4月17日消息,，Intel官方宣布,，工程師內部研發(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解決方案架構師Ivy Zhu還開發(fā)了一個能快速識別關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建的AI模型，可以預測架構方案的性能,，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,，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