英特尔用 AI 简化酷睿 Ultra 处理器计划进程,将数周剖析作业压缩至几分钟

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 处理器的热计划在内的处事中。以酷睿 Ultra 处理器为代表的客户端产品在运行进程中严重依靠睿频功能。在睿频中处理器频率提升,同时产生更多的热量。为了充分了解这一进程,研究人员需要对 CPU 内核、IO 及其他部分的复杂处事负载进行精确剖析,以确定睿频进程中芯片上的热点。在剖析中,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靠经验。整个测试进程可长达 6 周,一次仅能同时研究一两个处事负载。英特尔采用了内部开发的加强

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 处理器的热计划在内的处事中。

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

为了充分了解这一进程,研究人员需要对 CPU 内核、IO 及其他部分的复杂处事负载进行精确剖析,以确定睿频进程中芯片上的热点。

在剖析中,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靠经验。整个测试进程可长达 6 周,一次仅能同时研究一两个处事负载。

英特尔用 AI 简化酷睿 Ultra 处理器计划进程,将数周剖析作业压缩至几分钟

英特尔采用了内部开发的加强智能(IT之家注:加强智能是人工智能的一个分支,专注于人类和 AI 的协同处事)对象来简化这一问题。

现在英特尔工程师向加强智能对象输入边界条件,对象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对象,可通过已有的测试数据模拟其他未测量的负载。

英特尔客户端估计事业部高级系统热和机械架构师 Mark Gallina 表示,这两款加强智能对象彻底改变了芯片热计划的进程,提升了计划效率。

除芯片热计划外,英特尔客户端估计事业部还将 AI 运用到其他多个场景中,包括高速 IO 信号完整性剖析和故障剖析、能效剖析自动采样等。

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 加快芯片推出进程:

英伟达方面推出了名为 cuLitho 的 AI 加快估计光刻平台,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。

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