CPU 能靠增大单核的规模去提高单核性能么？
我们得先明白，CPU 的性能不是只有一个数字来衡量的，而是由很多复杂的因素共同决定的。而单核性能，就是指 CPU 的一个核心在执行一个任务时，能够有多快、多高效地完成。增大单核规模，就是从不同的维度去优化和加强这一个核心的功能。
那么，具体是哪些方面可以“增大规模”来提升单核性能呢？我们可以从以下几个关键点来详细聊聊：
1. 更大的缓存（Cache）：CPU 的“小金库”
想象一下，CPU 在工作时就像一个厨师，需要不断地从冰箱里拿食材。缓存就是 CPU 放在自己身边的一个小冰箱，里面存放着最常用、最可能接下来需要用到的数据和指令。
缓存容量的增大： 传统的缓存可能只能放很少的食材，CPU 每次都需要跑到“大冰箱”（内存）去拿，这样就很慢。如果把“小冰箱”做得更大，就能一次性装下更多东西，甚至把最近用过的、接下来很可能还会用到的食材都备齐了。这样一来，CPU 在执行指令时，绝大多数情况下都能在缓存里找到所需数据，减少了访问内存的次数，自然就快了。
缓存层级的优化和增大： 现在很多 CPU 都有 L1、L2、L3 等多级缓存。L1 缓存最小、最快，离 CPU 核心最近，就像厨师手边的调料罐；L2 缓存比 L1 大一点，速度稍慢，就像旁边的操作台；L3 缓存更大、更慢，可以看作是共享给多个核心的“储物柜”。通过增大每一级缓存的容量，并且优化它们之间的数据流动效率，可以进一步减少 CPU 等待数据的时间。
缓存的替换策略和预取技术： 不仅仅是容量大，如何把“对的”东西放在缓存里也很重要。比如，CPU 会用更聪明的算法来决定哪些数据应该被保留，哪些可以被替换掉。同时，CPU 还会具备“预取”能力，提前预测你可能要用的数据，在你还没发出请求之前就把它放到缓存里，这就像厨师已经猜到你下一步要做什么菜，提前把配料准备好了。
2. 更复杂、更强大的指令集（Instruction Set）和执行单元
指令集就像是 CPU 的“菜谱”，告诉它能做什么。执行单元就是实现这些菜谱的“厨具”。
增强的指令集（ISA）： CPU 可以支持更复杂的指令。比如，以前可能需要好几条简单的指令才能完成一个乘法运算，现在一条指令就能搞定。或者，支持 SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令，一条指令可以同时处理多个数据项，在处理图像、音视频、科学计算等任务时效率极高。这就像是厨师从只会切菜变成会用专业厨师机，效率天差地别。
更多的执行单元： CPU 内部有很多专门负责不同工作的“小部门”，比如负责整数运算的 ALU（Arithmetic Logic Unit）、负责浮点运算的 FPU（FloatingPoint Unit）、负责加载/存储数据的 Load/Store Unit 等。通过增加这些执行单元的数量，可以让 CPU 同时执行更多的操作。就像一个大厨房里配备了更多的炉灶、烤箱、切菜机，可以同时烹饪多个菜肴。
更深的流水线（Pipelining）： 流水线就像一个工厂的装配线，把一条指令的执行过程分解成多个阶段（取指令、解码、执行、写回等），每个阶段由不同的硬件单元负责。当一个阶段完成后，就立即交给下一个阶段，而当前阶段的硬件单元可以立即处理下一条指令的这个阶段。通过增加流水线的深度（即分解成更多阶段），可以提高指令的吞吐量。但是，深度过深也可能带来“流水线冲突”（当下一条指令依赖于上一条指令的结果时，需要等待），所以需要配合其他技术来缓解。增大单核规模也可以体现在优化流水线的深度和管理上。
3. 更智能的指令预测和乱序执行（OutofOrder Execution）
这部分是提升单核性能的关键，也是让 CPU 看起来“像人一样聪明”的地方。
分支预测（Branch Prediction）： CPU 在执行程序时，经常会遇到“如果……那么……”这样的判断（条件分支）。CPU 需要预测这个判断的结果，以便提前加载和执行下一条指令。如果预测错了，就需要丢弃已经执行的结果，重新开始，这会造成性能损失。通过增大分支预测器的规模和复杂性（比如增加预测器的表项、采用更高级的预测算法），可以提高预测的准确率，从而减少因预测错误造成的等待时间。
