仅造成经济损失，还会造成客户流失。
然而，这种情况正在发生改变。
NVIDIA 宣布开源其 AI 决策优化引擎 cuOpt，让开发者能够免费获得功能强大的软件，实现超大规模的实时优化。
优化生态系统领导者 COPT、FICO 的 Xpress 团队、HiGHS、IBM 和 SimpleRose 正在集成或评估 cuOpt，从而加速各行各业的决策制定。
Gurobi Optimization 正在评估和测试 cuOpt 求解器，以改进一阶算法，实现更高水平的性能。
NVIDIA 正在与 COIN-OR 基金会合作将 cuOpt 开源，后者被广泛认为是历史最悠久、规模最大的运筹学软件库。
与此同时，亚利桑那州立大学、康奈尔大学、普林斯顿大学、帕维亚大学和柏林 Zuse 研究所的一组研究人员正在探索其功能，开发下一代求解器，以超快速度解决复杂的优化问题。
借助这项技术，航空公司可以在飞行途中调整航班计划，防止延误连锁反应；电网可以实时负荷平衡，规避断电风险；金融机构则能依托实时风险分析优化投资组合管理。
优化提速，决策升级
最知名的 AI 应用都与预测相关，无论是天气预报还是句子中的下一个单词生成。然而，预测只是挑战的一半。真正的价值在于对信息的实时处理。
这正是 cuOpt 的用武之地。
cuOpt 会动态评估数十亿个变量（库存水平、工厂产量、运输延误、燃料成本、风险因素和法规），并近乎实时地提供最佳举措。
随着 AI 智能体和大语言模型驱动的模拟技术承担起越来越多的决策任务，对实时优化的需求已达到空前高度。依托 NVIDIA GPU 的支持，cuOpt 可将这些计算任务提速数个量级。
与传统优化方法按顺序或有限并行地遍历解空间不同，cuOpt 利用 GPU 加速，可同时评估数百万种可能性，从而以指数级速度为特定实例找到最优解。
cuOpt 并非取代现有技术，而是对其实现增强。通过与传统求解器协同工作，cuOpt 可以快速确定优质解，帮助基于 CPU 的模型更高效地排除无效路径。
优化为何困难重重？cuOpt 如何实现更优解？
每一个决策，包括卡车调度、安排工班以及平衡电网负荷，都是一个具有指数级可能性答案的复杂优化问题。
从这个角度来看，以医院排班为例：给 100 名护士安排下月班次，其可能的排列组合数量甚至超过了可观测宇宙中的原子数量。
传统求解器通常采用顺序或有限并行的搜索方式，就像用手电筒探索巨大的迷宫，每次只能探查一条路径。而 cuOpt 改变了这一模式，它能够智能评估数百万种可能性，实现了优化速度的指数级提升。
在过去，人员排班调度、物流路径规划和供应链优化等任务往往需要数小时乃至数天的计算时间。
NVIDIA cuOpt 改变了这一现状，具体性能数据如下：
- 线性规划加速：在大规模基准测试中，平均求解速度比基于 CPU 的 PDLP 求解器提升 70 倍，加速比区间为 10 倍至 3000 倍。
- 混合整数规划 (MIP)：如 SimpleRose 案例，混合整数规划求解速度提升达 60倍。
- 车辆路线规划：如 Lyric 的案例所示，动态路线规划速度提高了 240 倍，赋能服务成本优化以及近实时路线调整。
过去需要数小时或数天才能做出决策，而现在只需几秒钟。
优化创造更美好的世界
更好的优化不仅能提高企业运营效率，还能让世界更具可持续性、韧性和公平性。
智能决策可以降低资源浪费。电网得以优化电力调配，减少停电事故，并实现风能、太阳能等可再生能源的高效并网。供应链通过动态调整，在最小化过剩库存的同时，实现成本和排放的双重优化。
在服务不足的地区，医院可以实时分配床位、医生和药物，加速患者获取救命治疗的进程。应对灾难的人道主义援助组织可以迅速重新规划，确定分发食物、水和药品的最佳方式，减少关键时刻的延误。公共交通系统可以根据实时需求进行动态调整，为数百万乘客缓解拥堵，缩短出行时间。
cuOpt 不仅依赖于硬件的强大，更在于其智能的搜索策略。它不会穷举各种可能的解决方案，而是通过智能地探索庞大的搜索空间，专注于关键的约束条件，从而更快速地找到最优解。通过使用 GPU 加速，cuOpt 可以并行评估多个解决方案，实现高效、实时的优化处理。
行业支持 —— 决策智能的新时代
FICO、Gurobi Optimization、IBM 和 SimpleRose 等优化领域的领先企业正在探索 GPU 加速的优势，或评估将 cuOpt 集成到其工作流程中的可能性，以及其在工业规划、供应链管理和调度等领域的潜力。
明智决策，强大系统，卓越成果
cuOpt 重新定义了大规模优化。
如上所述，对于企业而言，这意味着 AI 优化可以实时重置日程表、规划车队路线并重新分配资源，从而降低成本并提高灵活性。
对于开发者而言，它提供了高性能 AI 工具包，在处理复杂的优化挑战时，例如网络数据路由（优化视频、语音和网络流量，以减少拥塞并提高效率）或电力分配（平衡电网的供需，最小化损失并确保稳定传输）等，其解决决策问题的速度比传统 CPU 求解器快 3000 倍 。
对于研究人员来说，这是一个将 AI 决策推向新高度的开放实验场。
cuOpt 将于今年晚些时候以开源形式发布，供开发者、研究人员和企业免费使用。
cuOpt 的应用
通过如下 NVIDIA GTC 会议，探索 cuOpt 的实际应用：
- Revolutionize Supply Chain Analytics With AI and Accelerated Computing (Presented by EY)
- Turbocharge Prescriptive Analytics and Optimization With GPU Acceleration (Presented by Simple Rose)
- Advances on Decision Optimization
- Connect With Accelerated Optimization AI Experts
- Accelerating Portfolio Optimization
对于企业生产部署，cuOpt 作为 NVIDIA AI Enterprise 软件平台的一部分提供支持，还可以作为 NVIDIA NIM 微服务进行部署，从而轻松地跨云、本地和边缘环境进行集成、扩展和部署。
凭借其开源版本，开发者将能够轻松访问、修改 cuOpt 源代码并将其集成到自己的解决方案中。