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4 月 17 日消息,英特尔在近日的一份博客中表示,其已将 AI 广泛用于包括酷睿 Ultra 处理器的热设计在内的工作中。

以酷睿 Ultra 处理器为代表的客户端产品在运行过程中严重依赖睿频功能。在睿频中处理器频率提升,同时产生更多的热量。

为了充分了解这一过程,研究人员需要对 CPU 内核、IO 及其他部分的复杂工作负载进行精确分析,以确定睿频过程中芯片上的热点。

在分析中,研究者需要确定 CPU 上微型热传感器的最佳位置,这一操作传统上极其依赖经验。整个测试过程可长达 6 周,一次仅能同时研究一两个工作负载。

英特尔用 AI 简化酷睿 Ultra 处理器设计流程,将数周分析作业压缩至几分钟-编程部落

英特尔采用了内部开发的增强智能(注:增强智能是人工智能的一个分支,专注于人类和 AI 的协同工作)工具来简化这一问题。

现在英特尔工程师向增强智能工具输入边界条件,工具就能在几分钟的时间内处理数千个变量,之后返回理想的放置建议。

此外英特尔还建构了另一个配套工具,可通过已有的测试数据模拟其他未测量的负载。

英特尔客户端计算事业部高级系统热和机械架构师 Mark Gallina 表示,这两款增强智能工具彻底改变了芯片热设计的流程,提升了设计效率

除芯片热设计外,英特尔客户端计算事业部还将 AI 运用到其他多个场景中,包括高速 IO 信号完整性分析和故障分析、能效分析自动采样等。

半导体生产越来越同 AI 紧密结合,除英特尔外多家企业也在借助 AI 加速芯片推出流程:

英伟达方面推出了名为 cuLitho 的 AI 加速计算光刻平台,AMD 也在芯片布线阶段引入 AI 作为助力,而新思科技则在去年发布了 AI 驱动型 EDA 套件 Synopsys.ai