让客戶更容易掌握计算机集群上的软件开发和应用

现今的技术工程以及金融产业，面对很多需要进行大量计算的难题。联科集团的联科并行环境 Clustertech Parallel Environment (CPE) 是一个针对计算机集群的应用，有效解决大量计算的软件平台。CPE让C/C++程序更容易把工作负载分发到计算机集群上，从而大幅提高计算速度。

简化计算机集群上的C/C++程序设计

若要将传统串行程序设计有效地移植到计算机集群上，要解決很多进程间同步与数据交换的煩瑣问题。CPE为客戶提供一套规范的平台，针对数据在计算机集群上的统一处理，隐藏进程间同步和通信操作等细节，让编程员可以集中精力在核心功能的研发上，缩短整个开发周期。

提高计算机集群上的资源分享

CPE专有的ParaConnect技术，能让用户通过局域网或互联网，安全透明地遥距操作在计算机集群上的应用程序。CPE也整合了包括PBS Professional以及Windows HPC Server在内的集群资源管理系统，使用户间能更高效地共用计算机集群上的资源。

批量作业自动分发

并行应用中一个常见案例是分发批量作业给集群以提升该应用运算速度。使用CPE的工作分配（Job Distribution，JD）库，开发者可以用最少的时间得到最高的效率，快速准确地将作业分发给集群执行。CPE的JD库的重要特色在于它能做到极好的容错性和动态均衡，进而确保并行程序的健壮性。

专为蒙特卡罗算法和有限差分方法优化的算法库

蒙特卡罗（Monte Carlo，MC)和 有限差分（Finite Difference，FD)方法是金融工程领域中两个最常用的数值计算方法。两个都是计算量很大的算法，均可用集群大幅提升其运算速度。CPE提供专为MC和FD方法优化过的算法库。它们将极大缩短并行代码开发周期，还可进一步提高现有程序的并行化程度。

"联科并行环境（CPE）是高效的软件平台，用以提高应用并行化，规范并简化软件的开发、部署和执行。CPE的核心架构提高了机器间数据传输效率，简化了并行软件开发过程。"

蒙特卡罗（MC）算法库全力协助MC模拟程序的开发和移植。用户只需在蒙特卡罗模拟程序中提供代码来生成一个路径，之后只需在多路径生成、统计合并和终止策略中轻松选择即可。蒙特卡罗算法库还高效支持对偶变量、拟蒙特卡罗模拟、美式期权、路径保存等运算处理。绝大多数蒙特卡罗应用程序均可做到线性缩放（N个处理器达到接近N 倍的性能提升）。

有限差分（FD）算法库为全力协助有限差分代码的开发和移植，用以解决线性同构偏微分方程（PDE）的初始值问题。用户只需以函数对象方式提供偏微分方程，便可完全摆脱处理矩阵操作的痛苦。有限差分算法库高效支持隐式、显式、克朗可-尼科尔森（Crank-Nicholson）和交替方向隐式（ADI）方法的四种变型: Douglas, Craig-Sneyd, Modified Craig-Sneyd, Hundsdorfer-Verwer。此外，有限差分算法库还支持标准的边界条件，包括狄利克雷（Dirichlet）、诺伊曼（Neumann）和二阶导数等边界条件；以及标准的离散化方案，包括中心和逆向(upwind)离散化。