Transistör dediğimiz şey bir düğmeden başka bir şey değil. Kapalı olduğunda elektrik geçmez, açık ise elektrik geçer. Elektrik geçmediği durumlarda 0, geçtiği durumlarda 1 değerini alır. Mantık kapıları oluşturarak bizim bildiğimiz programları çalıştırırlar.
Transistör bir düğme değildir. Düğme diye anlatılır ancak aslında düğme değildir. Mantık kapıları işin görece küçük bir tarafında rol sürüyor. Compute Unit ve Execution Unit gibi yapılar, modern işlemcilerin asıl gelişme gösterdikleri yerler.
Şu an işlemcilerde asıl kritik nokta, nm düştükçe üretim zorluğuyla karşılaşılması ve birim kareye daha fazla transistör sığdırmanın, bu transistörleri aynı verimlilikte çalışmasının zorlaşması. Yoksa 1 atom büyüklüğünde de transistörler var ancak bir CPU oluşturmak için uygun değiller.
Ki, firmaların açıkladıkları nm değerleri bir noktada gerçek değil. Birisi iki transistör arası uzaklığı nm cinsinden ölçüp, mimarisine X nm derken, diğeri transistörün gate aralığını ya da zar genişliğini ölçüp, mimarisine Y nm diyor.
Bu noktada iki önemli unsur var: Daha verimli ve doğruluğu yüksek üretimle daha yenilikçi çekirdekler. Üretim maliyetleri, özellikle Ar-Ge tarafında oldukça pahalıya mal oluyor. Intel'in de 14 nm'den kurtulamamasının bir nedeni bu zira üretim tesisini üretmek oldukça zor ve masraflı bir iş. Bunun yanında ortaya çıkan tesinin, belirli bir doğruluk oranının üstünde üretim yapması lazım. (Ya da belirli bir hata payının altında). Ayrıca çekirdek yapılarının evrim geçirmesi de gerekiyor. Daha verimli ve daha sıkı paketlenmiş çekirdeklerin yanında, ARM'nin big.LITTLE tarzı çekirdek mimarileri, işlemcilerde performansı ve verimliliği arttırabilir.
Tüm bunların yanında, farklı alternatifler de var: TPU ve QPU. TPU, Tensor Proccessing Unit, yapay zeka destekli bir CPU ünitesi, kabaca. Her ne kadar TPU'lar, şu anlık uygulama bazlı işe yarıyor olsa da (Google kendi TPU'larını TensorFlow için geliştiriyor), ilerde yapay zeka destekli CPU ünitelerini her alanda kullanılabilecek şekilde görebiliriz.
