看到这个问题的第一瞬间，我想你可能会多多少少有点诧异。诧异的倒不是这个问题原来并不那么简单，甚至还有点复杂呢；而是诧异有人竟然问这么弱智的问题。地球人都知道，玩一会游戏手机就会发烫，这还用问为什么吗？就像苹果熟了就是要落地的。当然这个问题还不至于扣上这么大的帽子，不过还是值得我们好好思考一下的。

接着上面的问题，如果你再追问一下，了解一点原理的人可能就会告诉你，游戏是比较吃或者说消耗CPU的，所以CPU会变热，这导致手机发烫。大部分人对这个问题可能就思考到这一步。

如果我们再追问，为啥玩游戏CPU会更热？仅仅就是我们感觉的游戏会比较消耗CPU资源吗？那怎么样才算是消耗CPU资源？你可能会说，游戏会让CPU更加忙碌或者说不得闲。那这时候就要灵魂拷问，难道微信聊天的时候CPU不忙吗？如何定义这里的忙或者是更忙？显然，我们应该给一个闲的对比。CPU什么时候闲呢？

这就逐步涉及到专业内部领域了。学过操作系统的人可能会说，CPU没有任务的时候，就闲下来了。因为玩游戏要一直跑，所以CPU不得闲。而微信聊天，虽然宏观上CPU也是忙碌的，但是到微观层面，就没有处理游戏功能那么繁忙了，甚至更深入一点，因为聊天存在等待的过程，所以从微观层面上看，CPU可能大部分时间处在等待IO，而并没有处于持续运算状态。

当然，回答到这一点，就需要一些专业知识的辅助了。慢慢的，我们就会发现，这个问题，相对而言，可能并不那么简单呢。让我们继续来探讨。

我们还是回到忙的对立面闲上面来。的确，我们系统中运行的任务是有差别的。对于游戏、音视频处理这类任务，通常都会认为是计算消耗型的，就是完成这些任务，需要CPU处理大量的运算。有些任务，则被认为是IO消耗型的，比如鼠标键盘、聊天软件等，这类任务需要的是及时响应，其本身需要运算处理的信息量并不大，时间也不长，因为现代的CPU速度很快。很多时候CPU都是等待IO的状态。早期，linux的任务调度设计，还考虑了任务的这类特性而做了针对性的设计呢。

我们姑且可以将上面的CPU等待IO的状态认为是CPU得闲的时候。这个时候CPU在干嘛呢？是在睡眠吗？显然不是。此时，睡眠的是任务，而不是CPU。继续深挖操作系统实现，比如就linux而言，你可能知道这时候CPU会调度执行idle任务。我们就从这个切入点来看。Idle本身就是空闲的意思，说明这个时候CPU闲下来了，没事可做，就到idle任务上待着吧。等到有任务到来了，就继续去干活。所以，运行idle，就被认为是CPU在休息了。

那么，我们看看，idle中CPU处于什么状态？从linux的实现来看，idle本质上是一个死循环，CPU执行idle，就是说CPU无限循环在idle中。等等。什么？CPU在idle中死循环？如果有编程经验和经历，很多人都会有切实感受，应用程序里的死循环反而会让CPU更忙碌。如此来看，所谓的idle，名不符实啊。如果CPU在这里死循环，那应该更忙了，发热更严重了才对。为啥实际不是这样呢？

好了，我们慢慢接近这个问题的本质了。这个时候，你如果再诧异，那就只能诧异开头所述的第一点上了，否则就说不过去了。

再继续讨论之前，我们先简单总结一下：从最底层的CPU来讲，无论跑在哪个任务上，其自身都没有闲下来。也就是说，我们并没有告诉CPU，你休息一会吧，一会再起来忙。无论是不是在idle任务中。

现在我们就继续分析，为啥运行idle任务的时候，CPU的发热会比较小，而运行游戏或者音视频任务的时候，CPU发热会比较大。

其实，这个时候，就触及物理学中的基本概念了。热是什么？搜索相关的定义，可以看到，热是与温度相关的一个概念，CPU发热，更准确的说，是释放了热量，也就是转移了能量。因为CPU比周围空气包括我们的皮肤温度更高，所以你会感觉到热。那么，热的本质是什么？虽然博主在这里无法给你一个精确的描述，但是，以大家都能交流的中学物理来讲，就是分子运动。参与的分子越多，运动越激烈，释放的热量就越多。因为CPU处于一个电磁系统中，所以，我们更常见的是以电功率来描述，也就是电流做功来衡量。下面以一个极简单的例子来说明，如下图的中学物理中经典的电灯泡实验：

