芯片的运行速度是由什么决定的？
最根本的，还是“工艺”和“架构”这两大块。
一、 工艺：芯片的“根基”
你可以把芯片工艺想象成建造一座城市的“地基”和“建筑材料”。地基越稳固，材料越精良，自然能盖出更高、更复杂的建筑，运行起来也就越有效率。
1. 制程工艺（纳米节点）： 这是大家最常听到的一个词，比如“XX纳米工艺”。这数字越小，代表着芯片的“电晶体”（就是芯片里最基本的那个开关）做得越小。
为什么越小越好？
集成度更高： 同样的面积，你可以塞进更多的电晶体。想象一下，你在一块地皮上造房子，地皮大小不变，如果你能把砖头做得更小，就能在同样的地皮上盖更多更小的房间，或者同样的房间数量但占地更少。这就像CPU核心数量、缓存大小的增加，都离不开更小的制程。
功耗更低： 电晶体越小，控制它开关所需的电压和电流就越低。这就像用更小的力气就能拧开一个阀门。电晶体开关一次耗的电就少了，整个芯片工作时发热就少，自然也就更省电，运行更稳定。
速度更快： 信号在更短的导线上（因为电晶体小了，连接它们的线路也短了）传输，所需的时间就越短。就像你跑一小段路和跑一段长路，肯定小段路用时少。这直接关系到芯片的时钟频率。
但事情不是绝对的： 比如从14nm到10nm再到7nm，这个数字下降的过程，不是简单地“缩小”。它涉及到光刻机的精度、新的材料、新的设计方法等等，每一步跨越都极其困难，也极其昂贵。而且，随着工艺不断逼近物理极限，缩小带来的性能提升和功耗降低的比例也在逐渐减小，成本却越来越高。
2. 材料和晶体管结构： 除了光刻精度，芯片里用的材料（比如硅、以及一些特殊的金属栅极材料）和电晶体的“长相”（比如FinFET、GAA FET等）也很重要。
FinFET（鳍式场效应晶体管）： 这是近些年主流的3D晶体管技术。它把传统的平面电晶体做成了“鳍片”状，让栅极（控制电晶体开关的那个“门”）能更好地控制沟道（电流流过的地方）。这就好比给阀门加上了更灵敏的“外壳”，控制得更精准，漏电流更少，开关速度更快。
GAAFET（GateAllAround FET）： 这是比FinFET更进一步的技术，栅极像“手”一样环绕着沟道，控制力更强，漏电流更低，是下一代工艺的核心。
二、 架构：芯片的“设计智慧”
工艺决定了你能用多小的“砖头”盖多大的“房子”，而架构则决定了你这个“房子”怎么设计，布局如何，才能让里面的人（数据）高效地流动。
1. 指令集架构 (ISA)： 这是芯片最底层的“语言规则”。比如x86（Intel、AMD用的）和ARM（手机、平板、苹果M系列用的）。不同的ISA有不同的指令集，指令集的效率、支持的功能都会影响芯片的性能。
CISC (Complex Instruction Set Computing) vs. RISC (Reduced Instruction Set Computing)： x86是CISC，指令功能强大但复杂，执行起来可能需要多个时钟周期。ARM是RISC，指令简单但数量多，执行效率高，更省电。现代CPU在设计上已经融合了两者的优点。
2. 微架构： 这是在ISA基础上的具体实现。就像同一款车，不同厂商有不同的发动机调校、变速箱匹配、底盘设计。微架构决定了CPU如何执行指令，如何处理数据，如何管理缓存等等。
流水线 (Pipeline)： 这是让CPU“并行工作”的核心技术。一条指令的执行可以分解成取指令、译码、执行、写回等多个阶段，CPU在执行一个指令的某个阶段时，可以同时处理下一个指令的另一个阶段。就像一条流水生产线，工人们各自负责一个环节，整个流程就大大加速了。
乱序执行 (OutofOrder Execution)： CPU不再严格按照指令出现的顺序来执行。如果一条指令需要等待数据，CPU会先跳过去执行其他已经准备好数据的指令，等前面指令的数据到了再回来执行。这就像一个聪明的厨师，不会傻等着一个食材，而是看到什么食材到了就先做什么菜。
