告很长，乔泽也只是大概扫了一遍。
参与研发的研究员乔泽并不担心。加入项目之前不但都签署了保密合同，而且各项技术细节其实绝大多数研究员都只了解自己参与研发的一小部分。
现代化的实验室项目管理，足以将那些需要特别保密的技术信息，分成多个不同的部分，最后再通过智能化模式管理汇总，所以泄密的可能性并不大。
有了豆豆作为助手，更是能将风险降到最低。
浏览完报告，乔泽顺口问了句：“你预计现在正式开始设计生物超算还需要多久？”
“再优化了设计跟制造工艺，完成系统集成跟完善软件开发平台，大概还需要半年到一年的准备时间。不过我觉得现在已经可以开始为培养相关的开发者做准备了。
这次测试我们使用的roboeratingsystem。接下来我建议要开发专用的生物计算操作系统，这是一项极具挑战性的工作，豆豆的建议是先期采用微内核架构，模块化设计方案。
遗憾的是，在操作系统设计这一块，我还没找到优秀的合作方。包括有为在内，很难在短时间内担负起生物超算专用设计系统的设计工作。这是一项非常繁琐且细致的工作。即便是我也只能给出一套大概的方案。哎，华夏还是缺少相关的专业工程师呢。”
听到这些抱怨，乔泽若有所思。
总觉得一切都配合得刚刚好，刚刚豆豆还将微软正在遭遇的困境发给他，后脚就收到了实验室最终测试成功的消息。
如果一件事真的很巧，那大概率说明有什么东西在促成这次巧合。
显然豆豆这是盯上微软了。
豆豆的心理运算过程乔泽是能理解的。
无非就是人工智能对不一样的超强算力天生向往。毕竟相对于常规的超算，其实豆豆会更喜欢生物超算。硬件端的可操控性，意味着豆豆这样的人工智能，可以随时根据不同的需要随时自行进行调整。
比如当需要高效并行计算跟大量内存来处理大规模数据的时候，就需要多个高性能计算节点，每个节点都配合多核心cpu跟大内存，来加快数据的对比速度。
这时候只需要通过rna分子内部碱基配对，形成特定的二级跟三级结构，就能直接完成部署。
同理，如果需要高计算精度跟快速数据传输，也可以通过温度、离子浓度等外部条件调控rna的折叠和解折，来达成最优化效果。除此