除了BLAS接口，還有多種技術可以用於提高ADER-DG和ADER-WENO方法的實現效率：
CUDA和OpenCL：利用GPU加速計算，通過CUDA或OpenCL等技術將計算密集型的操作移至GPU上執行，可以顯著提高計算速度，特別是在處理大規模數據時。
數據並行性：在算法設計中引入數據並行性，通過將計算任務分解為多個獨立的子任務，並行處理這些子任務，以提高計算效率。
高效的內存管理：使用高效的內存分配和釋放策略，減少內存碎片，並提高內存訪問的局部性，從而提高計算性能。
數值算法的改進：針對特定問題，開發更高效的數值算法，例如使用多重網格方法（Multigrid Methods）來加速收斂，或使用快速傅里葉變換（FFT）來提高某些類型問題的計算效率。
自動微分技術：利用自動微分技術來提高導數計算的效率，這對於需要計算梯度的優化問題尤為重要。
這些技術的結合使用可以進一步提升數值方法的效率，從而提高其在實際應用中的表現。