Intel官方宣布，工程师内部研发了一种新的AI增强工具，可以让系统级芯片设计师原本需要耗费6个星期才能完成的热敏传感器设计，缩短到区区几分钟。

  在芯片电路设计中，工程师一般会参考历史数据，确定热感应器在CPU处理器中的安放位置，还会根据经验，判断热点有可能会出现的区域。

  这是一个复杂的流程，有必要进行各种测试，包括模拟工作负载、传感器位置优化等等，经常要重新开始整个步骤，而且一次只能研究一两个工作负载。

  Intel客户端计算事业部高级首席工程师、人工智能解决方案架构师Olena Zhu博士领衔增强智能团队开发的这款AI工具，能够在一定程度上帮助系统架构师将数千个变量纳入未来的芯片设计中，包括精确分析激活CPU核心、I/O和其他系统功能的复杂并发工作负载，从而精准地确定热点的位置，并放置对应的热敏传感器。

  这款工具解决了这些需要靠推测进行的工作。工程师只需输入边界条件，它就能处理数千个变量，几分钟内就返回理想的设计建议。

  最新发布的酷睿Ultra Meteor Lake处理器的设计工作就使用了该工具，未来的客户端处理器，比如将在今年晚些时候发布的Lunar Lake，以及后续产品，都会继续用它。

  Intel客户端计算事业部高级首席工程师、人工智能解决方案架构师Olena Zhu博士

  此外，Olena Zhu博士和其小组成员首席工程师、AI解决方案架构师Ivy Zhu还开发了一个能快速识别关键热工作负荷的配套工具。

  他们基于少数工作负载的模拟或测量结果训练AI模型，然后使用这一些模型预测Intel尚未进行模拟或测量的其他工作负载。

  ●对于高速I/O的快速准确信号完整性分析工具，设计时长从几个月缩短至1个小时。Intel是业界首个采用此技术的公司，已经为多代芯片的设计提供支持。

  ●基于AI的自动故障分析工具，用于高速I/O设计，2020年就已部署，设计效率已提升60％。

  ● 增强型智能工具AI Assist，可使用AI模型自动确定不同平台的定制超频值，将超频所需的准备时间从几天减少到1分钟。14代酷睿已提供该工具。

  ● 基于AI的自动化硅片版图设计优化器，已纳入Intel SoC设计流程。

  ● 一种智能采样工具，能够在一定程度上帮助动力和性能工程师处理智能设计实验，测试用例数量减少40％。

  ● 一种用户交互工具构建的AI模型，可以预测架构方案的性能，并帮助解决CPU设计的平衡问题。

  此外，Intel工程团队还利用内部开发的AI算法，成功将单个处理器的测试时间减少了50％。

  不过Intel强调，尽管这些工具都很有用，不会或者很少出现任何错误，但是增强智能在短期内并不会取代真正的工程师。