有哪些领域或技术目前主要受限于计算能力？
1. 模拟和建模：真实世界的数字孪生
我们想在计算机里精确地复制现实世界，这是个诱人的目标，但也是个巨大的计算挑战。
气候变化预测： 想要准确模拟地球气候的未来，需要考虑大气、海洋、陆地、冰雪、生物圈以及它们之间无数复杂的相互作用。模型的分辨率越高，考虑的物理过程越多，模拟的精度就越高，但同时对计算资源的需求也是指数级增长。我们需要能够模拟数百年甚至数千年的气候演变，包含各种极端天气事件的发生概率，这需要庞大的计算集群，而且即使如此，我们仍然需要对一些细节进行简化。
材料科学和新材料发现： 想要设计出具有特定属性的新材料（比如更坚固、更轻便、导电性更好），就需要精确模拟原子和分子层面的相互作用。量子力学计算，特别是第一性原理计算，是研究材料性能的基础。当材料的规模从几个原子增加到数千、数百万甚至更多原子时，计算量就会爆炸式增长。我们希望能够模拟更复杂的晶体结构、合金、聚合物，甚至生物分子，从而加速新材料的发现，但这就需要能够处理数以亿计甚至万亿计的原子相互作用的计算能力。
药物研发和分子模拟： 发现新药的过程是漫长且昂贵的。核心在于模拟药物分子与人体内靶标蛋白（如病毒、细菌或癌细胞内的蛋白质）的相互作用。这涉及模拟蛋白质的折叠、药物分子的结合方式、以及由此产生的生化反应。当药物分子的复杂性增加，或者需要模拟的靶标蛋白更大、更动态时，所需的计算力就非常惊人。我们希望能加速这个过程，通过模拟更广泛的分子库，找到更有效的药物，但这需要处理更精细的分子动力学模拟。
天体物理学和宇宙模拟： 想要理解宇宙的演化，从大爆炸到星系的形成，再到黑洞的合并，都需要进行大规模的模拟。模拟数百万个星系、恒星、行星以及它们之间的引力相互作用，并且要考虑暗物质、暗能量等未知因素，这需要的计算能力是难以想象的。我们希望能够模拟更精细的宇宙结构，比如行星系统的形成过程，或者黑洞周围的吸积盘，但这就需要能处理海量粒子的模拟。
2. 人工智能的极限：通往真正智能的道路
人工智能（AI）的发展，尤其是深度学习，已经取得了令人瞩目的成就，但算力瓶颈仍然是阻碍其迈向更高级智能的关键因素。
训练更大、更复杂的模型： 如今最先进的AI模型，如大型语言模型（LLMs）和多模态模型，拥有数千亿甚至万亿个参数。训练这些模型需要海量的文本、图像、视频等数据，并且要花费数周甚至数月的时间在数千个高性能GPU上进行。如果模型规模再扩大，或者我们想训练能处理更复杂推理和更广泛知识的模型，现有的计算能力将远远不够。
实时、高保真度的模拟和生成： AI在生成逼真图像、视频和音频方面已经很出色，但要实现完全实时的、用户交互式的、高分辨率的虚拟世界生成，或者在虚拟环境中进行极其逼真的物理模拟，都需要极强的计算能力。比如，一个能够实时模拟复杂物理引擎和高精度场景的虚拟现实游戏，或者一个能根据用户指令即时生成复杂三维模型的AI。
强化学习中的大规模探索： 在强化学习中，智能体需要通过与环境互动来学习最优策略。对于复杂的游戏、机器人控制或自动驾驶等任务，探索空间可能非常巨大。如果环境模拟本身非常耗时，或者需要进行大量的试验来找到最优解，那么计算能力的不足将直接限制学习的速度和效果。
可解释性和可信赖AI： 随着AI模型越来越庞大和复杂，理解它们是如何做出决策变得愈发困难。开发更具可解释性的AI技术，或者能够证明AI系统行为可靠性的方法，往往需要对模型进行更深入的分析和大量的验证，这同样需要可观的计算资源。
3. 科学研究的前沿：探索未知
许多基础科学研究领域，其核心问题都与计算能力息息相关。
粒子物理学和高能物理： 在大型强子对撞机（LHC）等设备中，每次粒子碰撞都会产生海量的数据。分析这些数据，寻找新的粒子或相互作用，需要强大的计算能力来过滤、重建和模拟碰撞事件。我们希望能够更精细地模拟粒子在探测器中的轨迹，或者探索超出标准模型的新理论，这些都需要更强大的计算工具。
神经科学和脑科学： 想要理解人脑这个世界上最复杂的系统，需要模拟神经元之间的连接、信号传递以及大脑整体的功能。即使是模拟一小块大脑皮层，也涉及数百万甚至数十亿个神经元的活动。要模拟整个大脑，甚至理解意识的产生，我们需要的计算能力是目前无法想象的。
生物学和基因组学： 随着基因测序成本的降低，我们积累了海量的基因组数据。分析这些数据，理解基因的功能、基因之间的相互作用、以及它们如何影响疾病和生命过程，需要强大的计算能力。例如，模拟蛋白质蛋白质相互作用网络，或者分析全基因组关联研究（GWAS）的庞大数据集，都需要高性能计算。
金融建模和风险分析： 在金融领域，准确的风险评估和交易策略制定往往依赖于对市场进行复杂的模拟。例如，蒙特卡洛模拟被广泛用于评估投资组合的风险，或者预测金融市场的走向。当需要考虑更多变量、更精细的风险因素，或者进行更频繁的模拟时，计算能力就成为一个制约因素。
4. 工程和设计：从概念到现实的加速器
在工程设计和优化领域，计算能力同样是突破创新的关键。
