10nm等于多少cm

10nm=1.0×10^(-6)cm

纳米（符号为nm）是长度单位,原称毫微米,就是10^-9米（10亿分之一米）,即10^-6毫米（100万分之一毫米）。所以10nm=1.0*(^-6 )cm=1.0*( ^-8)m。

长度单位换算是长度换算的一种方式。长度单位是指丈量空间距离上的基本单元，是人类为了规范长度而制定的基本计量单位。

其他的长度单位还有：拍米(Pm)、兆米(Mm)、公里{千米} (km)、分米(dm)、厘米(cm)、毫米(mm)、丝米(dmm)、忽米(cmm)、微米(μm)、纳米(nm)、皮米(pm)、飞米(fm)、阿米(am)等。

扩展资料

一、换算

1、10纳米(nm)=10000皮米(pm)

2、10纳米(nm)=0.01微米(um)

3、10纳米(nm)=0.00001毫米(mm)

4、10纳米(nm)=1.0×10^(-6)cm

5、10纳米(nm)=1.0×10^(-7)(dm)

6、10纳米(nm)=1.0×10^(-8)(m)

7、10纳米(nm)=1.0×10^(-11)(km)

二、长度单位

1、皮米

皮米(picometer或pm)是长度单位，1皮米相当于1米的一万亿分之一。1 皮米=10^-12米；0.001 皮米(pm) = 1 飞米；1 000 皮米 = 1 纳米(nm)

2、飞米

飞米（又称费米，简称fm，英文：femtometre、美式英文：femtometer）是长度单位，常用于描述原子核级别的物质。

参考资料来源：百度百科-长度单位

7nm和10nm的主要区别：

1、栅长不一样。CPU的上形成的互补氧化物金属半导体场效应晶体管栅极的宽度，也被称为栅长。7nm制程可使CPU与GPU内部集成更多的晶体管，使处理器具有更多的功能及更高性能。

2、功耗不同。7nm的技术和10nm的技术，在塞下同等数量晶体管的情况下，7nm的体积会更小。而体积大的10nm，就会因为工艺的问题，导致原件的电容比较大，需要的电压相较于7nm就更高，从而导致整体功耗变得更高。

性能方面：

芯片是由晶体管组成的，制程越小，同样面积的芯片里，晶体管就越多，自然性能就越强。7nm的性能自然是比10nm强的。

以华为麒麟980为麒麟970为例，其中麒麟980是7nm工艺的芯片，麒麟970是10nm工艺的芯片。

先看晶体管数量，麒麟980为69亿个晶体管，麒麟970为55亿个晶体管，提升了25.5%左右。而体现在性能上，则远不是25.5%这么简单了，因为这不仅涉及到了晶体管的多少，更是涉及到了CPU、GPU、NPU等IP核的升级。

而在具体的数值上，像CPU的跑分，麒麟980大约高了50%左右，而在GPU部分则高了1倍，至于NPU的跑分，更是高了1倍多。

扩展资料：

集成电路对于离散晶体管有两个主要优势：成本和性能。成本低是由于芯片把所有的组件通过照相平版技术，作为一个单位印刷，而不是在一个时间只制作一个晶体管。性能高是由于组件快速开关，消耗更低能量，因为组件很小且彼此靠近。2006年，芯片面积从几平方毫米到350 mm，每mm可以达到一百万个晶体管。

近期的芯片产业可以说是大新闻不断。

前者台积电刚刚宣布自己的3nm制程将在2022年下半年正式量产，转眼他又在自己的热搜上又加了一把火，宣布其2nm工艺的研发也取得了实质性的突破。几乎在同时，常年挤牙膏的英特尔也公布了自己的10nm和7nm处理器的推出计划。这一系列的大新闻，就让小黑只能表示：

“我活了这么久还真没见过这等壮观景象。”

不过，对于普通用户来说，英特尔的10nm是不是真的像数字表示的那样落后于台积电的3nm，这些突破对实际使用又有什么影响，才是真正重要的事情。

处理器工艺的nm（纳米），究竟是什么概念？

nm（纳米）的概念，相信大家都已经很清楚了，而处理器制程工艺中的多少nm，指的就是芯片中栅极（Gate，一个用来控制阳极电流强度从而放大信号的元件）的最小宽度。

说到这里，大家应该就可以想到： nm这一单位前的数字越小，同样大小的芯片上就可以容纳更多的电子元件，进而达到更快的计算速度。

▲ 目前芯片的元件密集度已经相当惊人

当然，缩小栅极宽度带来的好处，还不只是这一点。从芯片设计的角度来看，栅极宽度越小，电流通过芯片时的损耗也就越小。

这是因为在缩小了栅极宽度之后，元器件之间的距离也会缩小，那么晶体管（即电子产品中的基础元件）之间的电容也就更低。而晶体管在切换电子信号时的功率消耗与电容是成正比的，这就使他们可以在有更快的切换频率的同时，更加省电。

