5月28日，阿里巴巴達摩院“敏迭”（MindOpt）求解器正式發布GPU版本，充分利用GPU并行加速特性，引入新算法破解“長尾效應”難題。針對約2000個通用算例的測試顯示，敏迭求解器可將99%以上的問題類型穩定求解至高精度，更能支持傳統上“不可解”的億級變量線性規劃問題。
記者獲悉，求解器被譽為“工業軟件之芯”，負責電力調度、航班編排、高端制造、金融管理等關鍵領域的復雜計算。傳統線性規劃求解器基于CPU設計，依賴復雜的矩陣分解計算，隨著問題規模膨脹，內存需求會爆炸式增長，加上傳統求解算法的并行度有限，導致問題數小時無法收斂，甚至直接崩潰。
近年來，行業積極探索GPU求解器，將求解的核心運算從矩陣分解轉化成稀疏矩陣—向量乘法，充分利用GPU的高并發高帶寬特性，也避免了內存膨脹問題。然而，這種方式普遍存在收斂“長尾效應”，即求解到后期，精度提升極為緩慢，甚至無法達到最終的精度要求，嚴重制約GPU求解器的實用性。
為此，達摩院研發出敏迭求解器GPU版，引入先進的算法加速策略并深度優化GPU內核計算，將數學規劃技巧與GPU工程優勢結合，有效緩解了上述“長尾效應”，打通了GPU求解器從“能算”到“算準”的關鍵一步，在超大規模問題上能穩定收斂到業務所需的精度。
據達摩院方面介紹，團隊在約2000個通用線性規劃算例上詳細測試了敏迭求解器GPU版。該測試集涵蓋多種問題類型和精度要求，其中部分組合對GPU算法而言特別具有挑戰性。結果顯示，在高精度要求下，敏迭求解器GPU版能穩定求解的問題類型占比超過99%。面對傳統上不可解的億級變量超大規模問題，敏迭求解器GPU版可以穩定求解超過80%的常見問題類型，填補了關鍵空白。
據悉，該產品在互聯網、金融、物流、電力、集成電路等行業場景具有突出的應用價值。達摩院決策智能實驗室負責人、國際知名應用數學家印臥濤表示：“各行各業的計算規模正在爆炸式增長，涌現出越來越多傳統求解器難以應對的億級變量問題。我們將持續解鎖新型硬件在運籌優化領域的更多潛力，推動求解器真正邁入GPU加速時代。”（記者 郭倩）
轉自：經濟參考報
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