超大號的CPU不是不能做，而是製造成本太高，無論是企業還是普通消費者都難以承受。如果大家留心的話，雖說這麼多年來CPU效能和半導體工藝都在迅速進步，但是我們使用的CPU核心面積並沒有發生很大的變化，也就是說在晶片電晶體密度成倍增長的同時，晶片本身的面積並沒有明顯增大，甚至還有越來越小的趨勢，這其實就涉及到晶片本身的製造過程和成本。

目前有能力製造CPU晶片的只有英特爾、臺積電和GF這些半導體廠商，每一顆晶片的die都是在一片片晶圓上切割出來的，而晶圓面積已經很多年沒有變化了，所以你的晶片越大，同一片晶圓上產出的就越少，如果一片7nm晶圓賣8000美元，那你把超級計算機上用的一顆CPU做的很大，只能產出5顆CPU的話那成本可就太高了，無論是企業還是消費者都不可能承受。此外，晶圓上的CPU晶片也是有瑕疵機率的，你的晶片越大，核心越多，上面出現瑕疵的機率也就越大，最後可能就沒有幾顆能用的成品。

所以這麼多年來，業界的高效能CPU還是必須要控制在一個合理的晶片大小範圍內，即使是超級計算機也是如此，否則成本和產量都無法控制，最合理、最實際的辦法還是做出一些大小適中的高效能CPU，透過並聯整合在一起協同工作，從而發揮出超強的效能。

最典型的例子就是AMD的執行緒撕裂者CPU，它是用好幾顆銳龍CPU並聯在一起協同工作的，AMD寧願把四顆CPU合成一顆來賣，也不會去專門做一顆超大的CPU，這裡最重要的原因還是成本和良品率的限制，四顆小晶片合一的方案比單獨做一顆大晶片風險來的小的多，這個道理放到超級計算機上也是如此。

以現在的積體電路原理沒有發生本質變化的話，單一處理器的效能是有上限的，主頻越高、電晶體和線路越細小，電子的不確定性就會越高，目前的措施是降低工作電壓，但工作電壓的降低也是有極限的，同時，處理器不同於記憶體，並不是規模越大越好，而在單一處理器核心的效能與規模上限都被定死了的前提下，再想提升效能自然只能靠多處理併發操作，並透過演算法最佳化將原本單一複雜的任務轉成許多可以併發計算的簡單小任務。