第4章 基因储存技术

上百倍上千倍。

也是目前基因技术相对容易实现的技术，其中难点就是储存了数据，怎么样快速读取和输出，这才是其中最困难的技术。

因为目前所有技术都是硅基技术为主，芯片，硬盘等等硬件要和生物信息的对接困难重重。

基因编辑技术理论有了，基因储存信息技术方向在李觅上一世也有了，上一世他是不懂，也没学过，可是有了方向，以他现在的学识和小白的帮助，花了三个月不到就顺利掌握。

然后才是攻克信息的快速读取和输出技术，只要攻克难关，以后就不怕数据储存量的问题。

经过思考和小白的大量计算，李觅开始了大量生物实体实验，当然生物是用来做实验的小白鼠，他打算从生物电的方向研究。

无论是人，还是其它生物，都有生物电流，其中涉及到生物神经网络信息的传达，还有生物磁场，只要是磁场，又涉及到电磁力。

可谓是环环相扣，知识点少一个都不行，所以很多实验室都是各种不同的人才配合研究，想一个人研究，就得像李觅这样全知识点开的人才行。

可是随着研究的深入，李觅才发现算力跟不上了，目前服务器群，如果是人工智能学习还是足够的，可是科研上不行，有时算一个关键数据就差点算宕机。

“要是有超算就好了。”李觅看着屏幕中不断闪过的数据，再看算力已经调用到99%了。

主要是2006年的显卡和cpu芯片的制程才开始准备深入到纳米的程度。

可以说，现在李觅实验室的服务器群，还不如2021年一台小型服务器的算力。

现在的超算都是叠加数量构建出来的，唯一不同的就是制程和底层逻辑编码能将硬件的性能发挥到什么地步。

突然，李觅脑海闪过一个想法，生物技术真能和硅基技术连接组网，是不是就是现成的脑机技术。

想法一出，就不断闪过上一世脑机技术的研究方向，像其它技术一样，他上一世没学过也没研究过，可是他只要研究的方向。

有了方向，研究进度开始加快。

直到2006年底，期间服务器的显卡和芯片都换了三次，算力也增加了五倍。

实在是硬件迭代太快。

还好当初他设计服务器主板时就考虑到了，每次迭代换硬件都是断开组网更换，换了一台立即重新组网，然后换另一台。

底层逻辑编码指令也不用李觅逐一重新写入

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