4月17日消息，Intel官方宣布，工程師內(nèi)部研發(fā)了一種新的AI增強工具，可以讓系統(tǒng)級芯片設計師原本需要耗費6個星期才能完成的熱敏傳感器設計，縮短到區(qū)區(qū)幾分鐘。

在芯片電路設計中，工程師一般會參考歷史數(shù)據(jù)，確定熱感應器在CPU處理器中的安放位置，還會根據(jù)經(jīng)驗，判斷熱點容易出現(xiàn)的區(qū)域。

這是一個復雜的流程，需要進行各種測試，包括模擬工作負載、傳感器位置優(yōu)化等等，經(jīng)常需要重新開始整個步驟，而且一次只能研究一兩個工作負載。

Intel客戶端計算事業(yè)部高級首席工程師、人工智能解決方案架構(gòu)師Olena Zhu博士領銜增強智能團隊開發(fā)的這款AI工具，可以幫助系統(tǒng)架構(gòu)師將數(shù)千個變量納入未來的芯片設計中，包括精確分析激活CPU核心、I/O和其他系統(tǒng)功能的復雜并發(fā)工作負載，從而精準地確定熱點的位置，并放置對應的熱敏傳感器。

這款工具解決了這些需要靠推測進行的工作。工程師只需輸入邊界條件，它就可以處理數(shù)千個變量，幾分鐘內(nèi)就返回理想的設計建議。

最新發(fā)布的酷睿Ultra Meteor Lake處理器的設計工作就使用了該工具，未來的客戶端處理器，比如將在今年晚些時候發(fā)布的Lunar Lake，以及后續(xù)產(chǎn)品，都會繼續(xù)用它。

Intel客戶端計算事業(yè)部高級首席工程師、人工智能解決方案架構(gòu)師Olena Zhu博士

此外，Olena Zhu博士和其團隊成員首席工程師、AI解決方案架構(gòu)師Ivy Zhu還開發(fā)了一個能快速識別關(guān)鍵熱工作負荷的配套工具。

他們基于少數(shù)工作負載的模擬或測量結(jié)果訓練AI模型，然后使用這些模型預測Intel尚未進行模擬或測量的其他工作負載。

Intel客戶端計算事業(yè)部增強智能團隊的在AI方面的其他進展還有：

● 對于高速I/O的快速準確信號完整性分析工具，設計時長從幾個月縮短至1個小時。Intel是業(yè)界首個采用此技術(shù)的公司，已經(jīng)為多代芯片的設計提供支持。

● 基于AI的自動故障分析工具，用于高速I/O設計，2020年就已部署，設計效率已提升60％。

● 增強型智能工具AI Assist，能夠使用AI模型自動確定不同平臺的定制超頻值，將超頻所需的準備時間從幾天減少到1分鐘。14代酷睿已提供該工具。

● 基于AI的自動化硅片版圖設計優(yōu)化器，已納入Intel SoC設計流程。

● 一種智能采樣工具，可以幫助動力和性能工程師處理智能設計實驗，測試用例數(shù)量減少40％。

● 一種用戶交互工具構(gòu)建的AI模型，可以預測架構(gòu)方案的性能，并幫助解決CPU設計的平衡問題。

● 一種自動放置微型電路板組件的新方式，將循環(huán)時間從幾天縮短至幾個小時。

此外，Intel工程團隊還利用內(nèi)部開發(fā)的AI算法，成功將單個處理器的測試時間減少了50％。

不過Intel強調(diào)，盡管這些工具都非常有用，不會或者很少出現(xiàn)任何錯誤，但是增強智能在短期內(nèi)并不會取代真正的工程師。

Intel增強智能團隊成員Mark Gallina、Olena Zhu、Michael Frederick在俄勒岡州希爾斯伯勒的Intel客戶端計算事業(yè)部實驗室