프레드 폴락(Fred Pollack)이 제시하고 페트릭 P 겔싱어(Patrick P. Gelsinger)가 명명한 법칙.

성능은 면적(트랜지스터 수) 증가량의 제곱근과 비례하다.
역으로 말하자면 면적(트랜지스터 수)은 성능의 제곱에 비례하다.

개별 코어당 파이프라인 수가 많을수록, 구동이 더 복잡한 멀티쓰레딩을 할수록, 면적(트랜지스터 수)이 크고 복잡하고 전력소비도 크다는 법칙.

여기서 말하는 면적이란 아키텍쳐의 복잡도(complexity)를 말한다. 기술 발전으로 인한 공정 미세화와는 무관하며 '같은 공정일 경우'의 얘기다. "같은 공정에서 두배 정도의 복잡도(=두배의 면적, 두배의 전력소모)를 가지게 설계해도 성능 향상은 2의 제곱근, 즉 1.4배정도 밖에 안 되더라"라는 일종의 경험 법칙. 그런데 전력 소모는 트렌지스터 수(=면적 = 복잡도)에 비례하므로, 크기를 두배로 만들면 전성비는 0.7로 하락한다.(하단 중앙 그림) 반대로 같은 면적을 작은 코어 여려개로 쪼개면(하단 오른쪽 그림) 전력 소모는 동일하지만 성능상으로는 이득을 얻는다.[1]

2005년 출시 예정이었던 인텔의 테하스(Tejas)를 찢어발기고 멀티 코어 환경을 연 장본인.
싱글코어였던 90nm 공정 테하스(Tejas)의 다이 크기는 무려 213mm²이다. 이는 180nm 공정의 윌라멧(Willamette)의 다이 크기와 비슷하고, 바로 전작인 프레스캇(Prescott)보다 1.9배가 증가한 크기이지만 성능 상승은 겨우 1.38배밖에 되지 않았다. 그렇기에 출시를 취소하고 듀얼 코어 제품인 펜티엄D 시리즈, 스미스필드(Smithfield)를 출시한다.

이 폴락의 법칙을 깰 유일한 방법은 멀티코어 프로세서밖에 존재하지 않는다.

ARM에서보면 Cortex-A15/Cortex-A57이 Cortex-A7/Cortex-A53에 비해 클럭당 성능이 2배 조금 안되게 높지만
전력소모는 동일 클럭에서 3~4배가량 높다.

본래 폴락의 법칙 그대로라면 개별 코어당 파이프라인 수가 훨씬 더 많은데다가, 구동이 더 복잡한 멀티쓰레딩을 하는 샌디브릿지가 두개의 분리된 작은 정수코어를 갖는데다 부동소수점유닛은 깔끔하게 클럭마다 교대로 나눠쓰는 불도저보다 그 크기가 훨씬 크고 복잡하고 전력소비도 더 커야 하는게 아닌가 싶은데 현실은 정 반대다.[2]