之前很长一段时间内CPU都在堆核，但现在堆核也到了瓶颈。但CPU的发展不会停止，以下几个方面还有潜力可以挖掘：
工艺、架构（DSA、并行、缓存）、材料、异构、封装、Chiplet、SoC、AI（NPU）
从突破性的技术来看，有以下两个方面：
量子芯片、碳基芯片
工艺
工艺依然是未来5-10年影响CPU性能的一个非常重要的方向。我在之前里的回答写过，虽然晶体管在10nm以下会出现短沟道效应和量子遂穿效应，但我们依然可以在晶体管12nmGate Length下实现等效2nm的单位晶体管密度。
工艺方面的现状是目前5nm已经实现量产，3nm已经在研发的路上了，目前主要是台积电和三星两家Foundry。
三星的3nm工艺会使用环绕栅极晶体管(GAA)技术，而不是现在的FinFET，新的技术可以让芯片面积减少35%，功耗下降约50%，与5nm FinFET工艺相比，同样功耗情况下性能提升33%。
GAA全能门与FinFET的不同之处在于，GAA设计围绕着通道的四个面周围有栅极，从而确保了减少漏电压并且改善了对通道的控制，这是缩小工艺节点时的基本步骤，使用更高效的晶体管设计，再加上更小的节点尺寸，和5nm FinFET工艺相比能实现更好的能耗比。
而台积电依然采用FinFET，预计2022年下半年台积电3nm工艺就会投产。苹果作为台积电最重要的客户，肯定会独占一段时间的产能，其他客户包括英特尔、赛灵思、英伟达、AMD等。
架构
架构是未来CPU除工艺外最重要的方向之一！架构对一个芯片的性能来说也是至关重要的。
相较于X86通用处理器的笨重指令集，DSA（Domain Specific Architecture）是一个非常重要的方向。DSA的优点在于，可以为特定的一类应用或者场景做架构优化，从而实现更好的能效比。相对于传统的通用处理器，DSA需要设计时考虑专用领域的特殊需求，也需要设计者能对该领域有深入的理解。DSA的例子包括为机器学习设计的神经网络处理器，以及为图像和虚拟现实设计的GPU，DSA设计将会成为处理器架构的新趋势。
当然，除了指令集外，多线程并行和缓存也很重要！ 以AMD的Zen架构举例，利益相关，所以放一点百度上有的。
Zen架构将以四个核心为一个群组，AMD将其称为「CPU Complex」(CCX)。
每一个CPU复合体内包含四个Zen CPU核心，但它们是彼此完全独立的，不像推土机架构那样，彼此不会共享任何单元。
处理器主要架构改进如下 ：
·SMT多线程，每个核心可支持2个线程
·8MB L3缓存
·容量更大、更统一的L2缓存
·微操作缓存（Micro-op Cache）
·具备2个AES加密单元
·高能效FinFET工艺
「Zen」核心采用了最新缓存层次结构，并改进了分支预测和同步多线程技术 [4] 。这些先进设计将使「Zen」处理器核心极具弹性，以满足广泛的应用需求，其中包括无风扇2合1产品、嵌入式系统、高性能计算和数据中心。
材料
半导体行业经过近六十年的发展，半导体材料经历了三次明显的换代和发展。第一代半导体材料主要是指硅、锗元素等单质半导体材料；第二代半导体材料主要是指化合物半导体材料，如砷化镓、锑化铟；第三代半导体材料主要分为碳化硅SiC和氮化镓GaN，相比于第一、二代半导体，其具有更高的禁带宽度、高击穿电压、电导率和热导率，在高温、高压、高功率和高频领域将替代前两代半导体材料。 [1]
碳化硅（SiC）相比于硅基，碳化硅拥有更高的禁带宽度、电导率等优良特性，更适合应用在高功率和高频高速领域，如新能源汽车和 5G 射频器件领域。
随着芯片在不同领域的应用，半导体材料也在随之发展。但如果扣回本题，新材料在CPU上应用概率很小。
异构整合
广义而言，就是将两种不同的芯片，例如记忆体＋逻辑芯片、光电＋电子元件等，透过封装、3D 堆叠等技术整合在一起。换句话说，将两种不同制程、不同性质的芯片整合在一起，都可称为是异构整合。
