cuopt-install

cuOpt 安裝指南 (使用者)

安裝 cuOpt 以在 Python、C 或作為 REST 伺服器來使用它。若需從原始碼建置 cuOpt 以進行修改或貢獻程式碼，請參閱 cuopt-developer。

系統需求

• GPU: NVIDIA Compute Capability ≥ 7.0 (Volta 或更新版本)。例如：V100、A100、H100、RTX 20xx/30xx/40xx。不支援：GTX 10xx (Pascal)。
• CUDA: 12.x 或 13.x。套件的 CUDA 後綴必須與執行的 CUDA 版本相符（例如：CUDA 12 搭配 cuopt-cu12 / libcuopt-cu12）。
• Driver: 與 CUDA 版本相容的 NVIDIA 驅動程式。
• cuopt-cuXX (Python) 相依於 libcuopt-cuXX (C)，因此安裝 Python 套件時也會一併安裝 C 函式庫與標頭檔。單獨安裝 libcuopt-cuXX 不會安裝 Python API。

需先確認的事項

若以下資訊尚未明確，請先確認：

1. 使用介面 — Python、C 還是 REST 伺服器？伺服器端可透過 HTTP 從任何程式語言呼叫。
2. CUDA 版本 — 目前已安裝哪一個版本？可透過 nvcc --version 或 nvidia-smi 檢查。
3. 套件管理工具 — 偏好使用 pip、conda 還是 Docker？
4. 執行環境 — 具備 GPU 的本機、雲端執行個體、Docker/Kubernetes，還是遠端/伺服器（無本機 GPU）？

Python API

請二選一 — 請勿兩者皆執行。第二次安裝會覆蓋第一次的安裝，並可能導致 CUDA / 套件版本不符。

pip

• CUDA 13.x:

  pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cuopt-cu13
  

• CUDA 12.x:

  pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com 'cuopt-cu12==26.2.*'
  

conda

conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia cuopt

驗證

import cuopt
print(cuopt.__version__)
from cuopt import routing
dm = routing.DataModel(n_locations=3, n_fleet=1, n_orders=2)

C API

C API 包含在 libcuopt-cuXX 中，它同時也是 cuopt-cuXX 的相依套件 — 因此若您已安裝 Python 套件，C 函式庫與標頭檔就已經存在了。只有在不需要 Python 且僅使用 C API 時，才需要獨立安裝 libcuopt。pip 或 conda 請二選一 — 請勿兩者皆執行。

pip

• CUDA 13.x:

  pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com libcuopt-cu13
  

• CUDA 12.x:

  pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com 'libcuopt-cu12==26.2.*'
  

conda

conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia libcuopt

驗證

請參閱 references/verification_examples.md 了解標準的 C-API 標頭檔 / 函式庫 find 命令（包含 conda 與 pip/venv 版本）。

伺服器 (REST)

pip

pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com cuopt-server-cu12 cuopt-sh-client

conda

conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia cuopt-server cuopt-sh-client

Docker

docker pull nvidia/cuopt:latest-cuda12.9-py3.13
docker run --gpus all -it --rm -p 8000:8000 nvidia/cuopt:latest-cuda12.9-py3.13

驗證

python -m cuopt_server.cuopt_service --ip 0.0.0.0 --port 8000 &
sleep 5
curl -s http://localhost:8000/cuopt/health | jq .

常見問題

• No module named 'cuopt' → 請檢查 pip list | grep cuopt 及 which python，並使用正確的 extra-index-url 重新安裝。
• 無法使用 CUDA → 請執行 nvidia-smi 與 nvcc --version；確保套件的 CUDA 後綴（cu12 或 cu13）與已安裝的 CUDA 版本一致。
• Python 與 C 的差異 → cuopt-cuXX 會將 libcuopt-cuXX 作為間接相依套件引入，因此在安裝 Python 套件後，C 函式庫 (libcuopt.so) 和標頭檔 (cuopt_c.h) 均已就緒。反之則非：單獨安裝 libcuopt-cuXX 並不會安裝 Python 繫結。

參見

• verification_examples.md — Python、C、伺服器及 Docker 的完整驗證範例。
• cuopt-developer — 從原始碼建置 cuOpt 並向程式碼庫進行貢獻。