动态规划技术能为经济学和基因组分析等领域的计算问题产生相对有效的解决方案。但在多核芯片上应用动态规划需要比较高的编程经验，只有极少数的经济学家和生物学家满足这一要求。现在，MIT计算机科学和人工智能实验室和Stony Brook大学的研究人员开发了一套新系统，自动对为单核开发的普通程序优化运行在多核芯片上，能保证以更快的速度产生与单核芯片相同的结果。研究人员对多种算法进行了测试，结果显示自动并行化的程序比原始程序快了3到11倍。他们的新系统被称为 Bellmania（PDF），以开创动态规划的应用数学家 Richard Bellman的名字命名。他们运用的并行策略叫递归分治法，将一个任务分成多个部分并行执行，而每个部分还可以再分成多个部分，如此不断进行下去。