为什么？CPU、GPU出厂即灰烬的奥秘揭秘

无论是CPU还是GPU，现在的超频幅度真是越来越小，尤其旗舰型号——主板、显卡厂商无不以超频作为高端产品的重要标签，这样的悖论其实就是“精挑细选”的副作用。

首先，我不否认部分产品的超频幅度还算可观，但是大部分产品的可超频幅度都小的可怜；其次，对于普通用户而言，超频的辅助散热设备无外乎风冷、水冷散热器——确实有专业超频人士可以硬拉频率达到很骇人的地步，但是别忘了，他们的散热设备远非普通玩家可以比拟的。

那么，造成这个原因的症结究竟在哪儿？答案其实就是精挑细选的缘故。芯片是在同一片晶圆上“刻录”多颗芯片，然后通过切割成为独立个体（就是CPU、GPU上的晶体），再经过封装测试等一系列制造过程才能成为完整的产品。

但是，“刻录”芯片的光刻机并不能保证完全精度一致，无论多么先进都存在误差。这些误差会导致同一片晶圆上不同位置的加工精度和质量出现差异。同时，晶圆本身也会有差异：硅原料和金属之间必然存在纳米级的杂质——世界上最先进的制造工艺，也不能做到完全洁净纯粹。

这种随机又难以消除的细微差异会导致最后刻录出来的芯片晶体（晶圆的某一个单元）产生“体质差异”。晶体从晶圆上切割下来，并安装到封装上之后就会进行测试，这些晶体会根据预设的测试阈值、如有效性、能达到的稳定时钟频率、电压和发热量进行分类。

举个例子，切割下的这些晶体达到最严苛标准的就会标为旗舰型号，发现有一定缺陷的就会降档（例如达不到频率、核显损坏、内核损坏），屏蔽掉问题部分以低阶型号标识。总之，因为现在划分的档次越来越多，这样的晶圆利用率（良品率）会越来越高，整体成本也就越低——换言之，你想超频得到的，厂商已经特挑出来了。

除了企业对晶圆良品率要求的提高，另一个非常重要的因素是：CPU、GPU的性能相对溢出。

对，你没看错，就是性能相对溢出。举个例子，现在消费级应用能够吃满多核心CPU的极少。CPU性能依旧着重于单核心IPC、缓存设计，那么除了构架的设计之外，最“粗暴”的提升性能方式自然是提高频率，出厂频率拉满能充分保证单核心IPC性能。

GPU则是另一个情况，因为AI领域的需求旺盛，消费级产品的重视程度不及以往。产品做到刚刚好（拉满频率）是常态，尽可能提高良品率，把更大的精力放到制造AI算力芯片上更划算。这些GPU到了显卡厂商手里，非公版的高端型号还会自行再拉升一点运行频率，现在你觉得还能有多少是留给用户自己“超频”的？

所以你能看到，现在CPU的超频幅度一般也就是10%~20%（个别型号会超频潜力较高），GPU甚至只有±10%左右。

在CPU、GPU都没有超频潜力的情况下，未来的性能增长靠什么？简单点说就是NPU——注意是Neural-network Processing Unit、即神经网络处理器，以及GPU的AI算力。
NPU考究的是AIGC处理能力，它和单纯比拼CPU的单核心IPC性能有着极大差异。可以这么说，未来衡量CPU的重要一级势必会聚焦于此——AIGC性能好不好，NPU架构设计的算力如何，将是一段时期的重点，进一步提高单核心IPC性能的意义将被“削弱”（但并非不重要）。

另一方面，GPU的AI算力如何、应用生态如何（几乎同等重要！）都将决定显卡的性能表现，你能看到的表象就是诸如Xess、DLSS、FSR这样的产物，其实都是基于AI深度学习的的提升画质技术，AI，早就在我们身边了。