为什么CPU/GPU的温度会在一瞬间波动十度以上？
CPU/GPU 温度瞬间飙升十几度，这可不是什么妖术，而是背后一系列复杂物理和计算过程在短短一刹那间产生的连锁反应。咱们来掰扯掰扯，为什么这玩意儿的热度跟坐过山车似的。
核心原因：计算需求的瞬息万变
你电脑里的 CPU 和 GPU，就像是辛勤工作的工人。平时它们可能悠闲地在办公室里处理一些日常事务，比如浏览网页、处理文档，这时候负荷不高，发热也相对稳定。但一旦有什么“急活儿”来了，比如你打开一款大型游戏，开始渲染一段复杂的视频，或者运行一个需要大量并行计算的程序，这些“工人”就得火力全开，疯狂地干活。
1. 核心负载的激增： 当你执行一个高强度的计算任务时，CPU 的核心（或者 GPU 的成千上万个流处理器）需要执行数以亿计的指令。这些指令被分解成无数个微小的步骤，每个步骤都需要晶体管的开关。每一次开关，都会消耗能量，而这些能量最终大部分会转化为热量散发出来。当任务突然变得非常繁重时，大量的核心会同时进入高频、高功耗状态，瞬间消耗的能量就会爆增，温度自然也就跟着往上涨。
2. 动态频率调整（Turbo Boost / Precision Boost）： 现代 CPU 和 GPU 都具备一种叫做“动态频率调整”的功能。简单说，就是当系统检测到有足够的余量时（比如散热良好，功耗也在允许范围内），它会自动提高运行频率，以更快的速度完成任务。这种频率提升通常是非常迅猛的，几毫秒之内就能从较低的频率飙升到很高的频率。频率上去了，性能自然也上去了，但功耗和发热量也随之指数级增长。所以，当你启动一个吃资源的应用，CPU/GPU 瞬间“超频”工作，温度也就一下子窜上去了。
3. 缓存（Cache）的作用： CPU 和 GPU 内部都有高速缓存（L1, L2, L3 cache）。当处理器需要的数据离它越近（即存储在缓存里），它的访问速度就越快，效率也越高。当应用程序需要的数据突然集中出现在缓存中，或者处理器需要频繁地从缓存中读取和写入数据时，缓存部分的活动也会增加，这也会产生额外的热量。
散热系统的响应滞后：
1. 热量传导的惰性： 处理器产生的热量并不是直接散发到空气中，而是需要经过一个传导过程。热量首先从 CPU/GPU 核心的硅片通过导热层（TIM，Thermal Interface Material，比如硅脂）传递到散热器（Heatsink）的底部，然后再通过散热器的鳍片传递到周围的空气中。这个传导过程，即使在金属材料之间，也存在一定的“惯性”或者说“延迟”。热量从源头产生，需要一段时间才能完全传导到散热器的大部分表面，并且被空气带走。所以，当计算需求瞬间爆发时，核心温度可能已经飙升，但散热器整体的温度变化需要一点时间来追赶。
2. 风扇的加速延迟： 大多数散热系统都依赖风扇来将热量从散热器上带走。风扇的速度通常是根据温度传感器反馈的信号来自动调节的。当温度传感器检测到温度迅速升高时，风扇会接收到指令并开始加速。但是，风扇从静止或低速状态加速到全速状态，也需要一个短暂的时间。在这个加速过程中，热量还在不断产生，但散热效率还没达到最高，这就会导致温度在风扇完全提速之前继续攀升。
3. 热容（Thermal Mass）： 散热器和主板上的其他组件都有一定的“热容”，这意味着它们需要吸收一定量的热量才能开始升温。当温度瞬间升高时，这些组件会吸收一部分热量，起到一定的缓冲作用。但是，当热量产生得非常快时，这个缓冲作用就显得微不足道了，温度还是会迅速升高。
一些不那么常见但可能存在的因素：
功耗限制和触发： 现代处理器有非常精密的功耗管理机制。当功耗触及某个阈值时，处理器可能会为了保护自身而进行一些动态调整，比如暂时降低频率，这也会影响温度的变化。有时候，瞬间的计算负载变化可能正好触发了这些功耗管理机制的快速响应，导致温度出现剧烈波动。
