Lpソルバまとめと今後の開発方向

 Decison Tree for Optimization Software

が更新され、CuoptGが一位になりました。このCuoptGでは、Directコルスキー分解を使用した内点法のアルゴリズムを使っているので、精度が1e-4のベンチマークだとしても実際の精度は、1e-7程度は出ているだろうと推察されます。逆に言えば、内点法の場合1e-4でも、1e-7でも時間的には大差ないということです。それが、COPTを抜いて１位であり誰でも業界最高のLPソルバが手に入ってしまうということで、業界的は騒然としているのではないでしょうか？

ただし、ベンチマークに使用しているGPUは、F1仕様なので、市井のGPUでどうなるのか？というのは疑問が残ります。いずれにせよ、精度に不安が残るPDLP/PDLPXを使わなくとも、速度が得られるのは、大いに魅力です。なので、超大規模インスタンス用には、WL2で開発することを決めました。WL2で動くということは、Linuxで動くということなのでクラウドサーバ用途にも使えると思います。AWSでは、GPUも使用可能なので、そういう線もアリかな、とは思います。

なので、開発バージョンとしては、

■ストア(サブスク)用　⇒GPUなし、CLP/HIGHS　HYPO使用

■WL2⇒GPUあり、CLP/HIGHS/CUOPT使用　学術ベンチマーク・クラウドサーバ用途

といった区分けて開発することにしました。