A mesterséges intelligencia egyre több területen jut szerephez, legyen szó a különböző ipari folyamatokról, az orvosi képalkotó eszközök által készített felvételek hatékony és gyors elemzéséről, az időjárási modellek tervezéséről, vagy éppen a személyi asszisztensi funkciókról, rengeteget segíthet az AI az egyes feladatokban.
A mesterséges intelligencia természetesen a chipgyártásban is felbukkant már, ahogy arról korábban beszámoltunk, egyebek mellett az Intel, az AMD és az Nvidia is használ AI alapú funkciókat a chiptervezésnél és alighanem a TSMC háza táján is használják már az AI-ban rejlő lehetőségeket. A chiptervező szoftvereknél óriási előrelépést hoz a mesterséges intelligencia, ugyanis a monoton feladatokat hatékonyan rá lehet bízni a megfelelően tréningezett neurális hálózatokra, jelentősen gyorsabban és ügyesebben végeznek a munkákkal, mint a mérnökök, így az értékes mérnöki munkaórákat az innovációval kapcsolatos feladatokra lehet fordítani.
Az Intel munkatársai éppen a napokban árulták el, milyen hatalmas segítség volt az AI a Meteor Lake SoC egységekkel kapcsolatos fejlesztői munkában: segítségével egyes esetekben a több hétnyi mérnöki munkát igénylő feladatot mindössze néhány órára sikerült lefaragni az AI hathatós segítségével. Ennél a fejlesztésnél még csak a hőszenzorok pontos és stratégiailag fontos elhelyezésében segített az AI, így azt a feladatot, amit a mérnökök 6 hét alatt végeztek volna el, az AI segítségével percek alatt le lehetett tudni.
Az Autmented Intelligence csapat tagjai balról jobbra: Mark Gallina, Olena Zhu and Michael Frederick
A mérnökök alap esetben a komplex, egymás mellett futó munkafolyamatok segítségével állapították meg, hol keletkeznek forró pontok a lapkán, amennyiben a processzormagok, az I/O rendszer és az egyéb rendszerfunkciók aktívak. A hőszenzorokat az adatok elemzését követően helyezték el és a pozíció tökéletesítése néhány héten át zajlott, amelynek során több teszt is lefutott és többször is módosították a pozíciókat, ha szükség volt erre. Az AI segítségével a hatalmas adathalmazt sokkal hatékonyabban és gyorsabban lehet elemezni, a megfelelően tréningezett neurális hálózat több ezer változót vehet figyelembe, gyorsabban elvégezheti a konkrét számításokat, illetve a folyamat végén néhány ideális tervvel is elő tud rukkolni, már ami a szenzorok optimális elhelyezését illeti.
A CCG (Client Computing Group) szakemberei szerint a jövőben alaposan fel tudja gyorsítani a hardvertervezés folyamatát az AI, már csak azért is, mert szélesebb körben is bevethetik a különböző tervezőeszközöknél, azaz több feladatot lehet majd rábízni. Olyan eszközök már most is rendelkezésre állnak, amelyekkel hatékonyan és gyorsan elemezhető a jelintegritás a nagysebességű I/O esetében: az eszközökkel akár 60%-kal is növekedhet az I/O alrendszer működésének hatásfoka, a mintapéldányok tesztelését igénylő esetek száma pedig 40%-kal csökkenthető. Ezzel egy időben egy interaktív AI eszköz is rendelkezésre áll, amellyel a processzordizájnnal kapcsolatban felmerülő, kompromisszumot igénylő kérdések is megválaszolhatóak.
Az AI alapú tervezőeszközök az idén érkező Lunar Lake és Arrow Lake modelleknél természetesen szintén használatban vannak, illetve a később megjelenő klienspiaci processzoroknál is használják őket. Ezzel egy időben valószínűleg a szerverpiaci fejlesztéseknél is szerephez jutnak, ám erről most nem esett szó. Az emberek és a gépek közötti együttműködést úgynevezett Augmented Intelligence, azaz kiterjesztett intelligencia segíti, amelynek fejlesztését a fentebb látható csapat tagjai végzik.