调度器的行为： CPU 的任务调度器负责将运行任务分配到各个核心。某些特定的任务切换或者线程调度，可能会导致某个核心的负载瞬间变得非常高，而其他核心相对空闲，这也会造成局部温度的快速变化。
传感器本身的精度和采样率： 虽然我们说“一瞬间”，但实际上温度传感器也是有采样频率的。可能传感器捕捉到的温度是在那个极短时间内的一个快照，而真实的温度变化曲线可能更平滑一些，但由于传感器采样点的关系，我们看到的就成了“瞬间”的巨大跳跃。
总结一下：
CPU/GPU 温度瞬间波动十度以上，是计算需求的突变与散热系统响应的滞后共同作用的结果。当你的电脑突然需要极高的计算能力时，处理器会拼命工作，频率飙升，功耗激增，产生大量热量。而同时，散热系统（风扇、导热介质）需要一点时间才能“跟上”这个变化，把这些热量有效地散发出去。这种“供热”和“散热”之间的瞬时不匹配，就造成了我们看到的温度“过山车”。
所以，下次看到 CPU/GPU 温度“噌”地一下就上去了，别太惊讶，这是它们在告诉你：“嘿，我这里正忙着呢！给我点时间喘口气，风扇也得加速起来！”
核心原因：计算需求的瞬息万变
你电脑里的 CPU 和 GPU，就像是辛勤工作的工人。平时它们可能悠闲地在办公室里处理一些日常事务，比如浏览网页、处理文档，这时候负荷不高，发热也相对稳定。但一旦有什么“急活儿”来了，比如你打开一款大型游戏，开始渲染一段复杂的视频，或者运行一个需要大量并行计算的程序，这些“工人”就得火力全开，疯狂地干活。
1. 核心负载的激增： 当你执行一个高强度的计算任务时，CPU 的核心（或者 GPU 的成千上万个流处理器）需要执行数以亿计的指令。这些指令被分解成无数个微小的步骤，每个步骤都需要晶体管的开关。每一次开关，都会消耗能量，而这些能量最终大部分会转化为热量散发出来。当任务突然变得非常繁重时，大量的核心会同时进入高频、高功耗状态，瞬间消耗的能量就会爆增，温度自然也就跟着往上涨。
2. 动态频率调整（Turbo Boost / Precision Boost）： 现代 CPU 和 GPU 都具备一种叫做“动态频率调整”的功能。简单说，就是当系统检测到有足够的余量时（比如散热良好，功耗也在允许范围内），它会自动提高运行频率，以更快的速度完成任务。这种频率提升通常是非常迅猛的，几毫秒之内就能从较低的频率飙升到很高的频率。频率上去了，性能自然也上去了，但功耗和发热量也随之指数级增长。所以，当你启动一个吃资源的应用，CPU/GPU 瞬间“超频”工作，温度也就一下子窜上去了。
3. 缓存（Cache）的作用： CPU 和 GPU 内部都有高速缓存（L1, L2, L3 cache）。当处理器需要的数据离它越近（即存储在缓存里），它的访问速度就越快，效率也越高。当应用程序需要的数据突然集中出现在缓存中，或者处理器需要频繁地从缓存中读取和写入数据时，缓存部分的活动也会增加，这也会产生额外的热量。
散热系统的响应滞后：
1. 热量传导的惰性： 处理器产生的热量并不是直接散发到空气中，而是需要经过一个传导过程。热量首先从 CPU/GPU 核心的硅片通过导热层（TIM，Thermal Interface Material，比如硅脂）传递到散热器（Heatsink）的底部，然后再通过散热器的鳍片传递到周围的空气中。这个传导过程，即使在金属材料之间，也存在一定的“惯性”或者说“延迟”。热量从源头产生，需要一段时间才能完全传导到散热器的大部分表面，并且被空气带走。所以，当计算需求瞬间爆发时，核心温度可能已经飙升，但散热器整体的温度变化需要一点时间来追赶。
