i5 12400是几纳米

i5-12400F处理器是10纳米工艺。

在10纳米工艺加持下，i5-12400F的intel 12代Alder Lake架构相比11代Rocket Lake架构在IPC性能提升了19%，也就是说12代和11代CPU在相同频率的情况下，性能提升了19%，具体性能差距继续往下看实测。在功耗表现方面是有不小进步的。但这一代主板依旧对供电进行了加强，可以为玩家提供更好的使用体验。

i5-12400F内存插槽拥有全新的SafeDIMM工艺

内存方面，该主板的配备了DDR4内存支持，从主板型号名D4就能看出，虽然没有使用最新的DDR5内存，但DDR4内存在当下无疑是升级和高性价比装机最好的选择。Intel第12代酷睿处理器依旧没有对内存超频进行限制，而该主板最高可以支持到DDR4 5300+(OC)，能够很好的满足玩家的超频需要。

我觉得技术难所以推迟到2021年很正常。

随着第九代Core移动版本和25台式机版本的最新推出，第九代Core系列基本完成。在第九代Core发布后，英特尔台式机总经理克里斯·席尔瓦（Chris Silva）曾表示，第九代Core将成为14nm工艺的帷幕，这意味着将来不再发布14nm处理器。但是，英特尔的承诺显然将无法实现。最新的路线图显示，到2021年，英特尔将推出另一款14纳米工艺处理器。为什么英特尔如此依赖14纳米处理器，而不是说10纳米工艺将在今年年底前量产？

英特尔可能在今年推出10nm处理器，但10nm问题显然尚未完全解决。尚未批量生产，在第一季度，由于10nm产能的增加，它损失了53亿美元，这严重拖了脚步。英特尔上周发布了第一季度季度财务报告，尽管该官员表示第一季度的收入好于预期，但第二季度和全年的前景更为保守。预计今年的收入仅为690亿美元，减少了25亿美元。这一坏消息一出，英特尔的股价在过去三天里就下跌了近10％，市值损失了240亿美元。

有很多因素会降低英特尔的性能，在第一季度，DCG业务收入和利润全面下降，但是PC业务增长，但是NAND闪存和其他业务由于大幅降价而遭受了严重损失。在官方的解释中，10纳米技术和NAND闪存价格的下降是第一季度利润下降的主要原因。英特尔先前的财务数据显示，第一季度NAND闪存的价格下跌造成了3亿美元的亏损，比去年同期的8100万美元的亏损有明显增加。为此，英特尔还将降低NAND的生产能力。

手机芯片最先进的是工艺制程是4纳米技术，按工艺制程讲属于第七代。

其排序是4纳米工艺制程，5纳米/6纳米工艺制程，7纳米工艺制程，8纳米工艺制程，10纳米工艺制程，11纳米/12纳米工艺制程，14纳米工艺制程，16纳米工艺制程，18纳米工艺制程，22纳米工艺制程，28纳米工艺制程等…

另外就是按年代技术划分☞20纳米工艺以上为第一次代芯片，20纳米～16纳米工艺制程处于第二阶段，10纳米工艺至16纳米工艺又是一代，10纳米一下又一代，低于8纳米工艺制程的芯片又一代！6/5纳米技术又是一代！低于5纳米又一代。

麒麟970芯片是10nm工艺。

麒麟970芯片是华为海思推出的一款采用了台积电10nm工艺的新一代芯片，是全球首款内置独立NPU的智能手机AI计算平台。麒麟970芯片基于台积电10nm工艺，麒麟970还集成了数量空前的55亿晶体管，功耗降低了20%。凭借前瞻的NPU专用硬件处理单元，麒麟970的AI性能密度大幅优于CPU和GPU，异构计算架构带来了大约25倍性能和50倍效能。

华为麒麟970芯片参数

华为麒麟970首次集成NPU采用了HiAI移动计算架构，其AI性能密度大幅优于CPU和GPU。相较于四个Cortex-A73核心，在处理同样的AI应用任务时，麒麟970新的异构计算架构拥有大约50倍能效和25倍性能优势。这意味着，麒麟970芯片可以用更高的能效比完成AI计算任务。

麒麟970创新设计了HiAI移动计算架构，利用最高能效的异构计算架构来最大发挥CPU的性能，同时首次集成NPU专用硬件处理单元，其加速性能和能效比大幅优于CPU和GPU。

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解析:

纳米技术（纳米科技nanotechnology）

纳米技术其实就是一种用单个原子、分子制造物质的技术。

从迄今为止的研究状况看，关于纳米技术分为三种概念。第一种，是1986年美国科学家德雷克斯勒博士在《创造的机器》一书中提出的分子纳米技术。根据这一概念，可以使组合分子的机器实用化，从而可以任意组合所有种类的分子，可以制造出任何种类的分子结构。这种概念的纳米技术未取得重大进展。

第二种概念把纳米技术定位为微加工技术的极限。也就是通过纳米精度的“加工”来人工形成纳米大小的结构的技术。这种纳米级的加工技术，也使半导体微型化即将达到极限。现有技术即便发展下去，从理论上讲终将会达到限度。这是因为，如果把电路的线幅变小，将使构成电路的绝缘膜的为得极薄，这样将破坏绝缘效果。此外，还有发热和晃动等问题。为了解决这些问题，研究人员正在研究新型的纳米技术。

