为什么说 CPU 是人造物的巅峰？

作者 / Dunkirk

沙子的主要成分是二氧化硅。

把它提纯、熔化、再结晶，就可以得到一根硅柱。只不过这个提纯的要求有点高，1/1000000000，意思是每十亿个硅原子里，杂质不能超过一个。

这根硅柱随后被切成薄薄的圆片，直径约 30 厘米，厚度不到 1 毫米，叫做晶圆。它就是 CPU 的白纸，后续所有都发生在这张纸上。

最小的开关

要理解 CPU，就要先理解它的最基本单元，晶体管。

晶体管本质上是一个开关。通电，电流通过，代表 1；断电，电流截断，代表 0。仅此而已。计算机所有的计算，追根溯源都是无数个 0 和 1 在以极快的速度切换。

那这个开关有多小？一根头发丝的直径大约是 70000 纳米。而现代 CPU 的晶体管的加工工艺是 3 纳米。一颗 CPU 里，最高能有超过 1000 亿个这样的晶体管。

光刻

这么小的东西怎么造出来？

人手肯定不行，答案是用光来雕刻，光刻。

这个过程有点像老式照相的底片冲洗。在晶圆表面涂上一层对光敏感的材料，用一张刻有电路图案的模板，让光透过它照在晶圆上。被光照到的地方发生化学变化，可以被洗掉，再用化学品腐蚀或者注入其他元素，就可以形成电路结构。

一颗 CPU 的芯片大小大概是一张邮票的四分之一。但在这块面积上，如果把里面的电路全部展开，总长度超过几十公里。里面有几十层结构，每一层都是独立的图案，层与层之间必须精确对齐，允许的误差是几个原子的宽度。

极紫外光

普通光根本画不了 3 纳米这么细的线，就像马克笔没法写出头发丝那么细的字一样，这受制于光的波长。

所以人们发明了 EUV，也就是极紫外光，波长只有 13.5 纳米，比可见光短几十倍。

想要产生这束光并不容易，需要把一颗直径 30 微米的锡液滴，用激光以每秒 5 万次的频率精准射击，使其产生等离子体，从而释放出极紫外光。

有了光之后，还有三个额外的挑战。

第一，这束光不能在空气中传播。EUV 光会被氧气分子吸收，走不了几厘米就消失。所以整个光刻机内部必须维持接近完美的真空。

第二，没有任何镜片能透过这束光。普通玻璃会直接将其吸收，所以光刻机里没有透镜，只有用弯曲镜面来聚焦和引导光线。这些镜面的平整度要求是这样的：如果把镜子放大到德国的大小，它表面最高的起伏不能超过 1 毫米。这是目前人类能制造的最光滑的表面。

第三，对齐的问题。晶圆在机器里移动、旋转、加热冷却，每一个环节都在引入误差。为了补偿这些误差，光刻机用激光干涉仪实时测量晶圆位置，精度达到亚纳米级别，同时用主动减震系统隔绝来自地面的任何振动。

光刻机

制造这台机器的公司全球只有一家，荷兰的 ASML。一台机器造价超过 3 亿美元，重达 180 吨，零部件来自全球数百家供应商，需要整架飞机来运输。

当芯片工艺从 7 纳米推进到 5 纳米再到 3 纳米，光刻机就必须整体重新设计。芯片设计师需要知道光刻机能达到什么精度，光刻机工程师需要知道芯片需要什么精度。

没有更先进的光刻机，就没有更先进的芯片。没有对更先进芯片的需求，就没有人愿意投入几十亿美元去造更先进的光刻机。芯片和光刻机就在这个循环中不断进步，同时进入每个人的生活。

