Unter Computing in der Werkstoffwissenschaft versteht man den systematischen Einsatz rechnergestützter Methoden zur Modellierung, Simulation, Analyse und Optimierung von Materialien und Prozessen. Es umfasst klassische numerische Verfahren auf CPUs und GPUs ebenso wie spezialisierte Architekturen, z. B. neuromorphe Systeme, Quantenrechner oder optisches Rechnen.

Auf konventionellen Architekturen bilden Dichtefunktionaltheorie (DFT), Molekulardynamik (MD), Monte‑Carlo‑Methoden und Kontinuumsmodelle (FEM, Phasenfeld) die Grundlage. High‑Throughput Computing erlaubt die automatisierte Berechnung sehr großer Zustandsräume, etwa in der Hochdurchsatz‑Legierungs‑ oder Katalysatorsuche, häufig orchestriert über Cloud‑Computing‑Infrastrukturen und Exaskale‑Systeme. GPU‑Berechnung beschleunigt hierbei stark parallele Kerne wie MD oder ab‑initio‑Methode mit niedrigerer Genauigkeit.

Neue Paradigmen wie Reservoir Computing, neuromorphe Hardware und maschinelles Lernen dienen der Datenanalyse und dem Aufbau surrogater Materialmodelle, die komplexe Mikrostruktur‑Eigenschafts‑Beziehungen approximieren. Quantencomputing, inklusive adiabater Quantenkomputation, wird perspektivisch für elektronische Strukturprobleme und kombinatorische Optimierung in der Werkstoffentwicklung untersucht, befindet sich aber überwiegend noch im Forschungsstadium.

Auf Software‑Ebene spielen Skriptsprachen wie Python eine zentrale Rolle für Datenverarbeitung, Workflow‑Automatisierung und die Kopplung heterogener Simulations‑ und Experimentdaten. Insgesamt ermöglicht Computing die Verschiebung vom empirischen Versuch‑Irrtum‑Ansatz hin zu rationalem, vorhersagegetriebenem Materialdesign.