大規模的并行計算幾乎可以看成是下一個十年將出現一個全新計算機架構的“寒武紀”大爆發，在那個時候，學術界和工業界計算機架構師將迎來一個激動人心的時代。
并行計算是一切高性能計算，也是AI算力指數級爆發的基礎。AI、ML、量子計算、生物計算等等前沿技術應用，都依靠并行計算做支撐。
并行計算現在已經處在一個全新的時代。2017年獲得圖靈獎的計算機體系結構大師Hennessey和Patterson指出，無論是在指令級處理的技術還是多核處理技術，通用處理器固有的低效率和縮放比定律、摩爾定律的終結，使得處理器架構師和設計者已經不太可能在通用的處理器上再保持顯著的性能改進。“計算機體系結構的改進、創新必須和并行算法、并行軟件的改進創新同步進行，越是高層的改進得到的性能和效率的提高越大。不管是突破摩爾定律還是馮?諾依曼瓶頸，都必須跨層次進行。”
而在疫情防控過程中，李院士所帶領的團隊在大規模并行計算方面為抗疫救災做出了重大的貢獻。
****突發，高性能計算、人工智能等先進計算技術的應用在病毒研究及疫情防控中發揮了重要作用。隨著近期“新基建”大潮的助推，未來幾十年并行計算將真正迎來“黃金時代”。
因為疫苗與抗病毒新藥研制涉及復雜的數學模型，必須借助數值方法應用并行計算求解，并行處理技術將在對抗病毒中發揮不可替代的作用。
同樣的還有分子動力學模擬，對于這種運算力和運算性能具有龐大要求的模擬運算，并行計算模式幾乎是為他量身打造的。
但是非常遺憾，在這一方面的研究，大家還是做的太少。原因非常多，其中兩個最重要的就是：
一個是目前用超級計算機來進行分子動力學模擬效果并不是特別好，實驗結果并不準確，有這功夫，還不如去做實驗探究來的精確，數據更具有價值；
第二個就是模擬的時間太短了，比如說你用超級計算機算了一個月，才能夠模擬出他碰撞的一秒，這可真是太尷尬了…要知道用超算來進行模擬運算并不便宜，那他這一次來舉例，雖然兩個人都不差錢兒，但是就那么短短的三次實驗，就燒掉了兩百多萬美元，還什么都沒有做出來。
你要說做實驗的話，就算是他燒了，還能剩下一點兒灰呢，但是這個模擬運算過程中出現故障以后，計算機中殘存的那些數據基本上沒有太大的價值。
所以李院士雖然是這方面的專家，但是現實中并沒有太多的機會來給他大展拳腳。一個院士所能夠得到的支持還是太少了，最起碼相較于大衛肖，還有王峰這種自己又非常非常有錢而且還有人脈的人，它能夠得到的資源支持就不夠看了。
但是這顯然已經是過去式了，再有了王峰的財力支持之后，再加上大衛肖的技術團隊現有的技術資料，以及海思這樣的專業半導體設計團隊的鼎力支持，老李就沒有打過這么富裕的仗了！