我们可以从不同层面来做一下对比：

先从宏观层面来看。CPU就可以看做图中的电灯泡。这本质上就是一个等效电阻模型，只不过这个CPU的等效电阻并不固定。从功率的计算公式来看，P = UI = I2R = U2/R，可以看到，电功率与电压、电流和电阻都有关系。一般，我们认为上述电路中电压是固定的，所以电阻越小，电流越大，相应的功率应该也增大。因此，在CPU空闲的时候，等效电阻就是增大的情况，而忙的时候，等效电阻是降低的情况。

电流的大小反映了电子的数量，电流的通路反映了电子的运动。大量电子的运动，对电阻做功，产生了发热现象。所以，CPU发热大的时候，流经CPU的电流就应该是更大，进一步的，就是CPU内部参与运动的电子数量更多。

单单通过上面宏观的描述，并没有解答我们的疑问。除非能够解释清楚为啥CPU空闲的时候，等效电阻是增大的，电子是减少的。所以，为了更好的说明问题，我们还是继续从微观上来分析。

大家都知道，CPU内部是由大量的晶体管构成的。这些基本的晶体管就是我们常听到的二极管、三极管。通过二极管和三极管的组合，就能够组合出复杂的电路来。二极管实现电路的单向导通，三极管实现电路的放大作用，这些就类似线性代数中的线性无关概念，是底层的基本构成元素。

构成CPU的晶体管就如同构建CPU功能大厦的静态结构，要让CPU工作起来，还需要一个外部时钟。时钟流过这些基础器件，就能产生我们所需的各种复杂功能。这个时钟就是时序电路的驱动源，或者说是动力源。其实，时钟不仅是驱动源，更是整个系统工作的基准。还是以上面的灯泡实验为例。如果只是像上图的灯泡点亮，虽然也处于工作的动态状态，但是并不能表达复杂的逻辑。但是如果上面的灯泡变成了闪烁，那么就可以表达比较复杂的信息了。举个不恰当的例子，我们可以通过闪烁的不同变化来表示不同的含义；还可以通过闪烁的变化，表示信息的传输。闪烁的越快，就表示传输的越快。

其实，CPU内部的二极管、三极管也可以类比成电灯泡。只不过这些二极管、三极管并不是像灯泡一样处于常亮的工作状态，而是处于闪烁的工作状态，这是由周期变化的时钟来驱动的。但是，我们可以简单的算出，如果一个二极管在一个工作周期中产生一次通断，那么它有一半的时间是处于连通的状态，电流就会做功。对比与电灯泡，就好比灯泡一半时间亮着，一半时间灭着。

现在，我们就可以来分析前面提到的CPU忙闲和发热的关系了。

前面已提及，CPU内部有大量的晶体管，最近的苹果A16处理器宣城集成了接近160亿个晶体管。如下图所示：（图片来自苹果官网www.apple.com）

CPU内部虽然有这么多晶体管，但是并不是所有的晶体管都处于工作状态，这要根据CPU的架构设计和工作状态来看。现代CPU内部的设计相当复杂，如下图所示ARM的一款CPU内核框图：（https://en.wikichip.org/wiki/arm_holdings/microarchitectures/cortex-a77）

从上图可以看到，CPU内部有很多功能单元。注意，图中只是CPU的ARM核心。现在手机上的CPU，跟桌面CPU不同的一点在于，这种平台上的CPU一般都称作SOC，也就是片上系统。物理CPU内部除了传统CPU功能单元外，还集成了很多其他功能单元，比如GPU、神经网络单元、音视频编解码模块，另外还集成了各种的接口，比如串口、网口、图形图像显示接口、各种串行、并行外设接口等。这样一种设计方案，大大简化了外围电路，可以最大程度的减小电路板大小，使得产品的手持化变得可行。如下图所示瑞星微一款CPU的功能框图：

