近日，英特爾 發表 了一篇介紹文章，概述了其在最近的芯片設計中使用人工智能（AI）工具的情況，以便在未來幾年內打造最好的處理器。英特爾團隊利用人工智能知識來優化各種工作負載和SoC佈局，其中增強型智能是人工智能的一個子集，關注的是人類和機器如何協同工作。

英特爾表示，過去數十年裏一直將科學與藝術相結合，以決定將熱敏傳感器置於英特爾客户端處理器的何處。過去電路設計師會參考歷史數據，來確定將熱感應器放置在現代筆記本電腦的處理器的哪個位置，同時還會依靠經驗判斷熱點容易出現的區域。這個複雜的流程可能需要耗費6周時間進行測試，包括模擬工作負載，優化傳感器位置，然後重新開始整個步驟。

如今得益於英特爾工程師內部研發的一種新的增強智能工具，不需要再等待6周時間才能知道是否找到傳感器的最佳位置，只需要幾分鐘就得到答案。這款工具由英特爾客户端計算事業部高級首席工程師及人工智能解決方案架構師Olena Zhu博士帶領增強智能團隊開發，幫助英特爾的系統架構師們將數千個變量納入未來的芯片設計中。

工程師們已在英特爾酷睿Ultra移動處理器系列（Meteor Lake）的SoC設計中應用了該工具，未來還會用在其他客户端芯片，比如Lunar Lake及其後繼產品，這將有助於進一步擴展AI PC等級的筆記本產品線。

圖：英特爾增強智能團隊成員，左起：Mark Gallina，Olena Zhu和Michael Frederick，位於俄勒岡州希爾斯伯勒的英特爾客户端計算事業部實驗室，其中Olena Zhu博士是英特爾客户端計算事業部高級首席工程師及人工智能解決方案架構師。

該工程團隊同時開發了一個能快速識別關鍵熱工作負荷的配套工具。其工作原理是基於少數工作負載的模擬或測量結果，然後訓練AI模型，以此能夠預測英特爾尚未進行模擬或測量的其他工作負載。此外，工程團隊還利用內部開發的智能AI算法，將單個處理器的測試時間減少了50%。

這兩款增強智能工具的出現，共同提升了英特爾工程師們優化未來處理器的芯片設計能力。儘管這些工具都很實用，但是增強智能在短期內並不會取代真正的工程師，而是結合工程師們的計算機學習和人體工程學專業知識，以確保將有限的資源投入到最佳領域。