乱序执行（OutofOrder Execution, OOO）： 传统的 CPU 是严格按照程序指令的顺序执行的，但很多时候，后面的指令并不依赖于前面指令的结果。乱序执行允许 CPU 在不改变最终结果的前提下，重新安排指令的执行顺序，找到那些可以提前执行的指令，优先执行。这就好比厨师在等待某个食材加热的时候，可以先去做别的准备工作，而不是傻傻地站着。增大乱序执行的“重排序缓冲区”（Reorder Buffer, ROB）等硬件的规模，可以让 CPU 能够跟踪和处理更多的指令，发现更多的并行执行机会。
4. 更高的时钟频率（Clock Speed）
时钟频率是指 CPU 每秒钟可以执行多少个时钟周期。每个时钟周期，CPU 可以完成一部分最基本的工作。理论上，时钟频率越高，单位时间内执行的指令就越多，性能就越强。
缩小晶体管尺寸和改进工艺： 增大单核规模也意味着采用更先进的制造工艺，让晶体管更小、更密集。更小的晶体管意味着更短的信号传播路径，更低的功耗，这为提高时钟频率提供了基础。更小的晶体管还能在相同面积下集成更多的电路，从而容纳更复杂的执行单元和更大的缓存。
架构上的改进来降低功耗： 尽管提高频率会增加功耗和发热，但通过精细的电源管理、动态频率调整（Turbo Boost/Precision Boost 等技术）以及更高效的电路设计，可以在保证稳定性的前提下，适时地提升时钟频率来获得更高的性能。
5. 更优化的微架构（Microarchitecture）设计
微架构是指 CPU 内部的具体实现方式，包括指令流水线的具体设计、执行单元的布局、缓存控制器等等。
更宽的执行宽度（Execution Width）： 这指的是 CPU 在一个时钟周期内可以同时发射并执行多少条指令。比如，一个核心可能有 4 个整数执行单元，那么它的整数执行宽度就是 4。增大这个宽度，意味着可以在每个时钟周期内做更多的事情。
更高效的指令解码和发射： 优化指令解码和发射的逻辑，使其能更快、更准确地将指令送入相应的执行单元，也是提升性能的关键。
举个例子：
你可以把一个 CPU 的核心想象成一个学生在做作业。
增大缓存： 就像给学生准备了一个更大的书桌，上面放满了课本、参考书、草稿纸，他不用经常去图书馆（内存）找资料，做题自然就快了很多。
更强的指令集和执行单元： 就像学生不仅会加减乘除，还会三角函数、微积分，并且手头有一套高科技计算器（多执行单元）和一个超级大脑（复杂的逻辑单元），解题速度当然比只会基础运算的学生快。
分支预测和乱序执行： 就像一个聪明的学生，在做一道题时，如果遇到一个需要查阅资料的步骤，他不会停下来，而是先去翻另一道题的答案，或者提前预测出需要什么资料，等需要的时候就直接拿过来用，而不是卡在那里。
时钟频率： 就像学生写字的速度，写得越快，单位时间完成的字数就越多。
微架构： 就像学生的学习方法和思考模式，有条理、高效的学习方法（优化的微架构）能让他学得更快。
总结一下：
CPU 靠增大单核的规模来提高单核性能，是通过在硬件层面进行全方位的升级和优化来实现的。这不仅仅是简单地把某个部分做大，而是涉及到更精密的电路设计、更复杂的逻辑控制、更智能的预测算法以及更先进的制造工艺。通过增加缓存容量、增强指令集能力、配备更多更强的执行单元、优化流水线设计、提升分支预测和乱序执行的效率，以及在工艺允许范围内提高时钟频率，一个单核的“个体”就能变得更加强大和高效，在执行单个任务时展现出更卓越的性能。
当然，任何技术都有其物理极限和成本效益的考量。随着单核的规模不断增大，其功耗、发热、设计复杂度以及对时钟频率的限制也会越来越显著。这也是为什么后来多核处理器（通过集成多个单核）成为提升整体计算性能的重要发展方向，但即便如此，每一个单核本身的性能优化依然是重中之重。
网友意见
可以。
单核规模提升确实会提高单核性能，或者准确的说，是单核性能的提升确实需要提升规模。
但是这种提升是有限的，而且瓶颈越来越明显。比如初期提升100％规模也许提升了90％ 性能，往后提升100％规模可能只能提升10％性能，再往后提升100％规模只能提升2％ 性能等等。
随着规模的不断提升，对性能的提升会越来越困难。代价越来越大，成本越来越高。
M1就是一种不计成本提升单核性能的方案，这个方案导致了它的成本过高，无法作为通用处理器出售。
