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AI 晶片成王道,用 AI 设计、制造、销售 AI 晶片更成门道

AI 晶片成王道,用 AI 设计、制造、销售 AI 晶片更成门道

苹果、NvIdia、高通(Qualcomm)、三星等巨头纷纷推出自家 AI 晶片时,AI 也成了加速 AI 晶片设计、制造甚至销售的利器。如今英特尔也积极使用 AI 设计制造最新 Meteor Lake 处理器,希望新处理器将笔电变成 AI PC,重新夺回台积电抢占的晶片制造龙头。

对英特尔而言,AI 工具帮助最大的地方,莫过于晶片设计程序初期就能发现瑕疵,加速晶片上市。 AI 工具还能协助监督晶片制造,让更多英特尔矽晶片成为产品的一部分,而不是丢进垃圾桶。

Meteor Lake 可说是多个「小晶片」(chiplet)堆叠成单一封装的主要处理器,有鉴于每个处理器元件有许多细微差异,AI 工具能协助找到销售每个处理器的最佳方式。英特尔设计工程事业群共同负责人 Shlomit Weiss 表示,有了 AI 工具,可销售商品数量显著增加了。


用 AI 确保晶片设计合规,找到销售晶片的最佳组合方式

AI 工具的好处,并非只有英特尔看到,两大处理器设计软体供应商 Cadence 和 Synopsys 便提供布局处理器元件的 AI 强化工具。 Google 早就宣布使用 AI 开发自家 AI 加速处理器。最红 GPU 制造商 Nvidia 产线更广泛以 AI 取代极缓慢的传统运算流程。强化学习(reinforcement learning)可说是晶片设计常采用的机器学习,探索各种可能选项,并在发现更接近目标时获益。

Weiss 和同事业群另一位共同负责人 Navid Shahriari 表示,英特尔将外部晶片设计公司 AI 工具与自家工具结合。模拟新设计时,英特尔 AI 会分析并分类瑕疵,协助工程师快速除错,节省每天数小时负荷。

Weiss 表示,英特尔正在自家系统运行使用修改后符合特定需求的 OpenAI GPT 生成式 AI 工具,确保晶片设计符合规范。 Shahriari 表示,由于每个产线晶片功能会有时脉、快取和功耗些微差别,英特尔会使用AI 仔细检查晶片,查看关联细节的复杂组合,以找到处理器与贩售版最佳的搭载组合。

最新 Meteor Lake 处理器由多个小晶片或晶粒组成,代表有更多特征需要分析,所以想找到销售晶片最佳方式也会更复杂。所幸AI可以找到平衡,让产量、效能和功率提升最大化。


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