分支预测 (Branch Prediction)： 程序执行过程中经常有“如果……就……，否则……就……”的判断（分支）。CPU会“猜”程序接下来会走向哪个分支，并提前执行那个分支的代码。如果猜对了，就节省了时间；猜错了，就丢弃已执行的部分，重新执行正确分支的代码。这就像你走在路上，提前预判哪个路口人多，选择人少的那条路走。
缓存 (Cache)： CPU内部有几级高速缓存（L1、L2、L3），用来存放CPU最常访问的数据和指令。CPU访问缓存比访问主内存（RAM）快得多。缓存的容量、速度、管理策略直接影响CPU的性能。
乱序执行、分支预测、缓存等技术的进步，让CPU可以在很短的时间内完成更多的计算，也就是提高了IPC（Instructions Per Clock，每时钟周期指令数）。
3. 核心数量和多线程： 现在的CPU通常有多颗核心，每颗核心都能独立执行指令。
多核 (Multicore)： 就像一个工厂有多个车间，可以同时处理多个任务。核心越多，越适合同时运行多个程序或处理复杂的并行任务。
超线程 (HyperThreading) / 同一指令多线程 (SMT)： 让一个物理核心能够模拟成两个逻辑核心，可以同时处理两个线程的指令。就像一个车间里，一个工人可以同时照看两台机器。
4. GPU架构： 对于图形处理芯片（GPU），其架构与CPU不同，它拥有海量的并行处理单元，非常适合处理图形渲染、科学计算等大量重复的并行任务。
三、 其他影响因素
除了工艺和架构，还有一些重要的因素也会影响芯片的实际运行速度：
1. 时钟频率 (Clock Speed)： 这是CPU内部时钟信号的频率，单位是GHz（千兆赫兹）。时钟信号就像心跳，每跳一次，CPU就能执行一步操作（或者一个阶段）。频率越高，单位时间内能执行的操作越多。
但要注意： 时钟频率不是唯一指标。即使两个CPU频率相同，如果它们的IPC不同，性能也会有很大差异。而且，高频率通常意味着高功耗和高发热。
2. 缓存大小与速度： 前面提到了，缓存对性能影响巨大。容量大、速度快、命中率高的缓存能显著提升CPU访问数据的效率。
3. 内存控制器和接口： CPU需要与内存（RAM）进行数据交换。内存控制器集成在CPU内部（现在大部分是），其性能、内存支持的类型（DDR4、DDR5）、频率、通道数，都会影响CPU获取数据的速度。
4. 互连技术 (Interconnect)： 芯片内部不同单元（如CPU核心、GPU、缓存）之间的通信速度也非常重要。比如Intel的Ring Bus、AMD的Infinity Fabric，它们决定了数据在芯片内部的“交通效率”。
5. 制造缺陷和良率： 即使是同一批生产出来的芯片，由于制造过程中微小的差异，性能也会有高低之分。芯片厂商会根据芯片的超频潜力、稳定运行的频率等进行“体质划分”，这也是为什么有些高端芯片可以超频到很高，而普通芯片就不行。
6. 散热与供电： 芯片在运行时会发热，如果散热不好，为了防止损坏，它会自动降低运行频率（降频）。稳定的供电也非常关键，不稳定的电力会导致芯片工作异常。
总结一下：
芯片的运行速度是一个综合性的结果，它就像一个运动员的表现，既需要他有强壮的体魄（工艺，小巧精密的电晶体，低功耗），也需要他有高超的技巧和聪明的头脑（架构，高效的指令集、流水线、乱序执行、分支预测、缓存管理）。
你不能只看“跑得多快”（时钟频率），还得看他“每一步跑得多稳，跑得多有效率”（IPC）。而且，别忘了他的“装备”（内存、散热）和“训练水平”（制造体质）。
所以，下次你看到一个芯片参数的时候，别只盯着那个GHz，去看看它的制程工艺、核心数、缓存、架构特点，才能更全面地理解它到底能跑多快，跑得有多好。
网友意见
这是一个很好的问题，我觉得有必要来点科普
既然是科普，我就不一开始搬出一堆术语
咱们慢慢来，我尽量类比到生活，用人话，从最底层一点点往上聊。我猜一开始就说STA估计会吓跑一堆人。
——————————— 写在最前面 ——————
首先得了解芯片里最基本的结构，这对理解芯片的原理包括速度是很有帮助的
总的来讲，芯片里最基本的结构类似于一个有阀门的水管
具体可以看写篇：
