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能量转化的根本原因:电能转化为热能
在CPU和GPU工作时,电子在芯片的复杂电路中不断地流动,以处理数据和执行指令。芯片内部的电路通过半导体晶体管组成,而晶体管在工作时需要电压来驱动。
这一过程中的主要能量转化如下:
电能 → 热能:流经晶体管的电子在通道内遇到一定的电阻,电阻会导致电流通过时部分电能转化为热能。这种电能到热能的转化遵循焦耳定律,即电流经过电阻时产生的热量与电流的平方和电阻成正比。电子在晶体管中流动时的撞击和散射也会将电能以热的形式散失。动态功耗:当晶体管从开状态切换到关状态(或反之)时,会消耗能量,称为开关损耗。这个损耗会导致更多的电能转化为热能,这种开关过程会频繁发生,因此动态功耗的热量积累也很显著。漏电流功耗:现代芯片中的晶体管由于尺寸微小,即使不工作时也会出现少量电流“漏”出(即漏电流)。这些漏电流也会导致热量的产生,尤其是在制程工艺不断缩小的今天,漏电流的影响变得越来越明显。
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CPU、GPU发热的源头:晶体管密度与频率
高晶体管密度:现代CPU和GPU包含数十亿甚至上百亿个晶体管。这些晶体管在极小的面积上被密集地布置和运行,增加了单位面积上的能量消耗。大量晶体管频繁开关,导致大量热能累积。
高时钟频率:CPU和GPU的时钟频率越高,意味着其处理信息的速度越快。频率越高,每秒开关的晶体管次数越多,随之产生的热量也会增加。这也是为什么当我们给处理器超频(提高时钟频率)时,芯片的温度会迅速上升。
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其他原因:材料与制程对热量的影响
材料特性:CPU和GPU主要由硅制成。虽然硅的导热性还不错,但在极高频率下运行的情况下,它依然会产生过多的热量,这需要额外的冷却。为了更高效地进行散热,芯片制造商不断优化材料,如使用铜替代铝作为导线,使用新型导热材料来降低热阻。
制程缩小:芯片工艺的缩小(比如从14nm制程到7nm制程)虽然可以容纳更多的晶体管,但却导致每个晶体管的漏电流问题更明显。此外,制程缩小也加剧了散热问题,因为热量会更加集中,不易扩散。
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为什么GPU发热更明显?
相比CPU,GPU具有更多的并行处理单元,因此拥有更高的晶体管数量,且同时进行大量运算时,动态功耗很高。尤其在图形渲染和深度学习训练时,GPU的负载比CPU更大,频繁的并行计算带来了巨大的热量。
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热是计算的“副产品”
CPU和GPU的热量问题不仅仅是工程上的挑战,还引起了科学家和工程师对计算能耗的反思。有研究者提出,热量可能是信息处理中不可避免的“副产品”。
从热力学的角度来看,熵的增加是不可避免的,而计算则需要将数据从一个状态转换到另一个状态,每次状态转换都会不可避免地产生能量损耗和热量。
未来,为了解决CPU和GPU的热量问题,计算机科学家们在研究量子计算和光子计算等新型计算方式,这些方式有望在减少能量损耗和降低发热量方面带来革命性进展。
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