- 凭空想象,CPU并非“简单”的。因为它们有数十亿个晶体管,所以每个晶体管在闲置时都会有少量泄漏,并且在开关时必须充放电和放电栅极以及互连其他晶体管中的电容。是的,每个电流消耗的电流很小,但是当您将其乘以晶体管的数量时,最终得到的电流却惊人地大。64A已经是一个平均电流...开关时,晶体管的消耗电流可能会比平均电流大很多,而旁路电容器可将其消除。请记住,您的64A数字来自TDP的反向工作,从而达到了真正的64A RMS,并且在许多时间范围内(在一个时钟周期内变化,在不同操作期间变化,睡眠状态之间变化等)周围都可能存在显着变化。 )。也,您也许可以运行设计为在3 GHz上以1.2伏特和64 amps在1伏特和1安培下工作的CPU。...也许在3 MHz上。尽管那时您必须担心芯片是否使用具有最小时钟频率的动态逻辑,所以也许您必须将其运行在几百MHz至GHz的范围内,并定期将其循环进入深度睡眠以获得平均值。当前下降。最重要的是功率=性能。实际上,大多数现代CPU的性能在散热方面受到限制。因此,也许您必须将其运行在几百MHz至GHz的范围内,并定期将其循环进入深度睡眠,以降低平均电流。最重要的是功率=性能。实际上,大多数现代CPU的性能在散热方面受到限制。因此,也许您必须将其运行在几百MHz至GHz的范围内,并定期将其循环进入深度睡眠,以降低平均电流。最重要的是功率=性能。实际上,大多数现代CPU的性能在散热方面受到限制。
- 这是相对容易计算的,其中是电流,是负载电容,是电压,是活动因子,是开关频率。我将看看是否可以获得FinFET栅极电容的基本数字并进行编辑。 我Ç v α ˚F一世= Cv α ˚FICvαf
- 有点。栅极电容充电或放电的速度越快,晶体管的开关速度就越快。更快充电需要较小的电容(由几何形状确定)或较大的电流(由互连电阻和电源电压确定)。各个晶体管的开关速度快,则意味着它们可以更频繁地开关,这导致平均电流消耗更多(与时钟频率成比例)。
编辑:因此,http : //www.synopsys.com/community/universityprogram/documents/article-iitk/25nmtriplegatefinfetswithraisedsourcedrain.pdf中有一个25nm FinFET栅极电容的数字。为了简单起见,我将其称为0.1 fF。显然,它会随偏置电压而变化,并且肯定会随晶体管的大小而变化(晶体管的大小取决于电路中的用途,并非所有晶体管的大小都相同!更大的晶体管“更坚固”,因为它们可以切换更多电流,但它们也具有更高的栅极电容,并且需要更多的电流来驱动)。
堵漏1.25伏,0.1 FF,3千兆赫,和,则结果为。将其乘以10亿,您将获得375A。这是在3 GHz频率下切换10亿个这些晶体管所需的平均栅极电流(每秒向栅极电容中的电荷)。这不包括“穿通”,这将在CMOS逻辑切换期间发生。它也是一个平均值,因此瞬时电流可能会有很大变化-考虑一下当RC电路充电时电流如何渐近减小。旁路基板,封装和电路板上的电容器,以消除这种变化。显然,这只是一个粗略的数字,但这似乎是正确的数量级。这也没有考虑泄漏电流或其他寄生效应中存储的电荷(即 0.375 μ 阿α=10.375μA
在大多数设备中,将远远小于1,因为每个时钟周期中许多晶体管将处于空闲状态。这将根据晶体管的功能而变化。例如,时钟分配网络中的晶体管在每个时钟周期切换两次时,将具有。对于像二进制计数器这样的东西,当它在每个时钟周期切换一次时,LSB的为0.5,而当它切换一半的频率时,下一个位的,等等。α = 1 α α = 0.25 α α = 0.000061 ααα=1αα=0.25α可能很小。以1 MB的缓存为例。由6T SRAM单元构建的1 MB高速缓存存储器具有4,800万个晶体管,仅用于存储数据。它具有更多的读写逻辑,解复用器等功能。但是,只有少数几个会在给定的时钟周期内切换。假设高速缓存行为128字节,并且在每个周期上都写入了新行。那是1024位。假设信元内容和新数据都是随机的,则预计将翻转512位。在4,800万个晶体管中,有3072个晶体管,即。请注意,这仅适用于内存阵列本身。支持电路(解码器,读/写逻辑,感测放大器等)将具有更大的α=0.000061α。因此,为什么高速缓存存储器的功耗通常由泄漏电流决定-这就是很多闲置的晶体管只是围绕泄漏而不是开关。