NVIDIA cuOpt

作业调度优化面临的挑战在于如何在具有不同限制的复杂系统中更大限度地提高工作效率并更大限度地减少空闲时间。此过程需要适应动态工作负载和意外变化，同时保持整体系统效率。借助 GPU 加速，cuOpt 使企业能够做出数据驱动的作业调度决策，针对截止日期、优先级和资源可用性等因素进行优化。

金融领域的股票配置涉及将投资资本分配于不同证券，以优化投资组合的表现。挑战在于在兼顾风险与回报目标的同时，还需考虑市场波动性、经济指标以及投资者的偏好。复杂性则源于众多潜在组合的可能性，以及需要迅速适应市场条件变化的需求。

从配送中心派遣卡车车队，将订单商品送到商店和最终客户地址。cuOpt 能够减少行驶里程并缩短送货时间，并保持准确性。

派遣服务提供商来满足一系列不同的服务请求。会为每个服务请求分配一定的时间，具体时间可能会因请求而异。例如，派遣电信技术人员到一位客户家中安装路由器，然后到另一位客户家中安装数据线。借助 cuOpt，技术人员能够在出发前配备好所有必需的工具，并按照经过优化的时间表完成任务。

对于使用长途车队的货物和车辆送进/送出运输，优化调度和路线规划至关重要。cuOpt 允许用户考虑可用飞行员、司机或船舶的数量，以推荐最优化的路线和计划时间表。