据4月17日的最新消息，全球半导体业巨头英特尔公司宣布，公司内部工程师自行研发出一款突破性的AI增强工具，这项工具巨大地提升了系统级芯片的设计效率：一个过去需要花费6个星期手动完成的热敏传感器设计任务，现在只需几分钟便可轻松完成。
在面对复杂的芯片电路设计问题时，工程师通常依赖于大量历史数据和个人经验来确认热感应器在CPU芯片中的最佳布局位置，并预测哪些区域最可能成为产热的热点。这一过程涉及多个步骤和重复的试错，诸如模拟不同的工作负载、优化传感器布局等，通常一次只能针对一两种工作负载进行设计，工作量巨大且效率低下。
团队领头人、英特尔客户端计算事业部的高级首席工程师，同时也是人工智能解决方案的架构师，Olena Zhu博士率领下的增强智能团队研发出的这项AI工具，正是解决了上述痛点。它能够将数以千计的变量纳入计算，并以此来精准分析在复杂的CPU工作情境下，诸如CPU核心、I/O和其他系统功能等被并发激活时，热点的精确位置并相应地布置热敏传感器。
使用这款工具，工程师只需输入特定的边界条件，AI系统便能够快速处理这些海量变量，并在短时间内返回最佳的设计方案。英特尔最新一代酷睿Ultra Meteor Lake处理器的设计工作便应用了该工具，并计划在今年晚些时候推出的Lunar Lake处理器以及未来的其他产品中继续使用。
同时，Olena Zhu博士与同团队的首席工程师、AI解决方案架构师Ivy Zhu共同开发了一款能快速鉴别关键热工作负载的AI工具。他们采用了从部分工作负载模拟或测量结果训练出的AI模型，以预测其它尚未模拟或测量的工作负载。
这些AI方面的突破不只限于上述应用。英特尔增强智能团队还开发了其他的AI工具，包括用于高速I/O信号完整性分析的工具，大幅缩短设计时间；用于高速I/O设计的自动故障分析工具，将设计效率提升了60%；应用于14代酷睿处理器的AI Assist工具，大幅缩减了超频准备时间；还有智能采样工具和用户交互工具等，它们能够帮助工程师更高效地解决动力和性能设计、CPU设计的平衡问题，以及自动放置微型电路板组件。
此外，英特尔工程团队还成功运用内部开发的AI算法，使得单个处理器的测试时间减少了50%。尽管智能工具大幅提升了设计和测试效率，但英特尔仍强调，在可预见的未来，增强智能不会取代真实的工程师，他们在处理复杂问题和实现创新方面发挥着不可取代的作用。这些工具旨在作为工程师的强大助手，共同推进半导体设计和制造的技术革新。
