
Es ist sehr beeindruckend, da es die Fähigkeit hat, komplexe Echtzeit-Optimierungsprobleme zu beschleunigen. Es kann insbesondere in der Logistik und im Lieferkettenmanagement eingesetzt werden. Sein wichtigstes Merkmal ist die GPU-Leistung. Aufgrund dieser Fähigkeit ermöglicht es uns, große Datensätze zu verwalten, Kosten zu senken und die Produktivität zu steigern. Es kann leicht angepasst werden, was es zu einem vielseitigen Werkzeug im Optimierungsbereich macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Nun, nach meinem Gebrauch und Wissen ist NVIDIA cuOpt auf GPU-Infrastruktur angewiesen, was für Organisationen, die noch keine starke GPU-Einrichtung oder Vertrautheit mit dem NVIDIA-Ökosystem haben, kostspielig sein kann. Und der Schwerpunkt liegt hauptsächlich auf der GPU-Optimierung, sodass es Fachwissen in der GPU-Programmierung erfordert, um es vollständig zu nutzen, was eine Barriere für kleine Teams sein könnte, die nicht über diesen speziellen Fähigkeiten verfügen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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