从开关到思考

现在我们有了 1000 亿个晶体管，也就是 1000 亿个开关。但这一堆开关，是怎么变得会思考的？

逻辑门

几个晶体管组合在一起，可以做逻辑判断，这叫逻辑门。

与门：A 和 B 都是 1 时，结果才是 1。
或门：A 或 B 有一个是 1，结果就是 1。
非门：输入 1 输出 0，输入 0 输出 1。

通过这 3 种基础的门，还能够组合出一个非常常用的异或门：两个输入不同则输出 1 ，相同则输出 0 。

1930 年代，香农证明所有的逻辑运算最终都可以用真值表来描述，而所有的真值表，都可以用与、或、非三种门的组合来实现。

这就把电路和逻辑学连接在了一起，是整个计算机的理论基础。

运算

以最简单的加法为例：1+1 等于几？

在计算机里只有 0 和 1，所以 1+1 等于 10，也就是十进制里的 2。这个运算需要两个输出：本位和进位。

看本位这列的规律，只有 A 和 B 不同时结果才是 1，相同则是 0，这正好是异或门的定义。

再看进位这列的规律，只有 A 和 B 都是 1 时结果才是 1，这正好是与门的定义。

所以，一个异或门加上一个与门，就是一个加法器。

多个一位加法器串联可以做多位加法，加法反复执行可以做乘法，做减法然后看结果正负可以比较大小，根据比较结果决定下一条指令的地址就是条件跳转。

每一步都只是上一步的组合，没有任何神秘之处。但组合的层数多到一定程度，整体就涌现出了强大的计算能力。

复杂

1950 年代，第一批晶体管计算机，工程师可以手工画出每一根导线的走向，电路图铺在桌子上就能看完，用铅笔就能修改。

1970 年代，芯片上有了几千个晶体管，开始用软件辅助设计，但工程师仍然能大致理解整体。

1990 年代，晶体管数量达到百万级，没有任何人能读完整份电路图了。

今天，超过 1000 亿个晶体管，不可能有任何人、任何团队能够理解这颗芯片在晶体管层面上究竟发生了什么。

但它还是被设计出来了，而且每隔几年就会出现更好的版本，这究竟是怎么做到的？

分层抽象

人类解决复杂度超出理解范围这个问题，只有一个办法，分层抽象。每一层只需要理解自己这一层到底在干嘛，完全不需要知道上下层的问题。

一个程序员写下一行代码：

print(“hello world”)

他完全理解这行代码的意思，让屏幕上打印出一段文字。但他不一定知道，也不需要知道这行代码在被执行之前，Python 解释器会把它翻译成一种叫字节码的中间格式，字节码再被翻译成操作系统能够理解的系统调用，系统调用再往下是操作系统的内核在处理输出请求，内核再往下是驱动程序在和显示硬件打交道，再往下是显卡或者显示控制器在操纵像素点亮，而所有这些，最终都落到了 CPU 在执行一条一条的机器指令上。

一行 print，从代码到屏幕，中间穿越了至少七八个抽象层，每一层都有人能够理解，但没有任何一个人同时理解全部。

设计到加工

CPU 也是如此，没有人真正理解它的全部，也不需要理解它的全部。它的分层抽象大概是这样的：

第一层是物理和工艺层。材料科学家和工艺工程师负责，他们研究的问题是如何在硅上制造出一个可靠的晶体管，这个晶体管的电气特性是什么。然后把答案交给上一层，说你们可以把它当成一个开关来用。

第二层是电路层。电路工程师不关心晶体管怎么造，只关心怎么把晶体管组合成逻辑门，再组合成加法器、寄存器这些基本模块。他们把这些模块交给上一层，说你们可以直接用。

第三层是微架构层。这是 CPU 设计工程师的核心工作，他们设计这些指令怎么被取出、怎么被解码、怎么被分配给哪个运算单元、结果怎么被写回。他们用硬件描述语言来写代码，是的，设计芯片就是在写代码，只不过这些代码描述的是电路的行为，而不是程序的步骤。

第四层是 EDA 工具层。工程师写完硬件描述语言之后，把它交给一类叫做电子设计自动化的软件。这个软件做的事情是把高层的电路描述，自动翻译成具体的门电路连接，再进一步翻译成具体的晶体管排列，最终生成光刻用的图案文件。

在真正制造之前，整颗芯片会在计算机上被模拟运行，检查每一条指令在每一种情况下的输出是否正确。

验证通过后，图案文件被送到晶圆代工厂，以光刻机为核心，配合沉积、蚀刻、清洗等设备，完成从图案到真实芯片的全部工序，大约 1000 到 1500 道，历时三四个月，再经过切割、封装、测试，一块 CPU 就诞生了。

来源；知乎日报