在制造芯片时，首先要将晶体管的控制电路图形激光刻在硅片上。
接着，在加工过程中，通过不断地在硅片上加工和掩膜投影曝光的方式，一层层地形成了晶体管的结构。这些结构包括掺杂层、管道、控制极等。
最后，将这些晶体管连接起来，形成电路集成体系，然后进行表面处理和封装，制成芯片。整个制造过程需要多次严格的质量控制和检测，确保亿级晶体管的精准放置和高度集成。
TPU（Tensor Processing Unit）即张量处理单元，是一款为机器学习而定制的芯片，经过了专门深度机器学习方面的训练，它有更高效能（每瓦计算能力）。
基本信息
中文名张量处理器外文名tensor processing unit所属公司Google缩写tpu
因为它能加速其第二代人工智能系统TensorFlow的运行，而且效率也大大超过GPU――Google的深层神经网络就是由TensorFlow引擎驱动的。TPU是专为机器学习量身定做的，执行每个操作所需的晶体管数量更少，自然效率更高。[1]
TPU每瓦能为机器学习提供比所有商用GPU和FPGA更高的量级指令，这基本相当于7年后的科技水平。TPU是为机器学习应用特别开发，以使芯片在计算精度降低的情况下更耐用，这意味每一个操作只需要更少的晶体管，用更多精密且大功率的机器学习模型，并快速应用这些模型，因此用户便能得到更正确的结果。
芯片上亿晶体管是通过微影技术和晶圆工艺实现的。首先，在一块硅晶圆上涂敷特殊的光阻，并使用激光等工具通过掩模转移印刷电路图案。
然后，使用氧化物等化学物质进行腐蚀、沉积和扩散等处理，将晶体管的阴极、阳极和门电极等结构形成在硅晶圆表面上。
最后，通过切割、封装等步骤，将形成的芯片移植到集成电路板上，实现对电子元件的组装和连接。
这种方法可将亿级晶体管封装在微小的芯片中，实现电路的高精度和高稳定性。