▲ 晶体管的大致结构，灰色部分的箭头代表电流方向

特别是在手机处理器中，由于手机本身的内部空间就非常小，加之手机的供电都是通过电池进行的， 因此在相同芯片大小下，自然需要追求更快的运算速度和更少的电量消耗了。

制程工艺越来越“微观”，就是为何计算机能在短短几十年内，从占满整个房间的庞然大物、吃电大户，进化成薄薄的一台笔记本的原因——甚至笔记本电脑的计算能力还远胜数十年前的那些庞然大物。

▲ 早期的计算机因为制程工艺的原因都是庞然大物

所以，在大多数情况下，“处理器制程工艺越好（即nm数越小），处理器性能就越好”这句话还是不错的。

英特尔的14nm和台积电的5nm，真的差得很远吗？

对芯片行业有所了解的小伙伴们应该都还记得，英特尔的处理器一直都用的是14nm工艺，光从制程工艺的纳米数上来看，甚至还不如老对手AMD在最新处理器上采用的7nm工艺，更不用提台积电刚刚正式量产的5nm制程工艺了。

但是真正的问题，还是小黑在开头提到过的： 英特尔的14nm，就真的比不过台积电的5nm么？ 要回答这个问题，就不得不从这两者在思路上的不同之处开始说起了。

▲ AMD的思路是在提升制程工艺的同时优化架构

2015年，英特尔在业内率先推出了基于14nm制程工艺的处理器，但之后的五年里，英特尔和他的竞争对手们在处理器的升级上选择了不同的道路：按照原本的规划，英特尔的10nm工艺处理器应当在2016年公布，但直到台积电和三星的5nm制程产品都已经开始量产了，英特尔的10nm产品却还停留在“计划量产”。

▲ 曾几何时，英特尔也是制程工艺 探索 的先锋

那么，这5年里英特尔究竟挤了什么样的牙膏呢？

答案是：不断优化14nm产品的架构。从2015年到现在的5年里，英特尔基于14nm制程工艺推出了从第六代Sky Lake到第九代Coffee Lake-R足足四代产品。每当被问到10nm产品何时公布时，英特尔却总是用一句话就打发了：

“14nm制程还有提升的空间”。

▲ 英特尔14nm制程发展史

所以，AMD能在今年上半年凭借着台积电的帮助，抢下不小的市场份额，英特尔牙膏厂做出了不小的贡献。

▲ 随手一搜，就可以搜到网友对挤牙膏的吐嘈

在数据上，英特尔现有的14nm似乎真的比台积电的5nm差了好几代，但在实际使用中，如果抛开厂牌只看制程，这两者之间的差别其实并不容易分清。

这里其实可以举出两个例子。第一个例子，是我们可以拿经典钉子户iPhone 7s和去年的iPhone 11对比。前者采用了16nm制程的A10 Fusion处理器，而后者使用的则是7nm制程的A13处理器。但在实际使用上，小黑手上的这两台手机却没有明显的差别。

另一个例子，则是电脑CPU。根据某IT网站7月更新的CPU天梯图，AMD在顶级电脑CPU方面占据了绝对优势，但是看看哪怕不在顶端的i9-10980XE的价格就能明白：这绝不是我等普通消费者会去选择的处理器。

▲ 一块CPU就相当于一台高配电脑的价格了

事实上，哪怕小黑在4年前购买的，搭载i7-6700HQ处理器的笔记本，到现在都可以流畅地使用各种办公软件，日常 游戏 、视频剪辑也都还能应付。

因此，在技术上，英特尔目前的制程工艺确实离行业顶尖水平有不小的差距， 但一方面优秀的架构方案可以部分弥补这一差距，另一方面，在实际使用上，这种差距也并没有那么明显。

其实，这就涉及到了一个IT行业里常见的名词，叫做“性能溢出”，也就是说，现在手机和电脑的主流配置已经远远超过了当前、甚至几年以后大部分用户的使用需求了（除非你有较为专业的视频剪辑或极致 游戏 需求）。

就在小黑写这篇文章的同时，芯片行业又传来一则爆炸性的新闻：

英伟达发布了基于三星8nm制程工艺的RTX 30系列显卡。在8nm技术的帮助下，哪怕是30系列目前性能最普通的RTX 3070也拥有可以与原旗舰RTX 2080Ti比肩甚至更高的性能，而售价更是只有后者的一半。于是最近网上又有了一个新的段子：一周前购买2080Ti的玩家们，你们的心情还好吗？

所以，厂商们追求更好的制程工艺自然没错，但作为消费者，在实际购买手机和电脑时，还是得衡量衡量自己的腰包，不要再让上面这样的惨剧再发生了。

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