20世纪70年代后期Black-Scholes的期权定价模型出现后，复杂的数学模型、数值分析和大规模计算在金融中的应用越来越多。计算金融就是用计算机实现金融模型和系统的数学方法，其中，高性能计算起到十分重要的作用。由于存在种种不足，公用的超级计算中心的计算资源不能被广大计算金融的研究机构所使用，我国超级计算机在计算金融领域的应用更是远远落后与发达国家水平。本文根据国内外研究现状，提出易用高性能计算金融平台的概念，并基于超级计算机和网格技术得以实现。该平台后端配置各种金融软件，前端提供管理作业、提交作业、查询作业等服务。本文所做的主要工作如下：　　 (1)深入研究国内外利用高性能计算机进行金融计算的现状，针对金融计算利用率不高的情况，提出建设易用高性能计算金融平台，并进行架构设计。　　 (2)深入研究和分析了在计算金融领域的QuantLib软件包，对它的特点，及其中的设计模式、核心模块、安装和使用方法进行了详细的说明。针对C++的语言特点，选用Boost.MPI作为并行化工具，针对QuantLib中的MonteCarlo方法以及二叉树方法进行了详细的剖析和并行化，并举例进行实验，实验结果表明并行化效果很好。　　 (3)深入研究和分析了SAS软件的非参数检验过程NPAR1 WAY，针对该过程使用的Fisher网络算法进行了并行化，通过实验证明并行化效果很好。　　 (4)利用中科院网络信息中心的超级计算计算环境，基于SCE(SuperComputing Environment)网格技术，实现了QuantLib在易用高性能计算金融平台的集成并进行了演示。