CPU和GPU的发热主要来自于电能向热能的转化，其根本原因是晶体管工作时的电阻、电流泄漏以及动态开关的损耗。而这种热量不可避免地带来了散热设计的需求。

在CPU和GPU工作时，电子在芯片的复杂电路中不断地流动，以处理数据和执行指令。芯片内部的电路通过半导体晶体管组成，而晶体管在工作时需要电压来驱动。

这一过程中的主要能量转化如下：

• 电能 → 热能：流经晶体管的电子在通道内遇到一定的电阻，电阻会导致电流通过时部分电能转化为热能。这种电能到热能的转化遵循焦耳定律，即电流经过电阻时产生的热量与电流的平方和电阻成正比。电子在晶体管中流动时的撞击和散射也会将电能以热的形式散失。

• 动态功耗：当晶体管从开状态切换到关状态（或反之）时，会消耗能量，称为开关损耗。这个损耗会导致更多的电能转化为热能，这种开关过程会频繁发生，因此动态功耗的热量积累也很显著。

• 漏电流功耗：现代芯片中的晶体管由于尺寸微小，即使不工作时也会出现少量电流“漏”出（即漏电流）。这些漏电流也会导致热量的产生，尤其是在制程工艺不断缩小的今天，漏电流的影响变得越来越明显。

高晶体管密度：现代CPU和GPU包含数十亿甚至上百亿个晶体管。这些晶体管在极小的面积上被密集地布置和运行，增加了单位面积上的能量消耗。大量晶体管频繁开关，导致大量热能累积。

高时钟频率：CPU和GPU的时钟频率越高，意味着其处理信息的速度越快。频率越高，每秒开关的晶体管次数越多，随之产生的热量也会增加。这也是为什么当我们给处理器超频（提高时钟频率）时，芯片的温度会迅速上升。

材料特性：CPU和GPU主要由硅制成。虽然硅的导热性还不错，但在极高频率下运行的情况下，它依然会产生过多的热量，这需要额外的冷却。为了更高效地进行散热，芯片制造商不断优化材料，如使用铜替代铝作为导线，使用新型导热材料来降低热阻。

制程缩小：芯片工艺的缩小（比如从14nm制程到7nm制程）虽然可以容纳更多的晶体管，但却导致每个晶体管的漏电流问题更明显。此外，制程缩小也加剧了散热问题，因为热量会更加集中，不易扩散。

相比CPU，GPU具有更多的并行处理单元，因此拥有更高的晶体管数量，且同时进行大量运算时，动态功耗很高。尤其在图形渲染和深度学习训练时，GPU的负载比CPU更大，频繁的并行计算带来了巨大的热量。

CPU和GPU的热量问题不仅仅是工程上的挑战，还引起了科学家和工程师对计算能耗的反思。有研究者提出，热量可能是信息处理中不可避免的“副产品”。

从热力学的角度来看，熵的增加是不可避免的，而计算则需要将数据从一个状态转换到另一个状态，每次状态转换都会不可避免地产生能量损耗和热量。

未来，为了解决CPU和GPU的热量问题，计算机科学家们在研究量子计算和光子计算等新型计算方式，这些方式有望在减少能量损耗和降低发热量方面带来革命性进展。