。从最初的0.35微米到0.25微米，再到0.18微米、0.13微米、90nm、65nm、45nm、32nm和14nm，我们见证了芯片工艺制程不断进步。在提高芯片工艺制程的过程中，大约需要缩小十倍的几何尺寸及功耗，才能达到10nm甚至7nm。苹果与台积电合作至今只短短几个月，但真正的问题在于，强调纳米级制的重要吗？

几乎人人都专注于较小的数字且在我们的意识中7nm比10nm或14nm更好，但真实情况比这一逻辑要复杂得多。理论上而言，许多因素都在工艺制程上发挥作用。以7nm为例，更小的几何尺寸意味着每平方毫米有更多的晶体管，意味着更高的密度、时钟速度设计功耗以及更低的晶体管电压。

台积电和英特尔命名法看似相同但可能存在差别。大约18个月前，英伟达推出Nvidia Turing，该芯片是台积电12nm芯片。如果纳米是唯一度量标准，它就不应与大型Vega Radeon VII卡相抗衡。但实际情况并非如此，因为尽管英伟达在晶体管尺寸、电压和密度上都存在缺点，但仍设法提高了IPC（每周期指令）的比率。

架构对芯片成功起着关键作用。英伟达在12 nm波长范围内获得了更好的性能，而AMD在7 nm波长范围内拥有最高功率的大型Navi芯片，这就意味着想要打败英伟达GPU工程高级副总裁Jonah Alben，是十分困难的事。

Nvidia Ampere现在是7纳米，一旦英伟达宣布推出消费类GPU，该如何与7 nm制造的大型AMD下一代Navi GPU进行比较将会很有趣。在这种情况下，两家公司制造几何尺寸相同，但终有一家的速度会更快。这一切将取决于架构，使得更好的栅极和芯片模块能够在给定的晶体管数量和总功率下运行工作负载更加迅速。

预计苹果将于2020年9月发布5 nm A13，而高通Snapdragon 875预计将使用相同工艺制程并于今年晚些时候（最有可能是在12月）发布。不过，由于禁令，华为可能会被排除在采用5 nm芯片之外。但通常情况下，华为是第一批寻求最小晶体管客户之一。

由于手机设计受功耗限制，使得苹果朝向最小几何尺寸发展。而iPhone中的TDP仅为2W，对比之下笔记本电脑可能仍然通过7至9W TDP进行被动冷却。2W TDP不是很多，这也是为什么苹果、高通和华为，在允许的情况下首先追求最小晶体管的一部分原因之一。

较小几何尺寸可以随着晶体管获得更多功率增加电池寿命，并且从几何学上讲，可以同一表面上放置更多晶体管。过去，由于功率TDP限制，比如ATI / AMD和英伟达都是最早追求最小晶体管公司。而这正适合GPU，因为它们消耗尽可能多的地能，以满足分辨率提升等需求。

CPU与晶体管神话

代号Matisse AMD Ryzen 3000系列以TSMC 7 nm 制作而闻名，其I/O部分则以12 nm 制作。这使其成为一个典型案例：虽然它是一款非常优秀的心智产品，却经常被误认为完全由其核心技术定义——即“它是一个基于TSMC 7 纳米工艺制作”。

然而，在实际应用中，只有大约40% 的处理器时间花费用于计算任务，大概80% 用来做其他事情，如读写存储设备、中断处理等。当谈论CPU性能时，就必须考虑这些方面。此外，还应该注意的是，即使某个CPU具有“最佳”的浮点数执行能力，如果它不能有效地管理数据流或者无法优化其他类型任务，那么它也不会表现良好。

因此，当我们谈论关于哪种处理器结构或技术提供最佳结果时，我们必须考虑所有这些因素，并理解它们如何共同影响整机性能。

此外，无论哪种平台，都存在一种称之为“系统效益”的概念，其中包括硬件-软件协同效应，以及具体实现某些功能所需的一般性成本。此外，每次新一代产品出现都会引入新的解决方案，有时候这是为了改善当前问题，有时候则是为了开拓未知领域。

例如，从生产力角度来看，对AI算法来说，不同硬件平台上的不同程度支持对于效能带来的影响重大，而且选择正确类型的一个决定性因素就是你想完成什么样的任务。此外还要考虑是否该选择云服务还是自建服务器，以及是否需要可扩展性，以及各种额外需求，如安全性或者隐私保护。

综上所述，当评估任何新的处理器或相关技术时，我们应该关注的是他们能够提供什么样子的业务价值，而不仅仅只是简单地关注他们背后使用了多少纳米级别。这需要深入了解你的业务需求以及这个新设备如何帮助你实现那些目标，以便做出明智决策。在这个时代背景下，没有任何单一参数足够描述一个完整故事，所以我们必须学会用一种更加全面的视角去分析信息，并且根据自己的具体场景调整我们的判断标准，同时保持开放心态接受变化，不断更新自己的知识库，这才是一个持续学习者的行为方式。