Update：昨晚上写的时候，主要考虑的是CPU设计的挑战，但是忽略了一个同样重要的问题是程序本身的特性：有的程序本身就是“不进油盐”，任由你CPU怎么scaling-up都无法获得显著性能提升。
在指令流方面，有的程序就是无法预测的：例如一个分支是if (rand(0, 1) > 0.5)，那么这个分支本身就无法预测。更难预测的是随机的间接跳转，例如Zoo = List(Animals)，你遍历Zoo：for animal in Zoo: animal.eat()，每个动物有不同的eat的实现，而且每个动物在Zoo里面是随机序，那么这个eat的实现的PC就非常难预测。对于无法预测的程序，指令窗口再大、宽度再宽，也只是“徒增功耗”。
在寄存器数据流方面，Scaling-up指令窗口大小是为了在窗口内容纳更大的数据流图、挖掘更多的ILP机会。极端情况下，如果一个程序的每一条指令都依赖于上一条指令，那么窗口100和窗口1000不会带来性能改进。嘛，我的一个研究工作就是研究怎么scaling-up窗口，发现窗口不敏感的程序也不少……
在访存数据流方面也有类似的问题，有的应用的局部性就是很差、footprint很大、难以预测，除非你的SRAM堆到4G+，否则就是放不下。例如SPECCPU里面的mcf就有一点这种意思，但是似乎最先进的商业处理器在mcf上已经捞到一点油水，也就是说mcf不属于完全“油盐不进”的。
难得遇到我读博的细分领域的问题，简略回答一下：
题主说的增大规模，我们一般称为“Scaling-up”。Scaling-up是可以提升性能的，但是有几个基础性的挑战。
可以是指：不考虑功耗、频率的前提下，增加晶体管的数量是可以提高同频性能的。
挑战是大头。
首先，有一个最常见的、最容易理解的答案。因为Dennard scaling不复存在，同频率下，粗暴地增加规模会增加功耗。当然，以多核的方法增加规模，全核跑起来功耗也吃不消，所以这不是单核特有的问题。
均衡——存乎万物之间
对CPU单核而言，一个最根本的问题是：CPU流水级从头到尾、层次结构从内到外必须达到一个均衡的状态，才能发挥各部分的性能潜力。这导致CPU无法像GPU那样通过堆流处理器来提升性能。
我打一个比方，CPU如果单纯地堆发射宽度和运算单元，就会像七龙珠里面特南克斯在超赛一阶段膨胀肌肉一样，纸面数值上去了，但是还是被沙鲁吊打，因为身体的敏捷性拉胯了。
其实香山处理器的第一代架构就存在这样的问题，雁栖湖架构的发射宽度非常夸张，但是性能一般（SPEC06 ~7/GHz）。而香山处理器的第二代南湖架构在没怎么增加发射宽度的前提下，性能获得了显著的提升。其实就是拓宽了瓶颈部分，使之与高发射宽度更加匹配了。
那么哪些部分需要平衡呢？
我习惯把CPU的功能分为三部分：指令流、寄存器数据流、访存数据流。这三部分都是需要平衡的，与此同时这些部分还存在无法暴力 Scaling-up 的因素。
首先是定义：
- 指令流：从取指到重命名，包括 I-Cache
- 寄存器数据流：分发、发射、执行、写回、提交
- 访存数据流：访存推测、LSU、Cache
指令流
指令流这部分Scaling-up的需求是准确的、高带宽的、连续的指令供应。准确是指分支预测的准确率，分支预测要是不准，1024的窗口、32发射也白搭，不多说了。而且规模越大、in-flight的指令越多，对准确率要求越高。
准确性带来的挑战。TAGE和Perceptron这类分支预测器要用RAM装TAGE Table和NN的权重，一般RAM越大Hash冲突越少。但是RAM越大面积也就越大，面积大到一定程度延迟就上去了，如果你在这里打拍了就会影响指令供应的连续性。
高带宽带来的挑战。x86有个特有的问题：指令变长，后一条指令的起始位置依赖于前一条指令的类型，这导致译码是一个串行的组合逻辑。RISC基本可以并行译码，但是重命名的时候RISC和x86一样：后一条指令重命名（可能）依赖于前一条指令重命名的结果，这也是一条串行依赖路径。这些串行依赖路径的存在，导致你不能暴力Scaling-up译码宽度或者重命名宽度。
寄存器数据流
寄存器数据流是我从入学到现在都在关注的问题。根据[1] 和[2] 这两篇文章的结果，物理寄存器堆和发射队列的线延迟在先进工艺下会贡献主要的时延。我和工业界的前辈交流时，大家也说这些是典型的频率瓶颈。结果就是“Clock rate versus IPC”：我们如果肆无忌惮地增加物理寄存器堆和发射队列的大小或者读写口数量，即使同频性能上去了，处理器的频率也做不上去。
