Los transistores más pequeños ofrecen múltiples ventajas, como una frecuencia de conmutación más rápida, una mayor densidad de transistores por unidad de área de matriz, etc. Pero, más pequeños no necesariamente se traducen en baja potencia. La potencia de fuga domina a medida que disminuye el tamaño del transistor. Normalmente hay 2 componentes principales que contribuyen al consumo de energía en un circuito CMOS: dinámico y estático.
El consumo de energía dinámico ocurre debido a la actividad de conmutación en el circuito. Entonces, cada vez que ocurre un cambio lógico en un inversor, se consume algo de energía. Este es el poder dinámico.
La energía estática es la energía inactiva que se consume cuando el circuito no hace nada. Entonces, en el diseño de circuito a nivel nanométrico, esta potencia estática está casi cerca de la potencia dinámica. La potencia estática se debe a los factores de fuga en el transistor. Más pequeño es el transistor, más la fuga es. En términos más simples, en caso de fuga por debajo del umbral, una puerta más pequeña del transistor y un voltaje umbral más pequeño significan que el transistor puede conducir fácilmente la corriente con el voltaje más pequeño aunque ese voltaje pequeño esté por debajo del voltaje umbral. También significa que no se puede apagar por completo fácilmente debido a una fuga por debajo del umbral. Junto con esto, la fuga de la puerta y la fuga de túneles se suman al consumo de energía estática.
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Por lo tanto, los diseñadores de circuitos tienen que trabajar duro y utilizar muchas técnicas de diseño VLSI de baja potencia para mantener las fugas bajo control. Por ejemplo, en el diseño físico, se emplean la activación de energía, la activación de reloj, la polarización del cuerpo, los circuitos de sueño, etc. Si no se implementan adecuadamente debido a limitaciones de recursos, no se puede reducir el desperdicio de energía. Esta respuesta es para abordar que un transistor más pequeño no siempre significa un menor consumo de energía.
Esto por sí solo puede no ser la razón fuerte por la cual los 14 nm de AMD consumen más energía que la contraparte de 16 nm de Nvidia. Podría ser que no sea económicamente prudente que AMD invierta e implemente algoritmos caros / técnicas de arco / diseño para una GPU barata que podría funcionar mejor a un precio menor.
