NVIDIA cuOpt 實時路線優化軟件將為全球消費者提供更加及時的送貨服務，該款軟件在一項關鍵的路線優化基準上創造了新紀錄。

NVIDIA cuOpt 在業內廣受認可的 Li & Lim pickup and delivery benchmark 中創造了三項新紀錄，該測試是 Li & Lim 提出的取貨和送貨問題基準測試集合中設定的基準測試，用于衡量路線的效率。

Gartner 的一份研究指出，最后一公里配送是物流行業成本非常高昂的環節，占到整個供應鏈成本和碳足跡的 40% 以上。根據 Pitney Bowes 的數據，全球每年投遞的包裹數達到近 1500 億個。

AT&T 正在使用 cuOpt 優化其 30,000 名技術人員的路線。NVIDIA 首席執行官黃仁勛周二在 NVIDIA GTC 技術大會的主題演講中表示：“通過 cuOpt，AT&T 可以將調度方案的優化時間加快 100 倍，并可實時更新人員的調度情況。”

AT&T 還在測試通過 NVIDIA Omniverse Avatar Cloud Engine 構建的數字助手，從而改進客戶服務體驗和員工咨詢服務。此外，AT&T 還在使用為數據科學流程提供 GPU 加速的 NVIDIA RAPIDS Accelerator for Apache Spark 庫，以加快其數據處理流程。

黃仁勛補充道：“AT&T 已經采用了一整套的 NVIDIA AI 軟件庫。”

更好地解決取貨和送貨問題，將為人們的生活帶來許多便利，比如，降低制造商在全球范圍內運輸貨物和提供服務的成本、加快救災速度，為顧客送上更熱、更新鮮的比薩餅等。

NVIDIA cuOpt 于 2021 年推出，使企業能夠根據實時數據進行調整，通過每秒分析數十億個可行移動來優化送貨路線。

圍繞 cuOpt，系統集成商和服務提供商、物流和運輸軟件廠商、優化軟件專家以及位置服務提供商共同組成了一個蓬勃發展的合作伙伴生態圈。

全球基準

路線優化是我們這個時代關鍵的工業計算問題之一。

雖然路線優化所涉及的問題很容易理解，比如通過什么辦法能夠最高效地抵達最多的地方等，但隨著送貨車輛、客戶和送貨目的地的增加，確定相對最高效路線所需的計算量也在快速增加。

新澤西理工學院的 Hiabing Li 和香港科技大學的 Andrew Lim 因而在 2001 年提出了取貨和送貨問題的基準，他們引入了 300 個數據集來衡量路線的效率。該基準已經成為一項被行業遵循的全球標準。

二十多年來，研究人員一直在根據這些基準設計最佳路線，開發用于制定和重置這些基準的算法。過去的獲勝者側重于對以前的路線進行細微的調整。

相比之下，NVIDIA cuOpt 創建的路線與之前的獲勝者所創建的路線不同。它成功找到了一種新的辦法來解決這個問題，并在 Li & Lim 基準組合的最大實例中提供了三個創造世界紀錄的解決方案。它們共包含 1,000 個取貨和送貨地點。

該基準的首要目標是盡可能縮小車隊規模，其次是縮短總行駛距離。NVIDIA cuOpt 的解決方案在將行駛距離縮短 0.8% 的情況下，還能抵達 1,000 個取貨和送貨地點。

借助 NVIDIA A100 Tensor Core 的并行計算能力，NVIDIA cuOpt 能夠更加深入、廣泛地搜索路線。

其結果是：cuOpt 提供的改進比基準測試上之前的紀錄高出 7.2 倍，比之前創紀錄的成果獲得的改進高出 26.2 倍！

用于生產環境的 cuOpt 可與 NVIDIA AI 平臺的軟件層 NVIDIA AI Enterprise 一起使用。NVIDIA AI Enterprise 包含對 50 多個生產級框架、預訓練模型和開發工具的企業級支持，旨在加快企業進入 AI 前沿領域的速度，并通過簡化 AI 讓每個企業都能用上。

企業還可以與德勤、Quantiphi 等 NVIDIA 服務交付合作伙伴一起，將 NVIDIA cuOpt 解決方案整合到他們的業務中。

更多信息

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資源列表：

● cuOpt 產品頁面

（https://developer.nvidia.com/cuopt-logistics-optimization）

●cuOpt 云服務搶先體驗計劃

（https://developer.nvidia.com/login）

●路線優化 AI 工作流程（cuOpt 驅動）

（https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/ai-workflows/route-optimization/）

●cuOpt 新聞訂閱表

（https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/cuopt-news/）

●cuOpt 主題相關 GTC 分會

（請登錄 GTC 官網，在 www.nvidia.cn/gtc-global/session-catalog/ 輸入會議代碼搜索，即可找到對應演講內容）

○ 運營優化方面的技術進步[S51717]

○ 加速AI物流和路線優化101[DLIT51886]

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