——————————— 1.水桶怎么才能快速的装满水？—————————
如果你看明白了上篇，你大概就知道，芯片快慢最底层的本质是如何快速的灌满水桶。
1.水流得大（Idsat）
2.水压得大（power supply voltage）
3.阀门得容易开（Vth）
4.桶得小（load cap）
5.水管得短（wire rc）
但这些都不是免费的，#1,2,3都有副作用，就是漏水(leakage power)会增加，所以在某个具体的工艺条件下，其实是速度和功耗的平衡。（现实远比这个复杂，但科普这些应该就够了）
但#4,5基本没什么副作用，除了贵
所以人们不断研发更先进的工艺，更小的尺寸，7nm 5nm 3nm什么的，一方面可以在单位面积放更多的管子(原先4 core，我现在放的下8core)，另一方面，对频率（速度）的提高也会很有帮助，除了贵，没毛病。
之后，我们就可以用合适大小，阀门松紧，合适水流快慢的管子搭成逻辑门，来表达“与，或，非”
以上的层级是芯片晶体管，门级的加快速度的办法。
———————— 2. 工厂怎么更加快速？———————
现在我们换个比方，假如芯片是个大工厂。这个工厂非常复杂，有很多的机器（combinational logic），货架（register），仓库（sram）。他们互相之前有极其复杂的工序。例如机器1从货架a上取了东西生产了半成品甲，机器2从仓库B上取了东西的某生产了半成品乙，机器3拿到半成品甲和乙生产出丙，放到了货架b上
这些机器，货架，包括仓库（原理稍有不同）都是由之前说的管子组成的。
（如果你好奇究竟有多复杂，最大的芯片工厂里大概有十亿个机器（billion instance count），几千万个货架，几亿个仓库货仓。
为了防止生产出错，一般需要大家统一节奏，即，同一拍货架或者仓库发出东西，下一拍得在中途的机器上生产好，按时把货放到下一个货架或者仓库。
从货架到下一个货架之间有若干个机器，这个我们暂时把它叫做机器链路（timing path）
所以想把生产搞的快快的还不出错，得
1.在关键的地方机器得快，用#1里说过的，用水流最大，水压最大，开关最容易开的管子做机器。
2.把关系紧密的机器和货架们放一起，别搞太远，时间都浪费在运货上了
3.对于两个货架间距离太远的，或者机器链路上机器数量太多，我们就在中间合适的地方增加一个货架。思路是，反正它一拍到不了，就允许这个慢点，不要为了它把整个工厂的生产节奏拖慢（当然，实际上这种也不是想加就能加的）
以上层级是门级和电路级提高芯片速度的办法。一般在这个层级，芯片的频率就定了，就是你看到的，这个2GHz，那个3GHz的了
到3GHz一定比2GHz牛吗？请看#3
———————— 3. 你的城市堵车吗 ——————
如果我上班距离5公里，
我坐公交可能需要1个小时，因为要等车，要走路
我开车可能45分钟，因为要出入地库，可能路上还堵车
我骑车可能30分钟
所以，可能用最慢的交通工具可能反而最快。
之前我们把芯片当工厂，现在我们再往上一层，我们来设计城市，哪里放工厂，哪里放居民，哪里用高速路，哪里开条运河，哪里可能堵车，用什么办法处理堵车，哪里设计港口和仓储，把慢速的水运大宗货物用汽车运走。。。
设计的不好，这里堵车那里爆仓，工厂拿不到原材料或者生产的货物运不出去。或者另一个极端，浪费大量土地建的全是路，没什么工厂，提高不了GDP。
设计好了，单位土地变量最高而且进货出货都顺畅，才能让终端用户感觉，真的是快。
以上是架构/soc设计
———————— 4. 以上都是芯片层级，但实际上影响芯片速度的还包括系统层级，包括封装，散热，供电。。。我还没想好怎么做比喻，有没有人有想法？
———————— 5.以上都是技术层面，实际上，芯片跑多快应该是市场部门根据市场需求，产品定位等等在设计之初就差不多定下来的，然后技术部门去评估做不做得到，以及资源成本。这个太不技术了，我就不聊了———————
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