杉数求解器COPT 7.1正式发布!

杉数求解器COPT 7.1亮点

• 混合整数规划求解器性能进一步提升，缩短与第一名的差距至44%
• 二次规划求解器性能提升，在ASU测评榜上重新登顶榜首
• 首个专业支持GPU的一阶算法PDLP求解器正式发布，突破超大规模线性规划问题求解能力边界

恰逢龙年新春佳节到来之际，杉数COPT求解器也迎来了新版本全面升级，最新版本COPT 7.1正式发布！在国际权威第三方数学优化软件测评平台ASU测评榜上，此次更新的7.1版本继续保持领先优势，再次展现出色的求解性能。其中线性规划最优顶点解和最优数值解双榜单稳居世界第一，二次规划榜单重回世界第一，混合整数规划求解器性能再获提升，排名世界第二，与第一名差距缩减至44%。此外，新版本也正式添加了支持GPU加速的一阶算法PDLP求解器。

欢迎您前往杉数官网
https://www.shanshu.ai/copt 申请试用COPT最新版本，老用户需重新下载COPT 7.1的安装包并安装升级。此外，针对本次升级我们做了许可兼容，提供流畅便捷的升级体验，原先7.0版本的授权许可能够无缝衔接在7.1版本继续使用，如果您的7.0版本许可尚未到期，则无需重新申请。

ASU测评榜表现再创佳绩，各求解模块性能持续领先

1. 混合整数规划求解器性能进一步提升，持续缩减与第一名差距至44%

混合整数规划求解器一直是杉数COPT团队的研发重心，COPT 7.1版本持续提升MIP求解性能，相较7.0版本提速17%，在MIP测评榜的3个子榜单中均排名世界第二，综合求解速度和第一名（欧美老牌厂商Gurobi最新版V11.0）差距缩减至44%。除速度提升外，COPT也在不断攻克MIPLIB 2017测评集中有挑战性的问题，7.1版本可成功求解的问题数量由212个新增至220个。

MIP三个测评榜单：COPT 7.1均排名世界第二

注：

1. 数据来源：Benchmarks for Optimization Software by Prof. Hans Mittelmann
https://plato.asu.edu/bench.html ，数据获取时间：2024年2月9日；

2. “未解出数量”表示在MIPLIB 2017算例集（240个算例）中，COPT每次更新版本在2小时时间限制内未能成功解出的问题数量；

3. “加速比”表示相较于V2.0版本，COPT每次更新版本的相对求解速度。

2. 二次规划求解模块重回榜首，领先Gurobi 59%

二次规划在金融、量化投资等领域有着重要且广泛的应用，在该榜单上国内外各厂商的求解器也竞争激烈。COPT 7.1显著提升了该模块的求解性能，继续取得测评榜冠军，不仅求解速度领先国外老牌厂商Gurobi（最新版V11.0） 59%，并且也是该榜单上唯一能够成功求解全部42个算例的求解器。至此，在凸二次规划的连续和离散型两个测评榜单上，COPT均位列第一，保持在该求解模块的领先地位。

Convex Continuous QP & Discrete QP榜单：COPT 7.1均排名世界第一

3.线性规划最优顶点解和最优数值解均继续稳居第一，其他求解模块持续领先优势

LP-最优顶点解&最优数值解榜单：COPT 7.1均排名世界第一

其他非线性模块测评结果：COPT 7.1性能继续领先

COPT 7.1支持求解的问题类型及最新性能测评结果汇总如下表所示：

注：上表数据来源于美国亚利桑那州立大学Hans Mittelmann教授维护的国际权威数学优化软件测评平台
http://plato.asu.edu/bench.html 2024年2月9日的最新测评结果。

支持GPU的一阶算法求解器发布，突破超大规模问题求解能力边界

COPT 7.1中根据COPT葛冬冬教授团队和芝加哥大学鲁海昊教授、斯坦福大学叶荫宇教授的最新科研成果，正式添加了支持GPU的一阶算法求解器，将PDLP算法的全部计算部件改造为可完全在GPU上运算，以充分利用GPU多核心、高并行等优势，为很多原本因单机内存限制等原因难以求解的问题提供新的可能性。值得一提的是，对于一些规模较大的问题，尽管经典算法已经能够求解，但GPU求解器也往往可以实现明显加速，例如将“Zib03”这一问题的求解时间从CPU的小时级提升到了分钟级。

