榜单|求解亿级规模约束条件和变量，权威榜单斩获第一，华为云发布首个商用AI求解器( 三 )_张平安|运筹学|问题|数学|变量

【榜单|求解亿级规模约束条件和变量，权威榜单斩获第一，华为云发布首个商用AI求解器】华为云主要从更好用和更智能角度来将 AI 和求解器结合：更好用是解决求解器在适应不同场景问题下的最佳参数和策略的配置问题，使得客户不需要反复试验不同的配置参数和策略；更智能是解决固定场景下结合历史数据来优化求解器性能的问题，使得求解器不断适应客户场景和问题，求解效果越来越好。
在 AI 和运筹学发生碰撞之后，华为云的「天筹」AI 求解器实现了多项突破：

突破了求解规模极限，支持亿级规模问题的求解；
突破了求解速度的极限，利用分布式并行加速技术，速度最高可以提升 100 倍；
突破了建模效率极限，从人工建模到 AI 智能建模，建模效率最大可以提升 30 倍；
突破了求解效率极限，从人工调参到 AI 的自适应调优，效率最高可以提升 30% 。

在全球权威的 Hans Mittelmann 线性规划单纯形求解器最新榜单中，华为云天筹 AI 求解器斩获第一，刷新世界纪录。

榜单|求解亿级规模约束条件和变量，权威榜单斩获第一，华为云发布首个商用AI求解器

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华为云天筹 AI 求解器斩获第一（http://plato.asu.edu/ftp/lpsimp.html 更新于 9 月 18 日）
目前，华为云「天筹」AI 求解器已经在天津港等多个大型企业中得到应用，与金融、制造、供应链、交通物流等行业场景深度融合，并带来巨大的经济效益，例如供应链生产排产和供需模拟、生产配料、港口、交通管理、供暖等。
作为世界前十的港口，天津港的年集装箱吞吐量接近两千万箱。为了实现更高的吞吐效率，天津港与华为云合作开发了基于「天筹」AI 求解器的新一代港口智能计划平台。该平台可以帮助天津港通盘考虑港口规划中千万级的约束条件和变量，完成整个港口计划仅仅需要 10 分钟，计划速度最高提升 144 倍。

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华为云盘古药物分子大模型有什么用？
如果说全局协同和资源利用率最大化问题离不开 AI 求解器，那么变革碎片化、定制化、作坊式的开发模式则离不开预训练大模型。这些大模型具有极高的通用性，就像一个内功深厚的武林高手，只需少量学习便能掌握新的技能。也就是说，在面对不同场景时，这些模型只需要相对较少的新数据和调参便能实现复用，避免重复造轮子，进而加速 AI 在各个行业的大规模落地。
在新药研发领域，动辄十几年的研发周期、十几亿美元的研发成本一直困扰着研究者。其实，大部分的时间和金钱都花在了试错上：为了找到一种有效的药物分子，研究者需要对各种不同的化合物以及化学物质进行测试。 AI 模型的出现大大缩短了这一试错过程，它可以在数字世界里完成海量预测，筛选出一部分极具潜力的分子供研究者在物理世界进行实验。