RP Fiber Power已经是一款具有强大优化功能和高效计算能力的光纤激光器及光纤器 件设计软件。对于大多数用户来说，RP Fiber Power的标准版本所具有的运算速度是完全足够的。大多数提供的演示脚本可以在一个普通的PC上执行，最多在几秒钟内就可以完成。在许多实际应用中，即使是速度不是特别快的计算机，计算速度也不是问题。
但是，在某些情况下，复杂的模拟需要大量的计算时间，如下列情况：
超短脉冲的传播：计算时间会变长，例如，如果一个脉冲需要在长光纤中传播很多次，或者强非线性交互作用和一个大的脉冲带宽（特别是与长脉冲持续时间相结合），这就会对计算速度有要求。
数值光束传播也对计算速度也有很高的要求，例如：通过长光纤传播时，特别是需要高分辨率的数值网格时。
因此，为了满足部分用户对RP Fiber Power运算速度的高要求，RP Photonics 公司于2020年5月发布了需要额外付费的Numerical Power Package数字工具箱，它可以作为RP Fiber Power 的附加插件，它有非常惊人的模拟速度，并且不用改变脚本代码，具体功能如下：
它的核心优势是运算速度有了很大的提高——通常是5倍，有时甚至是10倍，特别是在使用更先进的CPU时，速度更为惊艳。
它大大加快了脚本语言的某些函数，主要是关于数组和矩阵的函数。
它还提供了一些更特殊的函数，你可以在你的脚本中使用这些函数，比如乘法或逆矩阵。
Bessel J函数具有更高的精度。此外，Bessel J 函数被支持用于复杂的参数，不仅用于真实的参数，也用于非整数阶。
另外，它可以获得第一类和第二类Hankel 函数以及相关的Legendre polynomials．
Numerical Power Package工具箱的运行模式
硬件：需要有一个合适的计算机CPU，至少支持SSE3指令集。
软件License ：购买带有Numerical Power Package工具箱的RP Fiber Power 的License 。对于已经购买了RP Fiber Power License 的用户，可以升级到有Numerical Power Package工具箱的版本。需要说明的是，并不仅限于最新V7版本，如果不想升级到V7版本，也可以单独购买Numerical Power工具箱作为早期版本的附加组件。但是，建议至少使用V5版本，否则不能使用数值光束传播这个功能。
安装：将购买的带有Numerical Power Package工具箱的RP Fiber Power软件安装到计算机上。然后安装Numerical Power Package工具箱，在安装过程中，将会获得通过一个额外的大容量安装包，这样也就安装了所需的dll。
大多数软件更新都不需要更新dll。如果有需要的情况，我们也会建议您更新dll。一旦您购买了带有Numerical Power Package工具箱的RP Fiber Power 的License，就不需要为以后更新dll支付额外的费用。
您不需要为了提高速度而更改模拟脚本或程序设置应用。只需要您利用提供的一些附加功能。
对电脑硬件的使用建议
如果您使用一台速度很快的电脑，它当然会对软件的运算速度有所帮助。最重要的方面是单线程性能，即执行单个线程的速度。这是由高时钟频率等因素决定的，可能通过超线程得到了增强。拥有一个大的CPU缓存也会很有很大帮助。
对于RP Fiber Power标准版本来说，拥有更多的CPU内核对运算速度帮助不大，但如果带了Numerical Power Package工具箱，在某些情况下，更多的CPU内核对运算速度的提高则有很大的帮助。不过，在大多数情况下，它允许您同时执行其他软件，而不会大大降低速度。
如果为了获得最大速度而去购买了一台新计算机，我们建议找支持AVX－512扩展的CPU，它可以在运行Numerical Power Package工具箱时，在速度上带来实质性飞跃。但其实IntelCore－i7（还不支持AVX－512）已经在速度提供了很大的改进。我们从实践中发现一些迹象，不管是否带Numerical Power Package工具箱， AMD cpu的支持都不如英特尔cpu的支持，它会导致低速。
此外，有足够的主存是有益的。大多数模拟仿真不需要大量内存，但有些特殊情况下是需要的，比如在使用大网格的数值光束传播时。通常情况下，8GB的主存就足够了，如果再多一些主存，在某些情况下可能也会有帮助。
基本上，所有现代cpu都可以在64位模式下运行，但只有在64位Windows下使用时才可以。不过我们还是会为使用32位Windows版本的客户提供了32位版本的软件，但需要注意的是，32位版本不能使用超过3gb的主存（即使已经安装了更多），而且通常也会慢20％左右。现在大家都通常使用64位Windows版本。
优化建模方法
通常，我们可以通过选择正确的建模方法获得巨大的速度增益。例如，选择一种考虑所有相关物理效应的模型，还有要始终牢记建模相关的问题。
