개요
NVIDIA cuOpt 란 무엇입니까?
NVIDIA® cuOpt™ is an open-source, GPU-accelerated solver for decision optimization, excelling in mixed-integer linear programming (MILP), linear programming (LP), and vehicle routing problems (VRPs). Designed to tackle large-scale problems with millions of variables and constraints, cuOpt enables near-real-time optimization, driving significant cost savings.
With a record on the mixed-integer programming library (MIPLIB) and 23 world records in routing benchmarks, cuOpt delivers breakthrough performance in solving complex real-life optimization problems.
이점
NVIDIA cuOpt의 이점 살펴보기
GPU 기반 속도 향상
Enjoy significant speedups over CPU LP solvers when lower-accuracy solutions are acceptable. Outperform commercial state-of-the-art VRP solvers.
세계 기록 솔루션
Achieve a world-record solution validated on an MIPLIB open problem, competitive performance on large LPs demonstrated by the Mittelmann benchmarks, and unmatched precision for VRP, validated by the Gehring & Homberger and Li & Lim benchmarks.
동적 및 배치 최적화
최적의 의사 결정을 위해 거의 실시간 또는 배치 모드에서 모델을 재실행하여 변화하는 변수와 제약에 지속적으로 적응할 수 있습니다.
독립형 또는 통합형
즉시 사용하거나 솔버에 원활하게 내장되어 탁월한 속도, 확장성 및 정확도를 누려 보세요.
사용 사례
cuOpt 활용 방법
NVIDIA cuOpt가 실제 업계 사용 사례를 어떻게 지원하는지 알아보고 엄선된 예제를 활용하여 바로 AI 개발을 시작해 보세요.
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공급망 관리
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그룹 관리
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라스트마일 배송
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현장 파견
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작업 스케줄링 최적화
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포트폴리오 최적화
공급망 관리
복잡한 공급망에서 리소스 할당을 최적화하려면 실시간 변화에 적응하면서 제한된 리소스를 효율적으로 배포해야 합니다. 수많은 변수가 작용하는 상황에서 생산성과 비용 효율성을 극대화하려면 신속하고 지능적인 의사 결정이 필요합니다. NVIDIA의 cuOpt 기반 AI 에이전트를 활용하면 LLM NIM™을 통해 공급망 데이터와 상호 작용할 수 있으며 운영 민첩성을 강화하고 리소스 할당을 최적화할 수 있도록 실시간 최적의 리소스 할당을 제공합니다.
그룹 관리
특히 장거리 차량의 경우, 화물 및 차량의 인바운드 및 아웃바운드 운송을 관리하는 데 효율적인 스케줄링과 경로 계획이 필수적입니다.
Omniverse™ 디지털 트윈과 통합된 NVIDIA cuOpt를 활용하면 가상 환경에서 실제 차량 운영을 시뮬레이션하여 동적 스케줄링, 경로 최적화, 예측 계획이 가능해져 물류를 최적화합니다. cuOpt는 조종사, 운전자 및 선박의 가용성을 고려하여 실시간 인사이트로 의사 결정을 강화하고 운송 시간을 단축하고 리소스 활용도를 향상시키며 전반적인 운영 효율성을 높입니다.
라스트마일 배송
유통 센터에서 소매점 및 최종 고객까지 트럭 차량을 효율적으로 파견하는 것은 비용을 최소화하고 배송 기대치를 충족하는 데 있어 매우 중요합니다. NVIDIA cuOpt는 실시간으로 경로 계획을 최적화하여 운행 거리 수를 줄이고 배송 시간을 단축하며 연료 소비량을 줄여 궁극적으로 운영 비용을 절감하고 오염을 줄여 더욱 지속 가능한 라스트마일 물류를 제공합니다.
현장 파견
효율적인 현장 파견으로 서비스 제공업체가 다양한 작업 일정과 물류 문제를 고려하면서 계획된 업무를 효과적으로 완료할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 통신 기술자는 한 위치에는 라우터를 설치하고 다른 위치에는 데이터 케이블을 설정해야 할 수 있는데, 각 위치마다 다른 도구, 시간 및 이동 경로가 필요합니다.
NVIDIA cuOpt는 경로 계획과 스케줄링을 최적화하여 기술자가 출발 전에 철저히 준비하고 가장 효율적인 경로를 따라갈 수 있도록 합니다. 이를 통해 이동 시간을 최소화하고 생산성을 극대화하며 서비스 품질을 향상시켜 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
작업 스케줄링 최적화
작업 스케줄링은 시간이 지남에 따라 비용과 지연을 최소화하거나 효율성과 처리량을 극대화하는 등의 특정 목표를 최적화하도록 기계, 작업자 또는 네트워크 등의 가용 리소스에 작업이나 작업을 할당하여 하는 프로세스입니다.
