Компания Intel рассказала об использовании инструментов с искусственным интеллектом для создания чипов семейства Meteor Lake. Благодаря применению ИИ в оптимизации компоновки SoC время выполнения некоторых операций сократилось с недель до нескольких минут.
В частности, ИИ использовался для размещения тепловых датчиков, где доказал свою высокую эффективность. На протяжении десятилетий задача по размещению термодатчиков требовала определенного сочетания науки и искусства. Разработчики обычно полагаются на свой опыт в прошлых разработках, чтобы понять, где будут самые горячие точки чипа. Но все это связано с дополнительным тестированием, моделированием нагрузки и оптимизацией размещения датчиков, на что могут уйти недели. Но благодаря специальному инструменту с ИИ, который разработан Intel, теперь вычислить самые горячие точки в SoC можно за несколько минут.
Этот инструмент разработан командой дополненного интеллекта под руководством доктора Елены Чжу, старшего инженера и архитектора решений ИИ в подразделении Client Computing Group (CCG). Инструмент сочетает моделирование нагрузки на базе обученного ИИ и идентификацию горячих точек. Теперь это решение помогает системным архитекторам Intel учитывать тысячи переменных в будущих полупроводниковых чипах. Однако такой инструмент с «расширенным интеллектом» не заменит настоящих инженеров в ближайшее время, он просто упростит их работу.
Также команда доктора Чжу внедряет и другие инструменты для оптимизации разработки. Упоминается инструмент анализа целостности сигналов для высокоскоростного ввода/вывода данных, инструмент для анализа отказов, специальный ИИ для определения индивидуальных значений разгона, автоматическая оптимизация планировки чипа в кремниевом слое, прогнозирование производительности и другие инструменты с применением ИИ. В некоторых случаях это помогает сократить время разработки на несколько месяцев.
Также стоит отметить, что в процессорах Core 13-го поколения реализован механизм Intel Thread Director для улучшения распределения нагрузки, который помогает улучшить производительность в отдельных случаях на величину до 20%.
Источник:
Intel