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[導讀]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。

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(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(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。

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