当然，两篇经典论文的年代非常久远，他们观察到的现象在今天是否是关键瓶颈，我也不笃定。尤其是在Apple的指令窗口做到了600+项时，我对此愈发感到怀疑：一般指令窗口和物理寄存器堆、发射队列需要一起Scaling-up才能获得较好的收益。一种猜测是Apple在架构设计或者物理设计方面发现了什么黑科技吗？另一个猜测是：M1反正只跑3GHz，不像Intel要跑5GHz，而600是在目前TSMC的工艺和Apple的物理能力下的极限？
访存数据流
首先是访存推测，它的性质和分支预测是类似的：如果经常推测错，流水线就填不满，再宽也白搭。
然后是LSQ，尤其是Store Queue，它和发射队列有类似的问题。
最头疼的是Cache，包括L2、L3。大家最熟悉的是Memory Wall问题，我就不展开了。还有一个问题就是L1的带宽问题：Scaling-up的时候，每周期的访存指令数量越来越多，L1 DCache如何在同一个周期响应更多的请求？分bank？SRAM的读写口数量跟得上吗？
要大幅提高核的规模你需要提高什么？
总结一下：
- 更高的分支预测准确率和访存推测，你的敌人是RAM的面积
- 更大的指令供应带宽，你的敌人重命名的串行时延（和译码的串行时延（x86））
- 更大的PRF、发射队列和LSQ，你的敌人是PRF和CAM的线延迟
- 更少的Cache miss，你可以暴力堆容量，也可以改进替换、预取算法
- 更大的DCache的带宽，你的敌人是DCache的时延要求
以我目前的知识，能看到的就是这些
参考
- ^Palacharla, Subbarao, Norman P. Jouppi, and James E. Smith. "Complexity-effective superscalar processors." Proceedings of the 24th annual international symposium on Computer architecture. 1997. https://minds.wisconsin.edu/bitstream/handle/1793/11224/file_1.pdf?sequence=1
- ^Agarwal, Vikas, et al. "Clock rate versus IPC: The end of the road for conventional microarchitectures." Proceedings of the 27th annual international symposium on Computer architecture. 2000. http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/academic/class/15740-f02/public/doc/discussions/uniprocessors/technology/ipc.pdf
不是这么简单的问题。
（1）核的性能有很多指标，主频是最短周期的关键，这个和规模无关，而是和工艺技术最稳定相关。
（2）大部分运算都会涉及与I/O打交道的问题，这个I/O的瓶颈影响运算的速度。
（3）核的规模主要是位数决定，L1，L2，L3的适当增大，可以使得缓冲存储时不与外部的内存打交道，可以快一点。位数越多，并行总线，I/O的串并转换就会增多。所以目前处理器的核最大就是64位。
（4）核的数量多少也是可以并行（进程）的关键，曾经研究过128，256核的，现在基本回到16-32核。因为核多，总线裁决就需要多，64核，每2个需要一个总线裁决，就需要32个（核裁决）。还需要在裁决上再裁决，16个，再裁决，8个，再裁决4个，再裁决2个，输出1个。由此可见输出到芯片外只能一套数据总线和地址总线，而64核时，需要五级总线裁决，效率反而会下降，影响性能。所以处理器的通用性不是单核复杂或者规模那么简单的问题。
好久没有写相关话题的回答了，这个问题就来简答写一下
首先明确一个观点——堆更多的晶体管可以提高性能