因为应用市场更加的多元，每项产品的成本、性能和目标族群都不同，因此所需的异构整合技术也不尽相同，市场分众化趋势逐渐浮现。为此，IC 代工、制造及半导体设备业者纷纷投入异构整合发展，2.5D、3D 封装、Chiplets 等现今热门的封装技术，便是基于异构整合的想法，如雨后春笋般浮现。
封装
封装并不能直接提高芯片的性能，但是先进的3D封装工艺相较于传统的2D工艺有很多优势：
台积电的Wafer-on-Wafer(WoW) 3D芯片封装工艺，是通过TSV硅穿孔技术实现了真正的3D封装，和Intel的Foreros 3D封装类似，能把多个芯片像盖房子那样一层层堆叠起来，甚至能把不同工艺、结构和用途的芯片封在一起。
TSV也是非常火的技术，要知道数据的搬运速率对CPU性能的影响是非常大的。
Chiplet
Chiplet技术就像拼图一样，把小芯片组成大芯片。
使用Chiplets 有三大好处。因为先进制程成本非常高昂，特别是模拟电路、I/O 等愈来愈难以随着制程技术缩小，而Chiplets 是将电路分割成独立的小芯片，并各自强化功能、制程技术及尺寸，最后整合在一起，以克服制程难以微缩的挑战。
此外，基于Chiplets 还可以使用现有的成熟芯片降低开发和验证成本。
从上面的分析也可以看出来，异构-chiplet-封装也是相辅相成，共同发展的。
SoC
SOC（System-On-Chip), 即片上系统。可以简单的理解为把系统做在一块芯片上。
一个完整的SoC通常包含以下几个模块：
中央处理器（CPU）-- SoC的「大脑」。运行Android 或者IOS和大多数应用程序的大部分代码。
图形处理单元（GPU）-- 处理与图形有关的任务，例如可视化应用程序的用户界面和2D、3D游戏。
图像处理单元（ISP）--将手机摄像头中的数据转换为图像和视频文件，对图像用AI算法进行进阶处理。
数字信号处理器（DSP）-- 处理比CPU更复杂的数学功能。包括解压缩音乐文件和分析陀螺仪传感器数据。
基带处理单元BBU(Building Base band Unite)—用于网络覆盖。
存储器（ROM/RAM）-- 用来存储程序和各种数据信息的记忆部件。存储器可分为主存储器(简称主存或内存)和辅助存储器(简称辅存或外存)两大类。和CPU直接交换信息的是主存。
神经处理单元（NPU）-- 用于高端智能手机，以加速机器学习（AI）任务。这些包括语音识别和相机处理。
除了以上几个主要单元，还有蓝牙，5G，WI-FI等模块。
SOC技术可以有效地降低电子信息系统产品的开发成本，缩短开发周期，提高产品的竞争力，是未来工业界将采用的最主要的产品开发方式。
AI芯片
也就是人工智能芯片，上面再SOC里已经提到了，NPU用于加速神经网络的运算，解决传统芯片在神经网络运算时效率低下的问题。
除了NPU，还有TPU（Tensor Processing Unit）即张量处理单元。
如图是一款为机器学习而定制的人工智能处理器。经过了专门深度机器学习方面的训练，它有更高的计算能力。TPU在经过深度学习方面的训练，执行每个操作所需的晶体管数量更少，自然效率更高。
从突破性的技术来看，主要有量子芯片和碳基芯片。
相对来说，这两种技术目前还处在实验室研发阶段，距离商用尚远，从目前的信息来看，顺利的话，量子芯片要十年甚至更久，碳基芯片也要五年左右。
摩尔定律（我认为叫摩尔规律更恰当）放缓，CPU的性能并不会走到尽头。人们为了对抗摩尔定律的失效，不断在研发新技术、新架构、新材料为摩尔定律续命，同时也在不同的方向进行探索，CPU这个跨越世纪的重器，也将在未来十年焕发新春。
参考
- ^https://dy.163.com/article/FSEJSJ2B051481OF.html
