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第136章 生物计算机（第2页）

举个例子：要破解现在常用的一个rsa密码系统，用当前最大、最好超级计算机需要花60万年，但用一个有相当储存功能的量子计算机，则只需花上不到3个小时！

是不是很不可思议，对，量子计算机的计算能力就是这样的不可思议。

可以说在计算能力上，量子计算机比生物计算机还厉害，生物计算机也就能比最新的计算机快十亿倍。

而量子计算机主要是看有多少个量子位，每多一个就*2，这种指数级的增长任何人都不能忽视。

如果仅考虑计算能力，无疑量子计算是最最合适的，但是我们都知道现在的互联网企业，关注的硬件主要有，cpu、内存、网络、io这四样。

网络有了第二智慧的量子通信，所以再也不是制约互联网快速发展的瓶颈了。

而cpu、内存和io却是另一个难题，量子计算机在cpu上可以说是无敌的，我们知道cpu是衡量一个计算机的性能的重要指标，计算机计算机重要的就在计算两个字否则和其他的机器就没有区别了。

在传统的互联网应用里面，用到大量cpu计算的应用，最典型的有视频转码。

并且随着这几年人工智能的火热，计算机的计算能力更加重要了，不过除了cpu人们发现了更加适合神经网络算法的一个硬件，那就是gpu。

gpu本来是英伟大公司开发出来，用图像处理的，因为他的处理单元多，能进行大量并行的简单计算，所以现在高画质的游戏，对电脑的显卡要求特别的高。

自从gpu训练神经网络的功能被研究人员发现以后，英伟大公司的市值在这几年增长了不少。

因为被刺激到，所以更多的公司企业还有国家开始投入到了量子计算机的研究。

如果从内存方面来分析，量子计算机就显得有点力不从心，现在的内存都是采用的内存条，可能大的有几t的，但是比起来存储，它的价格要贵上好多。

当代互联网中用到缓存的地方，最最典型的是内存数据库，为了加快应用程序的访问速度，很多人缓存了一些数据在内存数据库中，或者用其他的方式把数据放在了内存中。

如果将来内存变得更加便宜，可能会出现所有的数据直接放在内存中，这样互联网应用的性能绝对能再上一个台阶。

这里，生物计算有比量子计算机更有优势，那就是，生物计算机，没有内存，它本身既是内存又是存储，不过读写速度估计能和第一代计算机相比了，优点和缺点并存。

再来说下io性能和存储，io性能对于大量读写磁盘的应用影响很大，比如我们都所熟知的数据库软件，有很大一部分就是把数据写到了磁盘上面，他们对io的性能要求很高。

所以很多数据库工程师把他们的用到的磁盘从传统的机械硬盘换位了ssd固态硬盘。

为什么有的人觉得水果的电脑会比微硬公司的系统好用，其实ssd就是其中的一个原因，因为水果的电脑基本上都是用的ssd，而微硬的操系统太广泛了，目标群体大部分都是用的机械硬盘。

对于存储来说，生物计算的存储能力是其他所有超级计算机都望尘莫及的，一个冬枣体积大小的蛋白质分子集合就能存储现在互联网所有的数据，不过因为算法问题它的读取速度实在是太慢了。

量子计算机只有计算的优势，而生物计算有存储和计算的巨大优势。

综合考虑了能耗，计算能力，存储能力，研发的难度，还考虑了以后人工智能，林奇决定把超计算机的方向定位生物计算。

定下来目标以后，林奇感觉压在自己身上的一块大石头突然间轻了很多。

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