我們的CPU，一般都被叫做超大規模集成電路（Very-Large-Scale Integration，VLSI）。這些電路，實際上都是一個個晶體管組合而成的。CPU在計算，其實就是讓晶體管里面的“開關”不斷地去“打開”和“關閉”，來組合完成各種運算和功能。
想要計算的快，一方面，我們要在CPU里，同樣的面積里面，多放一些晶體管，也就是增加密度；另一方面，我們要讓晶體管“打開”和“關閉”得更快一點，也就是提升主頻。而這兩者，都會增加功耗，帶來耗電和散熱的問題。
在CPU里面，能夠放下的晶體管數量和晶體管的“開關”頻率也都是有限的。一個CPU的功率，可以用這樣一個公式來表示：
功耗 = 1/2 * 負載電容 * 電壓的平方 * 開關頻率 * 晶體管數量
因此可以通過提升“制程”，（即縮短晶體管，增加晶體管數量）方面的優化和降低電壓來降低功耗。
並行優化，阿姆達爾定律
這個定律說的是，對於一個程序進行優化之后，處理器並行運算之后效率提升的情況。具體可以用這樣一個公式來表示：
優化后的執行時間 = 受優化影響的執行時間 / 加速倍數 + 不受影響的執行時間。
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我們可以看到，無論簡單地通過提升主頻，還是增加更多的CPU核心數量，通過並行來提升性能，都會遇到相應的瓶頸。僅僅簡單地通過“堆硬件”的方式，在今天已經不能很好地滿足我們對於程序性能的期望了。於是，工程師們需要從其他方面開始下功夫了。
在計算機組成層面，還有這樣幾個原則性的性能提升方法：
1.加速大概率事件。
2.通過流水線提高性能。
3.通過預測提高性能。