Olena Zhu博士，英特爾客戶(hù)端計算事業(yè)部高級首席工程師及人工智能解決方案架構師 （來(lái)源：英特爾公司）
數十年來(lái)，我們需要將科學(xué)與藝術(shù)相結合，以決定將熱敏傳感器置于英特爾客戶(hù)端處理器的何處。
電路設計師會(huì )參考歷史數據，來(lái)確定將熱感應器放置在現代筆記本電腦的中央處理器（CPU）的哪個(gè)位置。他們還會(huì )依靠經(jīng)驗判斷熱點(diǎn)容易出現的區域。這個(gè)復雜的流程可能需要耗費6周時(shí)間進(jìn)行測試，包括模擬工作負載，優(yōu)化傳感器位置，然后重新開(kāi)始整個(gè)步驟。
如今，得益于英特爾工程師內部研發(fā)的一種新的增強智能工具，系統級芯片的設計師無(wú)需再等6周才能知道他們是否找到了傳感器的最佳位置，他們在幾分鐘內就可以得到答案。
增強型智能的一小步，芯片設計的一大步
這款工具由英特爾客戶(hù)端計算事業(yè)部高級首席工程師及人工智能解決方案架構師Olena Zhu博士帶領(lǐng)增強智能團隊開(kāi)發(fā)。這款工具幫助英特爾的系統架構師們將數千個(gè)變量納入未來(lái)的芯片設計中。這只是眾多例子之一，其中英特爾團隊利用人工智能知識來(lái)優(yōu)化各種工作負載。
增強型智能是人工智能的一個(gè)子集，關(guān)注的是人類(lèi)和機器如何協(xié)同工作。
英特爾客戶(hù)端計算事業(yè)部首席工程師兼高級系統熱力學(xué)及機械架構師 Mark Gallina說(shuō)道：“像筆記本電腦這樣的客戶(hù)端產(chǎn)品非常依賴(lài)睿頻和峰值頻率。大家希望SoC能夠突破至更高的頻率，而這反過(guò)來(lái)會(huì )生成熱量?！?/p>
他詳細解釋了工程師們必須如何精確地分析激活CPU核心、輸入/輸出（I/O）以及其他系統功能的復雜、并發(fā)的工作負載，以精準地確定熱點(diǎn)的位置。使得這個(gè)過(guò)程變得更加復雜的是確定在何處放置微小的熱傳感器，每一個(gè)都只比你用的普通圖釘尖稍大一點(diǎn)。
Gallina說(shuō)：“這個(gè)過(guò)程需要幾個(gè)星期，而且我們一次只能研究一到兩個(gè)工作負載?！?/p>
英特爾新型增強智能工具解決了這些需要靠推測進(jìn)行的工作。工程師輸入他們的邊界條件，這個(gè)工具可以處理數千個(gè)變量，幾分鐘內就能返回理想的設計建議。
工程師們已在英特爾® 酷睿™ Ultra移動(dòng)處理器系列（Meteor Lake）SoC設計中應用該工具。Meteor Lake于2023年12月14日正式發(fā)布。同時(shí)，這款工具也將會(huì )在未來(lái)客戶(hù)端產(chǎn)品如Lunar Lake及其后繼產(chǎn)品中得到應用，這有助于進(jìn)一步擴展AI PC等級的筆記本產(chǎn)品線(xiàn)。
英特爾增強智能團隊成員，左起：Mark Gallina，Olena Zhu 和 Michael Frederick，位于俄勒岡州希爾斯伯勒的英特爾客戶(hù)端計算事業(yè)部實(shí)驗室。
更多AI：利用增強AI識別熱工作負載以?xún)?yōu)化芯片設計
Olena Zhu和其團隊成員首席工程師和AI 解決方案架構師Ivy Zhu還開(kāi)發(fā)了一個(gè)能快速識別關(guān)鍵熱工作負荷的配套工具。
