昇腾算力：AI求解速度提升至惊人100倍！

部分基准提升幅度达6%

原标题：基于昇腾算力突破AI求解，最高加速100倍！| 华为GTS&深圳市大数据研究院
文章来源：量子位
内容字数：3233字

基于昇腾算力的矩阵运算改进求解器框架

深圳市大数据研究院与华为GTS运筹优化实验室联合提出了一种基于矩阵运算的Memetic&LNS求解技术，显著提升了Local Optimum的跳出能力。这一技术创新在路径优化问题（PDPTW）上取得了卓越成果，刷新了Sartori&Burial PDPTW榜单中的57项世界纪录，部分算例上相对于基准结果的改进幅度达6%。

PDPTW问题简介

时间窗口的取货和配送问题（PDPTW）是路径优化问题（VRP）的重要变体，广泛应用于供应链、物流和网络规划调度等领域。该问题的主要目标是最小化总成本，包括车辆固定成本和行驶成本，同时满足所有客户的需求。PDPTW的复杂性主要源自求解空间的巨大以及众多约束的交织，使其在大型问题上的求解非常困难。

技术创新与算法框架

研究团队通过调整传统求解架构，引入大范围搜索策略，提高跳出Local Optimum的概率，并引入子模型SPP以提升每一代solution的质量。同时，路径评估和SPP求解进行了矩阵化转化，利用昇腾算力实现了高达100倍的加速，保证了性能不受影响。

矩阵运算与NPU加速

该研究团队提出了一种创新技术，将传统可行性和成本评估转化为矩阵运算，利用昇腾NPU算子实现路径和解的高效评估。通过将solution、距离、时间等属性矩阵化，显著提高了路径探索能力，使得部分环节加速比达到100倍。

引入SPP子模型与迭代效率提升

为进一步提升每一代solution的质量，研究团队引入高效的集合划分子模型（SPP），并将其求解过程转化为矩阵运算，利用NPU的强大算力实现了60倍以上的加速，从而快速求解最优解，提升搜索高质量solution的效率。

实验验证与成果

在公开数据集上进行的全面实验验证显示，该技术在多个算例中实现了显著的性能提升，刷新了57项世界纪录，部分算例的改进幅度达6%。这一成果标志着基于NPU/GPU算力的AI求解技术又一次突破，为路径优化领域的发展注入了新的活力。

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