Intel IA
A Intel está usando ferramentas de inteligência artificial para produzir o design de seus chips mais recentes, quais supostamente trarão as melhores CPUs dos próximos anos. Porém, a fabricante também afirma que a melhoria também é no tempo do processo de criação – que passou de seis semanas para uma questão de minutos.
As IAs são utilizadas para otimizar o layout dos SoC, cortando uma grande etapa de tempo dentro de suas fábricas. Uma das mudanças aplicadas por elas, inclusive, é a nova localização do sensor térmico dos processadores Meteor Lake.
Agora, a Intel pretende ampliar a sua utilização para outras áreas, como I/O de alta velocidade, eficiência energética, produção de amostras de produtos e outras otimizações de aproveitamento de espaço nos chips. Seus planos envolvem utilizar a inteligência artificial na produção das CPUs Arrow Lake e Lunar Lake.
A corporação afirma que quis começar em uma área “limitada”, onde se sentisse confortável para realizar os testes de uso das IAs – por isso que só vimos as ferramentas em utilização com o design térmico das CPUs Meteor Lake.
Eles descrevem o processo de inserção dos sensores térmicos nos chips da Intel como uma “mistura de ciência e arte”. Agora que notaram as vantagens de aplicar as ferramentas de IA, eles pretendem aplicar em diversos outros setores para ajudar a economizar tempo e voltar a equipe para processos mais inovadores.
A definição da Intel das IAs
Apesar de usar inteligência artificial, a Intel afirma que suas ferramentas são de “inteligência aumentada”. Para eles, a diferença é que neste sentido é um subconjunto de IAs que focam em aprender como humanos e máquinas podem trabalhar juntos. A empresa também clama que não demitirá seus engenheiros para focar apenas nas IAs.
O chefe de engenharia e arquiteto sênior do sistema térmico e mecânico da Intel Client Computing Group (CCG), Mark Gallina, aponta que a inteligência artificial executou todo o procedimento da mesma forma como os seus engenheiros.
De acordo com a fabricante, avanços já foram notados dentro da produção com o uso das ferramentas – como ganhos de 60% de eficiência em I/O e reduziu os casos de testes de amostras em 40%.