第三种概念是从生物的角度出发而提出的。本来，生物在细胞和生物膜内就存在纳米级的结构。

所谓纳米技术，是指在01~100纳米的尺度里，研究电子、原子和分子内的运动规律和特性的一项崭新技术。科学家们在研究物质构成的过程中，发现在纳米尺度下隔离出来的几个、几十个可数原子或分子，显着地表现出许多新的特性，而利用这些特性制造具有特定功能设备的技术，就称为纳米技术。

纳米技术是一门交叉性很强的综合学科，研究的内容涉及现代科技的广阔领域。

纳米科技现在已经包括纳米生物学、纳米电子学、纳米材料学、纳米机械学、纳米化学等学科。从包括微电子等在内的微米科技到纳米科技，人类正越来越向微观世界深入，人们认识、改造微观世界的水平提高到前所未有的高度。我国著名科学家钱学森也曾指出，纳米左右和纳米以下的结构是下一阶段科技发展的一个重点，会是一次技术革命，从而将引起21世纪又一次产业革命。

虽然距离应用阶段还有较长的距离要走，但是由于纳米科技所孕育的极为广阔的应用前景，美国、日本、英国等发达国家都对纳米科技给予高度重视，纷纷制定研究计划，进行相关研究

中国的半导体芯片是28纳米与10纳米相比差3代，具体是28nm-20nm-14nm-10nm这样几代。

以中芯国际为代表的中国大陆晶圆制造厂商已量产的最先进制程为28纳米，与全球先进主流制程16/14纳米和即将问世的10纳米相比相差2-3代。

过去四年一个周期，现在一年一个周期。中国企业奋力追赶，但海外芯片巨头不会停下脚步，英特尔、三星、台积电纷纷宣布规划7纳米、5纳米甚至已准备量产。

按照《国家集成电路产业发展推进纲要》设定的目标，到2020年，中国晶圆制造16/14纳米制造工艺实现规模量产。魏少军认为，如果依旧遵循传统的架构，以跟随脚步进行发展，将始终落后于人。因此，从芯片设计底层架构进行创新尤为重要。

同时，作为半导体产业支撑的设备与材料领域差距最大。国家大基金副总裁韦俊直言，“装备和材料领域的差距不是一般的大，甚至找不到合适的投资标的。”

“最难的是材料。硅片我们有好几家在做，但集成电路制造涉及多种金属和化学耗材，海外企业真卡我们。国家在这些方面的支持力度须加强。”陈大同对中国证券报记者表示，装备方面，2006年启动的国家02专项（“极大规模集成电路制造技术及成套工艺”项目）起到撒种子的作用，支持了不少设备公司，几乎每种半导体设备都有做，但市场竞争力差得很远。

就是通常我们所说的CPU的“制作工艺”，是指在生产CPU过程中，集成电路的精细度，也就是说精度越高，生产工艺越先进。在同样的材料中可以制造更多的电子元件，连接线也越细，精细度就越高，CPU的功耗也就越小。

芯片制造工艺从1971年开始，经历了10微米、6微米、3微米、15微米、1微米、800纳米、600纳米、350纳米、250纳米、180纳米、130纳米、90纳米、65纳米、45纳米、32纳米、22纳米、14纳米、10纳米，一直发展到目前(2019年）最新的7纳米，而5纳米将是下一代CPU的发展目标。

扩展资料

计算公式

以当前处理器的制程工艺乘以0714即可得出下一代CPU的制程工艺，如100714=714，即714纳米。

提高处理器的制造工艺具有重大的意义，因为更先进的制造工艺会在CPU内部集成更多的晶体管，使处理器实现更多的功能和更高的性能；更先进的制造工艺会使处理器的核心面积进一步减小，也就是说在相同面积的晶圆上可以制造出更多的CPU产品，直接降低了CPU的产品成本，从而最终会降低CPU的销售价格使广大消费者得利。

更先进的制造工艺还会减少处理器的功耗，从而减少其发热量，解决处理器性能提升的障碍,处理器自身的发展历史也充分的说明了这一点，先进的制造工艺使CPU的性能和功能一直增强，而价格则一直下滑，也使得电脑从以前大多数人可望而不可及的奢侈品变成了现在所有人的日常消费品和生活必需品。

总体来说，更先进的制成工艺需要更久的研制时间和更高的研制技术，但是更先进的制成工艺可以更好的提高中央处理器的性能，并降低处理器的功耗，另外还可以节省处理器的生产成本，以便降低售价。

-制造工艺

-制程工艺

骁龙710芯片采用10纳米工艺制造，包含多核AI引擎和神经网络处理，和骁龙660芯片相比，骁龙710提供了两倍的AI算法。

骁龙710是高通2018年5月推出的骁龙700系列的首款产品。基于10nm制程工艺打造的全新平台，采用人工智能的高效架构而设计，集成了多核人工智能引擎，与骁龙600系列相比，实现了2倍性功能的提升。

骁龙（英语：Snapdragon）处理器是美国高通公司（Qualcomm）为移动设备（智能手机、平板电脑以及SmartBook）所推出的处理器系列平台名称。骁龙移动平台、处理器、调制解调器和芯片组采用了面向人工智能（AI）和沉浸体验的全新架构，致力于满足下一代移动计算所需的智能、功效、连接等性能。