但是堆晶体管不是目的，这是手段，务必牢记这一点
通过堆晶体管、往哪里堆晶体管来实现更高的ILP，并不是只需要堆晶体管就可以提高了，这里坑很大不太想写太多，简单说一下大概是以实现更宽的架构、更深的流水线和Buffer、更多的执行单元以及更高效的缓存结构，这些是传统的提高综合性能的手段，还有其他的一些提高IPC的手段比如说SIMD，堆规模肯定有用的，但是要看你堆在了哪里、怎么堆，不是无脑堆就有提升的，
“在核心数不变的情况下，作死的堆CPU单核规模把东西都做大一点，放更多的晶体管来提高整体性能”。
这个就有现成的例子，intel和AMD这些年的架构演进都可以直接参考，
像intel从一代酷睿到7代酷睿，i7一直都是4C8T，这就是核心数不变，但是这其中涉及到Nehalem→Sandy Bridge→Ivy Vridge→Haswell→Broadwell→Skylake（Kabylake）的架构演进，详细架构图是这些：
有兴趣的可以看看，按照intel官方给出的参考提升，Sandy Bridge对比Nehalem架构提升10%的IPC，Ivy Bridge对比Sandy Bridge提升5%的IPC，然后Haswell对比Ivy Bridge提升10%的IPC，Broadwell对比Haswell提升5%的IPC（实际3%），Skylake对比Broadwell提升10%的IPC，这就是这几代酷睿演进以来的提升，最近的两代则是以Sunny Cove/Willow Cove、Golden Cove架构来演进的，由于这两代资料比较多，我就不细说了
AMD这边最近的几代是ZEN→ZEN2→ZEN3来演进，ZEN+其实就是ZEN架构只是小幅度改善了延迟，不能算新架构。我U盘忘在了公司所以现在手边就没有存这三个架构图的文件了，下次会公司再补上。
如果仔细翻它们的资料就可以发现它们的架构规模就是在不断地扩大，也就是以堆晶体管为手段来扩大的，但是近些年来IPC的挖掘放缓了不少，瓶颈凸显，单纯依靠IPC提升去显著提高单核性能已经很不容易了，基本上都得挖一下制程的潜力，借此来提高频率，毕竟频率提高也是可以提高性能的（虽然频率越高IPC会衰减，但是总体来说性能还是有提升的）
CPU单线程性能难提升所以才开发多核处理器，但是以次获得的性能提高也并不是纯利好，CPU进入多核时代意味着程序员不用修改一行代码就能获得提升的时代正在远去了，
多核CPU也需要调度
不仅仅是异构大小核CPU需要调度，多核处理器也需要调度，异构大小核只是在传统多线程调度上进一步加大难度，如何调度才能发挥出最大的性能？
举个例子，建房屋的工作包给一个小团队，在假设每个人能力相同时，要想获得最理想的加速，这个团队的每个人得分配到合理的、一样的工作任务，这是一个难点，不然总是一两个人做显著更多的工作，其他人摸鱼这样就无法达到最好的效果。然后施工过程中团队内部还会交流合作，这也会花费时间，
CPU多核调度也要面临很多问题，这也是多核优化也比较难推进的原因，一方面是难做，另一方面是成本高（费时费力）。
如果协调不顺，以前有过一个很典型的例子，A核心需要一组数据，但是这组数据可能在B核心的缓存里，B核心说这数据我还没算出来，我去催C核心要点数据，C核心说这数据在D核心那里，D核心说先把A核心的XX数据和B核心的XX数据给我我就能算出来了，是不是一团乱麻且效率低下？
当然目前的软件多核优化普遍不好主要还是多年以来绝大多数用户所使用的处理器核心数不多的原因，同时有一部分软件确实不需要做什么多核优化（对性能需求高的才做多核优化），这几年四核以上的处理器越来越普及所以乐观的看未来会有更多的软件会做多核优化
GPU确实现在提高速度要比CPU快，一个最直接的表现就在制程上，每次制程大升级对GPU来说都是一次大幅提升的机遇，在先进制程加持下可以在单位面积集成更多的计算单元，当然这里也不是说在先进制程下GPU的规模就只需要随便堆就可以了，还是要考量成本、功耗以及拓扑难度等，然而这些也是CPU需要考虑的，就当是抵消吧
相比于CPU来说，GPU这种超大型规模并行计算体系就只需要扩大计算规模就能够直观的获得性能提升，它不需要考量所谓的延迟和单线程性能以及多核优化。
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