インテルは現在、インテルのエンジニアによって社内で開発された新しい拡張インテリジェンス ツールについて話しています。システム オン チップ (SoC) の設計者は、AI のおかげで、センサーのスイート スポットに到達するかどうかを確認するのに 6 週間待つ必要がなくなりました。わずか数分でこれらの答えが得られます。
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インテルのクライアント コンピューティング グループ (CCG) 内のシニア プリンシパル エンジニア兼 AI ソリューション アーティテクトであるオレナ ジュー博士が率いる拡張インテリジェンス チームによって開発された新しい AI を活用したツールは、インテルのシステム アーキテクチャが将来のシリコン設計に何千もの変数を考慮するのに役立ちました。これは、インテル チームが AI を使用してさまざまなワークロードを最適化している数あるチームのうちの 1 つにすぎません。
エンジニアは、CPU コア、入出力 (I/O)、その他のシステム機能をアクティブにする複雑な同時ワークロードを正確に分析して、プロセッサー上の熱ホットスポットの位置を特定する必要があります。 エンジニアはまた、非常に小さなセンサー（各センサーは平均的なピンの先端よりかろうじて大きい）をどこに配置するかを決定する必要があるため、事態はさらに複雑になります。
ここで AI が活躍します。AI を使用すると、エンジニアの推測のほとんどを取り除くことができます。 境界条件を入力するだけで、AI を活用したツールが数千の変数を処理して、わずか数分で理想的な設計提案を返します。 以前はこのプロセスに 6 週間かかったので、これはインテルが手に入れた信じられないほどの時間節約ツールです。
CCG の主任エンジニアであり、シニア システム熱および機械アーキテクトである Mark Gallina 氏は、Intel の Web サイト上のプレス リリースで次のように説明しました。「そのプロセスには数週間かかり、一度に調査できるワークロードは 1 つか 2 つまでに限られています。ターボ周波数とピーク周波数に大きく依存しているため、SoC をより高い周波数までバーストさせ、熱を発生させたいと考えています。」
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インテルはすでにこの AI 搭載ツールを第 1 世代 Core Ultra「Meteor Lake」プロセッサーで使用しており、同社はこのツールが「AI の提供をさらに強化するため、Lunar Lake やその後継製品などの将来のクライアント製品にも適用される」ことを確認しています。ラップトップの PC クラス」。
インテル社全体のエンジニアであるオレナと彼女のチームは AI を受け入れていると同社は述べています。 CCG の拡張知能チームは、AI を使用してハードウェアとソフトウェアの設計を高速化する新しい方法を見つけています。 これらは、Intel が説明した例のほんの一部です。
- 高速 I/O 用の高速かつ正確なシグナル インテグリティ解析ツールにより、設計時間が数か月から 1 時間に短縮されます。 ボーナスは？ インテルは業界で初めてこの技術を採用し、何世代にもわたるチップ設計をサポートしてきました。
- 2020 年から導入された高速 I/O 設計用の AI ベースの自動故障分析ツールにより、効率が 60% 向上しました。
- 「AI-Assist」と呼ばれる拡張インテリジェンス ツールは、AI モデルを使用して、さまざまなプラットフォーム向けにカスタマイズされたオーバークロック値を自動的に決定します。 これにより、オーバークロック時間が数日からわずか 1 分に短縮されます。 AI-Assist は、Raptor Lake Refresh マシンで利用できます。 (ビデオ: AI Assist が機械学習を使用してオーバークロックを簡単にする方法)
- AI ベースの自動シリコン フロア プラン オプティマイザーがインテルの SoC 設計フローに組み込まれています。
- 電力およびパフォーマンスのエンジニアがスマートな設計実験を行うのに役立つスマート サンプリング ツールにより、テスト ケースの数が 40% も削減されました。
- ユーザー対話型ツールは AI モデルを構築して、アーキテクチャ提案のパフォーマンスを予測し、CPU 設計のトレードオフの質問に答えるのに役立ちます。
- 小さな基板コンポーネントを自動的に配置する新しい方法により、サイクル時間が数日から数時間に短縮されます。
で全文を読むことができます インテルのウェブサイト。