航空航天设计和空气动力学： 设计飞机、火箭或高性能赛车时，需要进行精确的计算流体动力学（CFD）模拟，以优化其气动性能。模拟物体在空气中的流动，尤其是湍流，是非常耗费计算资源的。更复杂的几何形状、更高的速度或者更详细的物理模型，都会要求更高的计算能力。
结构工程和有限元分析（FEA）： 在建造桥梁、建筑物或复杂机械时，需要进行有限元分析来评估其结构强度和承受能力。模拟应力、应变、振动等，尤其是在考虑材料非线性和动态载荷时，需要庞大的计算资源。我们希望能模拟更大、更复杂的结构，或者进行更精细的失效分析。
自动驾驶和机器人技术： 自动驾驶汽车需要实时感知周围环境，做出决策并控制车辆。这涉及到大量的传感器数据处理（激光雷达、摄像头、雷达）、路径规划、决策制定以及对环境的精确建模。机器人也需要类似的实时感知和控制能力。对复杂场景进行高精度、低延迟的仿真和推理，对计算能力提出了极高的要求。
总结来说， 任何需要模拟真实世界复杂性、处理海量数据、探索巨大可能性空间或追求更高精度的领域，都可能受到计算能力的限制。我们对更深入的科学理解、更智能的机器、更优化的设计以及更美好的未来世界的渴望，都指向同一个方向：更强大的计算能力。当我们拥有了这些能力，很多今天看似遥不可及的目标，或许就能真正地成为现实。
网友意见
其实影视、设计行业对计算能力的要求也极高，例如场景的渲染计算、物理效果（刚体、柔体、流体、粒子、破碎等）模拟等都非常吃计算机资源，切身体验过学习摸索那些东西例如搞3D就因为计算性能限制真的苦不堪言，渲染时CPU长期满载，有时候调整一下参数看实际改变的结果就要等好久。那是几百、上千万甚至更多的多边形搞光线追踪（模拟光线的反射折射传播、光子的运动）以及4K以上分辨率的挑战。还好近年来GPU计算发展越来越快。用GPU跑那些比CPU快的多，相对就舒坦不少（更重要的是成本降低）。当然艺术方面用的是单精度浮点运算能力，科学领域用的是双精度浮点运算。
生成下面那些以假乱真的场景（都是我做着玩的，不是照片）都需要大量的计算，比玩游戏的计算量大多了。
那些好莱坞大片的炫酷场景都是一大堆渲染服务器组联网慢慢渲染的（渲染农场）。如果计算能力进一步提高，一方面可以更快更便宜的完成特效、动画制作。另一方面也能更好更真实（特别是光影和物理效果）。让预算有限的小团队小工作室也能制作出阿凡达、复仇者联盟、海王等那些大片的影视特效，有效降低科幻电影成本。顺便说一下人工智能的发展能很好的优化性能提升效率，特别是消除恼人的噪点和锯齿，不必再一味的暴力计算了，快很多。
还有大家喜闻乐见的全息显示，除了显示技术本身的挑战外对渲染能力的需求也是疯狂暴增的，毕竟真正的全息显示是同时渲染很多视角，而不是一个或两个（立体电影）。特别是用上体积像素渲染和物理模拟后更是需要难以想象的计算性能。
最后希望AMD能注重通用计算的生态建设，不要继续让老黄的CUDA垄断。这样可以用廉价点的A卡跑各种高性能计算了。现在支持A卡计算的专业软件太少了。
我有一个梦想：等以后有钱了，我要买两个超算，一个用来搞科研，一个用来暖房间。
在计算物理这样的科研领域中，处处都能看见计算力不足带来的瓶颈。
举例来说，计算物理中常见的分子动力学(Molecular Dynamics, MD)模拟方法，其底层原理是经典力学（也有基于量子力学的，这里就不展开了），牛顿爵爷几百年前就搞明白了的东西。
一个最简单经典力学问题就是抛体运动：给出初始速度抛出一个物体，求其在重力下的运动轨迹。这类问题基本上是高中难度。MD其实跟抛体问题差不多，只不过把单个物体换成了N个原子，把重力换成原子间作用力（一般当作是已知的）。给定N个原子的初速度，已知原子间的相互作用力，按牛顿运动方程一步步算出其运动轨迹就行，就这么简单。
原理虽然简单，但MD算起来却不容易，这一点往往体现在MD的计算量上。MD的计算量粗略的正比于原子步，也就是原子数N乘以模拟步数（模拟时间）。以一滴水为例，它包含约 个原子。MD每算一步大概能模拟秒，所以模拟一秒需要步。二者相乘，大约在 原子步量级。
那么，我们有多少计算力呢？不妨看看中国最快的超算太湖之光，它的浮点运算速度大约是每秒 次。乐观的假设一次浮点运算就能完成一个原子步（实际上远远不够），那么用中国最快的超算，在虚拟空间内将一滴水模拟一秒钟，至少要消耗秒的现实时间（约3171亿年）。
所以，限于有限的计算资源，多数情况下，研究人员往往只能对几十万个原子进行不到一微秒的小尺度模拟。
这样小尺度、短时间的模拟固然有其用武之处，但很多时候的却是满足不了研究需求的。例如想要模拟核辐射对材料的损伤，就得对材料进行数年的辐照模拟。类似的钢材的疲劳断裂、酸性环境对金属的腐蚀等模拟，都对时间和空间尺度有很高的要求。
用有限的计算能力来模拟尺度巨大的真实世界，必然要做很多取舍（近似），以精度换尺度。这就好比用渣像素相机拍一副精细的风景画，远看还行，放大一看全是马赛克，关键信息一个都看不清楚。
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