Это все проблемы непосредственно кремния. Переход на другие материалы наверняка снимет часть проблем. Но это будет дороже - значит никто не перейдет.
Извини за ChatGPT если что.
"Длина волны и скин-эффект играют важную роль в ограничении максимально возможной частоты работы процессоров. Рассмотрим каждый из этих аспектов подробнее:
▎1. Длина волны
- Связь с частотой: Как уже упоминалось, длина волны (λ) связана с частотой (f) через скорость света ©. При увеличении частоты длина волны уменьшается. Это важно, потому что на высоких частотах размеры компонентов и соединений на печатной плате становятся сопоставимыми с длиной волны сигнала.
- Проблемы с распространением сигнала: Когда длина волны становится сопоставимой с размерами проводников и других компонентов, возникают проблемы с распространением сигнала. Это может привести к отражениям, интерференции и другим эффектам, которые ухудшают качество сигнала и могут вызывать ошибки в передаче данных.
▎2. Скин-эффект
- Определение: Скин-эффект — это явление, при котором переменный ток распределяется неравномерно по поперечному сечению проводника. При высоких частотах ток "сконцентрирован" ближе к поверхности проводника, а внутренняя часть остается менее активной.
- Увеличение сопротивления: Из-за скин-эффекта эффективное сопротивление проводника увеличивается с ростом частоты. Это приводит к большим потерям энергии, что может вызвать перегрев и снижение эффективности работы процессора.
- Ограничение размеров: Чтобы минимизировать влияние скин-эффекта, необходимо использовать проводники с большим сечением или специальные материалы. Это может усложнять проектирование и увеличивать стоимость.
▎Заключение
Вместе эти два фактора — длина волны и скин-эффект — создают физические ограничения для максимальной рабочей частоты процессоров. При проектировании современных чипов инженеры должны учитывать эти эффекты, чтобы обеспечить стабильную работу на высоких частотах, минимизируя потери и обеспечивая надежную передачу сигналов."
"Прирост производительности от добавления ядер в процессор не является линейным и зависит от множества факторов, включая архитектуру процессора, тип задач и алгоритмы, используемые в приложениях.
▎Общие наблюдения:
1. Параллелизм задач: Для того чтобы эффективно использовать дополнительные ядра, задачи должны быть параллельными. Если приложение не может быть эффективно распараллелено, то добавление ядер не приведет к значительному приросту производительности.
2. Накладные расходы на управление: С увеличением числа ядер возрастает сложность управления ими. Это включает в себя:
- Синхронизацию между ядрами.
- Распределение задач.
- Обмен данными между ядрами.
3. Эффективное количество ядер: В большинстве случаев прирост производительности начинает замедляться при добавлении более 4-8 ядер для типичных задач, таких как офисные приложения или игры. Для специализированных задач, таких как обработка данных или рендеринг, можно увидеть более значительный прирост с большим количеством ядер (например, 16 и более).
4. Закон Аmdahl'a: Этот закон описывает, как максимальная скорость выполнения программы ограничена долей времени, которую можно распараллелить. Если только небольшая часть задачи может быть распараллелена, то увеличение числа ядер не даст значительного прироста производительности.
▎Вывод:
В общем случае, для типичных задач (например, офисные приложения, веб-серфинг) прирост производительности начинает снижаться после 4-8 ядер. Для более специализированных задач, таких как научные вычисления или обработка больших данных, можно использовать большее количество ядер (до 16 и более), но и там следует учитывать накладные расходы на управление."