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移植 |  |
Unix、Linux以及Windows等不同操作系统间基于C、C++和Fortran语言开发的串行或并行软件的相互移植；同时还包括32位和64位应用系统的软件移植。
移植将充分保障软件运行的正确性和高效性。
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性能优化和串行软件并行化 | |
大多数现有软件在开发时未能充分考虑性能需求，导致实际运行时的响应缓慢。中科嘉速通过Profiling技术定位软件性能瓶颈，并充分利用Cache优化、向量化、计算与I/O重叠等多种优化技术，能有效提升程序性能，消除软件性能瓶颈。对未经优化处理的计算密集型软件，性能提升可达数倍乃至数十倍。
随着处理器从单核到多核的变迁，芯片主频不再持续提升，传统的串行软件在新型多核处理器上，性能不仅不会提高，反而可能会降低。采用并行计算技术将能充分发挥多核处理器性能，大幅提升软件运行效率，理想情况下软件性能将随着处理器核数的增长以近似线性方式提升。
串行软件并行化服务将从软件的算法和实现出发，发掘软件内在并行性，并依据软件实际运行环境制定合适的并行方式，最终大幅提升软件性能。
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面向海量信息压缩、处理以及数据库领域的并行软件开发 | |
随着信息技术尤其是互联网技术的飞速发展，性能逐渐成为信息处理所面临的主要挑战之一。通过并行计算技术，将计算负载分解至处理器的多核和集群系统的多处理器上，是解决这一问题的最佳途径。公司核心技术团队近年来已先后完成：
并行数据压缩查询软件包ParaMidQuery 能对TB级文本和数值数据实现高效的压缩和查询，其并行压缩和解压性能与主流压缩软件相当。其中直接针对压缩数据而非解压后数据的查询为独有技术，性能大幅优于现有产品或解决方案。该产品已应用于国家审计总署。
并行数据库处理软件包ParaMidSQL 基于传统单机数据库提供分布式的海量数据并行存储和处理解决方案。并行数据库中间件对上层应用屏蔽并行Select、Join等操作实现细节，能有效支持海量数据的快速存取处理。该技术已应用于中国联通公司。
基于一流的并行技术，中科嘉速将为互联网企业、政府信息处理机构以及大型数据中心等提供高效的并行信息处理软件研发服务。
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面向数值计算领域的并行软件开发 | |
中科嘉速核心技术团队已先后完成气象、石油、天文以及生物医药领域的多个并行软件开发，包括：
高效能并行数学库 并行软件开发有着较高的技术门槛，调用高效并行数学库是普通程序员开发并行软件的首选途径。公司核心技术团队已经在国内外多个大型计算机系统上实现高效能并行数学库开发。其中为日立公司开发的BLAS和ScaLAPACK数学库是国内首个出口创汇的数值计算软件。在目标系统上，定制开发的数学库性能优于现有开源和商业产品。
大型油藏数值数值模拟并行解法器PRIS 国内首个实现百万网格规模8小时内计算的油藏模拟解法器，通过并行和性能优化技术，软件性能比同类串行软件提升近百倍。该产品已应用于大庆油田、中海油、胜利油田等多家单位。
基于质谱的高性能蛋白质定量软件包QuantWiz 基于MPI开发，根据输入的液相色谱-质谱数据和蛋白质鉴定结果。通过一系列数据处理和识别，得到最终定量丰度比。软件包在定量精度和运行速度做了多项优化，具有优良的精确度和可扩展性。该产品已应用于中科院上海生命科学研究院。
除上述产品外，公司核心技术团队还与中国气象科学研究院、中科院上海天文台等多家单位合作，完成相关领域并行数值计算软件研发。
秉承多年积累的“应用领域物理、数学模型 → 原始并行程序代码 → 程序性能分析 → 并行计算模型 → 并行算法 → 并行软件”的技术底蕴，中科嘉速将为各领域用户提供一流的并行数值计算软件研发服务。
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基于GPU的并行软件开发 | |
基于GPU的并行计算技术是最新的技术热点，主流GPU的理论计算性能是CPU的数十倍。基于GPU的加速计算能大幅提升软件效能，从而显著降低硬件系统开销。
公司技术团队是国内最早进行GPU并行计算的研发队伍之一，与AMD、nVidia两家主流厂商均有着密切的合作关系。近2年来，已先后完成多个基于CUDA和OpenCL的并行软件开发，其中基于GPU的LINPACK软件移植和优化帮助中科院过程工程所的IPE GPU计算系统在最新世界超级计算机TOP500排行榜上排名第19。
中科嘉速为各领域用户提供串并行计算软件向主流GPU计算系统的移植、优化以及GPU计算软件开发服务。
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可视化软件开发 | |
可视化将复杂的数据转化为易于理解的图形图像或者视频，在传统的科学工程仿真计算和新兴的数据分析领域都有着广泛的应用。现有的商业或者开源软件常常无法完全满足用户的实际业务需求。中科嘉速技术团队有着丰富的可视化软件开发经验，迄今已完成油藏数值模拟、分子动力学等多个领域的可视化软件开发。
当前，公司和美国Kitware公司合作，提供基于其VTK和ParaView的可视化和科学计算后处理软件系统研发服务。同时，公司和美国明尼苏达大学合作，提供基于智能手机、iPad等移动设备的远程数据可视化服务。