Olena解釋說(shuō)，其工作原理是這樣的：她的團隊基于少數工作負載的模擬或測量結果，訓練AI模型。然后，這些AI模型能夠預測英特爾尚未進(jìn)行模擬或測量的其他工作負載。
這兩款增強智能工具，共同提升了工程師們優(yōu)化未來(lái)英特爾處理器系列的芯片設計能力，包括用于驅動(dòng)下一代AI PC的客戶(hù)端處理器。
盡管這兩個(gè)工具都非常有用并且不會(huì )出現任何錯誤，但是增強智能在短期內并不會(huì )取代真正的工程師。
Gallina表示：“通過(guò)增強智能，我們結合計算機學(xué)習和人體工程學(xué)專(zhuān)業(yè)知識，以確保將我們有限的資源投入到最佳領(lǐng)域?！?/p>
“這款新工具徹底革新了我們目前處理熱量的方式。它更為高效，并且在我們啟動(dòng)SoC之前，能讓我們對熱風(fēng)險有清晰的認識。我們以前一直在黑暗中摸索，但現在，有了增強智能，就好比我們得到了一盞手電筒，照亮了前進(jìn)的道路?！?/p>
增強型智能助力類(lèi)似“大海撈針”的精準工作
幾年前，Olena驚喜地意識到人工智能投資的飛速進(jìn)展為英特爾的設計工作打開(kāi)了新的大門(mén)。
Olena表示：“運用增強型智能帶來(lái)的一種新的工具類(lèi)型，我們能夠比以往更有效地處理數據。當我們將人工智能與現有的卓越工程實(shí)力相結合時(shí)，可以更有效地在海量數據中準確定位和快速處理?！?/p>
得益于Olena及團隊的努力，英特爾的工程師們均在致力于發(fā)展人工智能。英特爾客戶(hù)端計算事業(yè)部的增強智能團隊繼續尋找人工智能加快硬件和軟件設計的方法，并獲得了以下進(jìn)展：
對于高速I(mǎi)/O的快速準確信號完整性分析工具，其設計時(shí)長(cháng)從幾個(gè)月縮短至1個(gè)小時(shí)。英特爾是業(yè)界首個(gè)采用此項技術(shù)的公司，該技術(shù)已經(jīng)為多代芯片的設計提供支持。
基于人工智能的自動(dòng)故障分析工具用于高速I(mǎi)/O設計，自2020年部署以來(lái)，設計效率提升了60%。
名為“AI Assist”的增強型智能工具能夠使用AI模型自動(dòng)確定不同平臺的定制超頻值，將超頻所需的準備時(shí)間從幾天減少到一分鐘?，F在，搭載酷睿第14代處理器的產(chǎn)品會(huì )提供“AI Assist”工具。(視頻: AI Assist 如何通過(guò)機器學(xué)習讓超頻更容易)
基于人工智能的自動(dòng)化硅片版圖設計優(yōu)化器被納入英特爾的SoC設計流程。
一種智能采樣工具可以幫助動(dòng)力和性能工程師處理智能設計實(shí)驗，將測試用例的數量減少了40%。
一種用戶(hù)交互工具構建的人工智能模型，以預測架構方案的性能并幫助解決CPU設計的平衡問(wèn)題。
一種自動(dòng)放置微型電路板組件的新方式將循環(huán)時(shí)間從幾天縮短至幾個(gè)小時(shí)。
英特爾的其他工程團隊也在英特爾豐富的產(chǎn)品組合中巧妙使用AI：英特爾® 硬件線(xiàn)程調度器算法正式在第13代英特爾® 酷睿™ 處理器CPU中亮相，使工作負載提高了20%以上。
另一個(gè)例子，工程團隊利用內部開(kāi)發(fā)的智能AI算法，成功將單個(gè)處理器的測試時(shí)間減少了50%。
Olena說(shuō)道：“產(chǎn)業(yè)中將AI融入類(lèi)似的工程應用的趨勢愈演愈烈，而英特爾無(wú)疑會(huì )欣然接受并充分利用這一趨勢?！?/p>