2. 风扇的加速延迟： 大多数散热系统都依赖风扇来将热量从散热器上带走。风扇的速度通常是根据温度传感器反馈的信号来自动调节的。当温度传感器检测到温度迅速升高时，风扇会接收到指令并开始加速。但是，风扇从静止或低速状态加速到全速状态，也需要一个短暂的时间。在这个加速过程中，热量还在不断产生，但散热效率还没达到最高，这就会导致温度在风扇完全提速之前继续攀升。
3. 热容（Thermal Mass）： 散热器和主板上的其他组件都有一定的“热容”，这意味着它们需要吸收一定量的热量才能开始升温。当温度瞬间升高时，这些组件会吸收一部分热量，起到一定的缓冲作用。但是，当热量产生得非常快时，这个缓冲作用就显得微不足道了，温度还是会迅速升高。
一些不那么常见但可能存在的因素：
功耗限制和触发： 现代处理器有非常精密的功耗管理机制。当功耗触及某个阈值时，处理器可能会为了保护自身而进行一些动态调整，比如暂时降低频率，这也会影响温度的变化。有时候，瞬间的计算负载变化可能正好触发了这些功耗管理机制的快速响应，导致温度出现剧烈波动。
调度器的行为： CPU 的任务调度器负责将运行任务分配到各个核心。某些特定的任务切换或者线程调度，可能会导致某个核心的负载瞬间变得非常高，而其他核心相对空闲，这也会造成局部温度的快速变化。
传感器本身的精度和采样率： 虽然我们说“一瞬间”，但实际上温度传感器也是有采样频率的。可能传感器捕捉到的温度是在那个极短时间内的一个快照，而真实的温度变化曲线可能更平滑一些，但由于传感器采样点的关系，我们看到的就成了“瞬间”的巨大跳跃。
总结一下：
CPU/GPU 温度瞬间波动十度以上，是计算需求的突变与散热系统响应的滞后共同作用的结果。当你的电脑突然需要极高的计算能力时，处理器会拼命工作，频率飙升，功耗激增，产生大量热量。而同时，散热系统（风扇、导热介质）需要一点时间才能“跟上”这个变化，把这些热量有效地散发出去。这种“供热”和“散热”之间的瞬时不匹配，就造成了我们看到的温度“过山车”。
所以，下次看到 CPU/GPU 温度“噌”地一下就上去了，别太惊讶，这是它们在告诉你：“嘿，我这里正忙着呢！给我点时间喘口气，风扇也得加速起来！”
网友意见
作为曾经在N公司从事GPU power研究的来说上两句。
1.首先现代芯片的功率远比你想象的高，随随便便上100W。这里面绝大部分都会变成热能扩散出去。功耗已经成为制约处理器性能的重要瓶颈之一，曾经intel有个趋势图，说按之前芯片的集成发展速度，芯片的能量密度将超过太阳，是不是很夸张！
2.芯片体积小，比热值低。导致功率很快就能反应在温度上，滞后时间非常短。跑计算密集型的应用，如果去除散热装置，几秒钟芯片就能从常温升到八九十度。
既然芯片的温度跟功率息息相关，那有哪些因素会影响功率呢？芯片的功率由芯片上的晶体管组成，而晶体管的功率包括静态功率和动态功率。静态功率是主要受电压，温度，制成的影响；动态功率主要受频率，IPC(instruction per cycle)和电压影响。其中电压与静态和动态功率呈平方关系。
在题主所谓的烤机过程中，频率会在PMU控制下很快上升，同时为保证芯片的稳定运行，电压也必须伴随频率提升。再加上烤机的程序都是计算密集型，IPC非常高。这一切的一切都会导致温度上升飞快。在这过程中，有一瞬间会出现峰值性能，但是这个时间维持不了太久。因为受温度或power budget的限制，PMU要开始降频啦！最后会比较稳定的运行在某个频率上。
那为什么停止烤机，温度或者说功耗会下降的如此之快呢？很多同学可能会误以为是频率和电压下降导致的。但实际上IPC在这里才起了决定性作用。IPC随着程序停止，瞬间降到几乎为0。所以功耗和温度自然就下来了。电压和频率恰恰发生在这只后，PMU在一段时间内芯片idle才开始下调频率和电压。
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