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NVIDIA cuOpt是一款GPU加速的优化库，可解决混合整数线性规划(MILP)、线性规划(LP)和车辆路径问题(VRP)，支持包含数百万变量和约束的大规模问题，实现跨混合云和多云环境的无缝部署，加速运筹学和物流决策。
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NVIDIA cuOpt
概述和主要用途
NVIDIA® cuOpt™ 是一款GPU加速的优化库，专门用于解决混合整数线性规划(MILP)、线性规划(LP)和车辆路径问题(VRP)。它能够为包含数百万变量和约束的大规模问题提供解决方案，并支持在混合云和多云环境中实现无缝部署。通过加速计算，NVIDIA® cuOpt优化运筹学和物流流程，助力更优、更快的决策制定。
系统要求
请参考NVIDIA cuOpt系统要求。
镜像标签命名方案
NVIDIA cuOpt镜像的标签命名方案将关键平台细节整合到标签中，格式如下：
<image_name>:<version>-<cuda_version>-<py_version>
例如，标签cuopt:25.8-cuda12.8-py3.12表示以下信息：
25.8-cuda12.8-py3.12 ^ ^ ^ | | Python版本 | | | CUDA版本 | cuOpt版本
latest标签始终指向最新版本，并在每次发布时更新。
使用方法和配置说明
基本使用（进入容器shell）
以下命令将打开容器的shell，您可以在此运行cuOpt CLI、Python API等：
bashdocker run -it --gpus all --rm -v $(pwd):/workspace -w /workspace nvidia/cuopt:25.8.0-cuda12.8-py312 /bin/bash
运行cuOpt服务器
若要运行cuOpt服务器，可使用以下命令：
bashdocker run -it --gpus all --rm -v $(pwd):/workspace -w /workspace -e CUOPT_SERVER_PORT=8000 -p 8000:8000 nvidia/cuopt:25.8.0-cuda12.8-py312
更多信息
- NVIDIA cuOpt文档
- https://github.com/nvidia/cuopt
- https://github.com/nvidia/cuopt-examples
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull nvidia/cuopt:<标签>
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oldzhang
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