NVIDIA cuOpt는 GPU 가속화를 통해 기업이 데이터 기반 스케줄링 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 빠르게 변화하는 환경에서 운영 효율성과 반응성을 향상시킬 수 있습니다.
포트폴리오 최적화
금융 분야에서 효과적인 주식 배분을 위해서는 위험, 수익, 시장 역학의 균형을 맞추면서 증권 전반에 전략적으로 투자 자본을 분산해야 합니다. 투자자는 변동성, 경제 지표, 개인 선호도를 탐색하여 실시간으로 조정하고 포트폴리오 실적을 최적화해야 합니다. 도전 과제는 무수히 많은 가능한 조합을 평가하고 변화하는 시장 조건에 신속하게 적응하여 경쟁 우위를 유지하는 데 있습니다.
시작 옵션
NVIDIA cuOpt를 시작하는 방법
적절한 도구와 기술을 사용하여 개발에서 생산까지 물류 최적화 프로젝트를 수행합니다.
고객 사례
업계 리더들이 cuOpt를 활용하여 혁신하는 방법
NVIDIA cuOpt와 Jetson Orin을 통한 제조 운영 혁신
대형 기계 제조 분야에서 100년의 역사를 가진 선도업체인 Kawasaki Heavy Industries, Ltd.는 NVIDIA cuOpt와 Jetson Orin™을 사용하여 트랙 유지보수 및 검사 기능을 강화하여 운영 효율성과 정밀도를 높였습니다.
채택 업체
모든 산업 분야에서의 선도적인 채택 기업
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Customers
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Partners
리소스
NVIDIA cuOpt의 최신 리소스
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블로그
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세션
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교육
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동영상
다음 단계
시작할 준비가 되셨나요?
적절한 도구와 기술을 사용하여 개발에서 생산까지 물류 최적화 프로젝트를 수행합니다.
개발자용
최신 설명서, 튜토리얼, 기술 블로그 등 NVIDIA cuOpt 로 개발을 시작하는 데 필요한 모든 것을 살펴보세요.
문의하기
NVIDIA AI Enterprise의 보안, API 안정성, 지원을 통해 파일럿에서 프로덕션으로 전환하는 방법에 대해 NVIDIA 제품 전문가와 상담하세요.
Domino’s Pizza
Domino’s에서의 차량 라우팅: GPU 지원 접근 방식 살펴보기
Domino's Pizza는 하루에 수천 개의 피자를 배달하며 여기에는 실시간 계획 및 물류 기능이 필요합니다. Domino’s는 엄격한 요구 사항을 충족하고 사용 사례에 대해 1초 미만의 런타임을 제공하는 실시간 계획 시스템을 구현했습니다.
Kawasaki
cuOpt와 Jetson Orin을 통한 제조 운영 혁신
Kawasaki Heavy Industries, Ltd.(Kawasaki)는 100년 이상 대형 기계를 제작해 온 제조 회사입니다. Kawasaki는 NVIDIA cuOpt와 NVIDIA Jetson™ Orin을 통해 Slalom, Inc.와 파트너십을 맺고 트랙 유지보수 및 검사 기능을 혁신했습니다.
Shell
Shell, AI 기반 시뮬레이션으로 에너지 시장을 최적화하다
Shell은 여러 시뮬레이션에서 배치 최적화에 NVIDIA cuOpt를 통합하여 전력 및 가스 시장에서 예측 불가능한 제어 문제를 해결하고 있습니다. 이제 Shell은 에너지 인프라에서 비용을 절감하고 효율성을 향상시키면서 경쟁력 있는 입찰을 진행하는 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 혁신은 저탄소 에너지로의 전 세계적 전환을 지원합니다.
AMPL
AMPL, NVIDIA cuOpt를 활용하여 전기 시장 최적화를 가속화하다
AMPL은 대규모 최적화를 위해 특별히 구축된 업계 최고의 모델링 시스템으로, NVIDIA cuOpt를 원활하게 통합하여 최적화를 혁신했습니다. AMPL은 GPU 가속 컴퓨팅을 활용하여 문제 해결 시간을 2분에서 단 2~3초로 단축하여 성능이 중요한 에너지 애플리케이션에서 효율성, 확장성, 실시간 의사 결정을 크게 향상시켰습니다.