关于GPU求解器的详细介绍，请参考：《计算效率提升超60倍！杉数科技用GPU芯片开启运筹学新的“大航海时代”｜钛媒体焦点》

COPT的GPU一阶算法求解器目前可以在Windows和Linux-x86平台上运行，支持对线性规划问题进行求解。用户需要首先选择求解算法为PDLP（通过设置优化参数：“LpMethod”为6），COPT 会尝试检测能否正常加载所需 CUDA 函数库，以及是否存在支持 GPU的显卡，如以上情况均满足，则会开启GPU求解模式。（可前往NVIDIA官网下载最新版CUDA安装包：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）

值得一提的是，COPT团队也与国内GPU芯片厂商展开了紧密合作，并协同进行库函数的开发和提升，预期将在不久的未来，推出全国产的软硬一体化CPU/GPU混合架构新版高效数学优化求解器。

以LP公开测评集中“thk_63”这一算例为例，COPT 7.1调用支持 GPU的PDLP算法求解日志如下图所示，与COPT使用内点法找到最优数值解所需时间相比，PDLP算法利用GPU计算优势可显著缩短求解时间。

注：在求解日志输出的信息中，PDLP算法实际从第21.63s开始调用求解，此前消耗的是预求解以及调用CUDA库函数获取机器GPU型号等信息的时间，因此，该算法找到最优数值解的时间是68.05s。

此外，COPT最新版本还开放GPU计算相关的优化参数供用户自定义设置（具体详见《杉数求解器用户手册》参数章节介绍）

• GPUMode：指定GPU 求解器的使用模式
• GPUDevice：当运行机器有多个 GPU 存在的情形下，可以使用指定编号的 GPU
• PDLPTol：一阶算法（PDLP）的收敛容差

杉数求解器COPT简介

COPT 7.1可用于高效、稳定地求解线性规划（单纯形法、内点法、一阶算法的GPU实现）、混合整数规划、（混合整数）二阶锥规划、半定规划、（混合整数）凸二次规划和（混合整数）凸二次约束规划问题。此外，COPT还提供丰富友好的用户辅助功能，主要包括：

1. 针对不可行问题的分析功能：计算不可行模型的最小冲突集（Irreducible Inconsistent Subsystem，简称IIS），计算可行化松弛（Feasibility Relaxation，简称FeasRelax）；

2.针对MIP问题的高级控制功能：设置MIP初始解、Callbacks功能；

3.针对优化参数的自动调优工具：COPT Tuner；

4.COPT Python接口支持矩阵建模方式和广义约束等, 支持通过pip安装和更新coptpy，提供的coptpy-stubs支持type hints。

COPT支持所有主流操作系统，如Windows、MacOS、Linux (包括龙芯架构、苹果自研芯片和arm64芯片)，对于Windows和Linux-x86系统，可支持一阶算法GPU求解模式，以充分利用GPU硬件高性能优势。用户可以从多种编程语言及建模工具中使用COPT，包括基于数据的C语言接口，面向对象的Python、C++、C#、Java接口，以及Julia、AIMMS、AMPL、GAMS、CVXPY、PuLP、Pyomo等第三方建模工具接口；同时也支持MATLAB和MATLAB-Yalmip接口（由第三方开发和提供：
https://github.com/leavesgrp/COPT-MATLAB ，如遇求解相关问题也可以联系COPT）。

此外，COPT支持多种部署方式。除了个人电脑、服务器之外，我们还提供在线、浮动和计算集群等高阶许可部署方式，方便学校实验室和公司生产环境等场景的使用。欢迎通过
https://www.shanshu.ai/copt 申请免费的个人试用版本；如需试用浮动授权、集群授权等版本，请与我们取得联系coptsales@shanshu.ai。

如果您在安装或使用COPT的过程中遇到任何问题，欢迎加入COPT求解器QQ技术交流群：142636109反馈交流，群内也会定期发布COPT的最新动态，也可以联系coptsupport@shanshu.ai 获得技术支持。