基于上面这些讨论，我们再来看CPU的忙和闲。首先，对于物理CPU，严格来讲是SOC，这种忙和闲，体现在不同功能单元和接口之间。比如，如果当前没有其他事务处理，那么idle状态的SOC，物理CPU内部很多其他部件可能处于非工作状态，自然，整体的做功就比较小。更进一步，如果通过软件设计能够断开或者关闭部门功能单元的时钟，那么这些单元就处于阻断状态，类似电灯泡的灭状态，这样发热源就会少很多。虽然CPU仍然在运转中，但是跟调动其他模块进行图形、网络等功能处理相比，工作部件大大减少，自然发热就少很多。所以，此时的忙和闲，指代了整个SOC的忙和闲。

其次，对于SOC内部的CPU核心来讲，（其实对其他模块来讲，原理也是一样的），idle状态的CPU核心，虽然也在不停的执行指令，但是这类指令很简单（比如Nop这类空操作指令），只是占用了一个指令周期而已。CPU内部的一小部分逻辑电路就能处理这类指令，不涉及的电路部分同样可以不用工作。比如，其他很多外部取值、译码、运算、访存等功能单元，都可能不用执行或者不用全部执行。显然，这也是一种忙和闲的差异状态，只不过这种差异状态主要涉及CPU核心内部的功能单元之间。

现在，我们回过头来看，所谓的CPU忙和闲，并不是说CPU是工作还是睡眠，而是即使是工作中的CPU，也会因为处理的任务的不同，存在轻松和累的区别。反映到做功上，就是发热了。

就跟我们一个人一样，同样是清醒的一天，躺在床上发呆一小时跟考试一小时，消耗的能量是不一样的。我们可以将发呆看做idle，而将考试看做busy。

到此，我们基本就完成了对标题中问题的解答。

搞清楚了上面的内容，当我们要节省设备功耗时，就能充分思考，做自己的设计了。

其实，对手机来讲，发热是一个复杂的问题。在电池技术无法取得突破的情况下，如何优化设计，降低功耗，就成了一门艺术。从数学的本质上来讲，我们进行优化，就是要找到每一个最佳路径，或者线性无关的组合。比如，对于CPU指令来讲，如何设计，使得使用最少的周期完成最复杂的功能，这就是一个类似最优路径的问题。好的设计，可以不断逼近这个路径，从而降低产品的功耗，这就是同样是硬件CPU，不同厂家设计的功耗表现不同，甚至是差异巨大。软件层面也是这样的道理。

对于开头的问题，我们只是重点讨论了CPU。可以想象到，CPU访问内存和访问内部cache，电子走的路径长短不一样，做的功也不一样。屏幕显示相对固定的画面跟不断变化的画面，从能量守恒的角度来看，消耗的资源也是不一样的。进一步扩展开来，同样表达一个状态，比如开和关，用一个电灯泡和一个二极管，耗电是不一样的；驱动少量电子和大量电子，耗电是不一样的。这就是为啥要不断改进CPU的工艺，使用更低的电压，更小的制程来完成更加复杂的功能，而且耗电还更少。最终其实是提升了单位面积的能效。回归到电灯泡，节能灯为啥可以更省电而且更亮，从哲学的角度来看，跟CPU的这个道理是一样的。

上面，我们主要通过宏观、微观以及开关状态分析了CPU的发热原因。其实CPU内部的发热来源是比较复杂的，远远超出上述分析所覆盖的范围。举个简单例子，为啥频率越高越耗电。频率越高，说明时钟变化周期越短，切换越频繁。如果以开关状态来分析，可能等效的通断时间并没有变化。但是，实际上每一次切换都可能产生耗电，这包括器件的漏电。相反，电压的保持状态可能因为阻断，反而是不那么耗电的。抛开理想状态，整个电路还有漏电功耗和短路功耗。耗电产生发热，发热又会影响器件特性，进一步增加漏电功耗等。所以，说功耗的控制是一门复杂的艺术绝对不为过。感兴趣的读者可以查找专业的资料学习。

最后，我们发散一下思维，考虑这样一个问题：摩尔定律逼近极限，一方面是制程和器件原因，另外一方面是高频导致的发热不能很好解决。假设，如果这两个问题能够解决，那么，你手机中的CPU，其极限频率可以达到多少？