Blue Yonder
Blue Yonder, cuOpt를 활용하여 라스트마일 배송을 가속화하다
Blue Yonder는 AI 기반 솔루션을 활용하여 공급망 계획 및 관리를 혁신하고 있습니다. NVIDIA cuOpt로 가속화된 이들의 엔드투엔드 공급망 솔루션 플랫폼은 라스트마일 배송을 최적화하여 수백 대의 차량에서 매일 수천 건의 배송을 더욱 효율적으로 지원합니다.
Deloitte
Deloitte, NVIDIA 플랫폼을 기반으로 구축된 AI 서비스 제품군을 공개하다
Deloitte Compass AI는 NVIDIA cuOpt를 기반으로 하며, 워크플로우에 AI를 직접 내장하여 차량 라우팅과 파견 최적화를 혁신합니다. Compass AI를 활용하면 몇 초 안에 데이터를 신속하게 처리하고 시뮬레이션할 수 있어 조직은 비용을 절감하고 배송 속도를 향상시키며 고객 만족도를 높일 수 있습니다. Deloitte와 함께 올해의 NVIDIA 컨설팅 파트너로 선정된 Compass AI는 최첨단 AI 기반 물류 솔루션을 선보입니다.
EY
AI와 가속 컴퓨팅을 활용하여 공급망 분석 혁신
EY의 공급망 및 운영 플랫폼(SCOP)은 NVIDIA cuOpt를 활용하여 AI 기반 최적화를 통한 공급망 의사 결정을 혁신합니다. cuOpt는 기존에 몇 분 또는 몇 시간이 걸리는 복잡한 혼합 정수 선형 프로그래밍(MILP) 문제를 몇 초 안에 해결하여 물류, 제조, 구매 전반에서 신속하고 최적의 의사 결정을 지원합니다.
Lyric
현대적인 공급망을 위한 AI 기반 의사 결정 인텔리전스
Lyric은 공급망 의사 결정 인텔리전스를 위한 최초의 엔터프라이즈 AI 플랫폼으로, 조직이 전례 없는 민첩성을 설계, 계획, 운영할 수 있도록 지원합니다. Lyric은 데이터, 알고리즘, 워크플로우, 사용자 경험을 통합하여 동적 AI 기반 솔루션을 제공합니다.
Lyric은 NVIDIA 파트너로서 NVIDIA cuOpt를 활용하여 주요 소비자 포장재(CPG) 기업의 유통 최적화를 가속화하여 라우팅 시간을 4시간에서 단 2분으로 단축하여 120배 속도를 높이는 동시에 솔루션 품질을 200 베이시스 포인트까지 향상시킵니다. Lyric과 NVIDIA cuOpt는 공급망 의사 결정에서 GPU 가속화를 계속 확장하여 대규모에서의 효율성, 복원력, 경쟁력을 높이고 있습니다.
Microsoft
다중 여정 최적화를 위해 Azure Maps와 NVIDIA cuOpt를 활용하여 물류 강화하기
핵심적으로 효과적인 경로 최적화에는 이동 시간을 예측하기 위한 안정적인 입력과 운전자 가용성, 서비스 기간, 운영 시간, 수요, 용량 등의 주요 제약을 적용하는 능력이 필요합니다. 솔루션에서 Azure Maps는 필수 라우팅 데이터를 제공하며, NVIDIA cuOpt는 이러한 제약을 처리하여 최적화된 실시간 스케줄링 및 물류 효율성을 제공합니다.
SimpleRose
GPU 가속화로 규범적 분석과 최적화 강화하기
업계에서 물류, 스케줄링, 포트폴리오 관리에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 기존의 최적화 접근 방식은 효율적으로 확장하는 데 있어 문제를 마주합니다. SimpleRose는 NVIDIA cuOpt를 통합하여 선형 프로그래밍(LP)과 혼합 정수 선형 프로그래밍(MILP)을 가속화하고 정확도를 저하시키지 않고서도 속도를 크게 높입니다.
Slalom
cuOpt와 Jetson Orin을 통한 제조 운영 혁신
Slalom, Inc.는 Kawasaki Heavy Industries, Ltd.와 파트너십을 맺고 NVIDIA cuOpt와 NVIDIA Jetson™ Orin을 사용하여 트랙 유지보수와 검사를 혁신했습니다. Kawasaki는 대형 기계 제조 분야에서 100년 이상의 경험을 바탕으로 Slalom의 경험을 활용하여 유지보수 프로세스에서 운영 효율성을 높였습니다.