Durante décadas, determinar exatamente onde colocar sensores sensíveis ao calor nos processadores de clientes da Intel exigiu ciência e arte em partes iguais.
Os projetistas de circuito seriam guiados por dados históricos ao decidir onde colocar sensores térmicos nas unidades de processamento central (CPUs) que vão em notebooks modernos. Eles também dependeriam de experiência para saber exatamente onde os hotspots tendem a aparecer. Essa dança exaustiva pode levar até seis semanas de teste, executando cargas de trabalho simuladas, otimizando o posicionamento dos sensores – e depois repetindo o processo novamente.
Hoje, graças a uma nova ferramenta de inteligência aumentada desenvolvida internamente pelos engenheiros da Intel, os designers do sistema em chip (SoC) não esperam esperar seis semanas para saber se atingem o ponto ideal do sensor. Eles estão recebendo respostas em minutos.
Um pequeno passo para inteligência aumentada, um salto gigante para o design de silício
A ferramenta , desenvolvida pela equipe de inteligência aumentada liderada pelo Dr. Olena Zhu, engenheira sênior e arquiteta de solução de IA no Grupo de computação para clientes (CCG) da Intel, ajuda os arquitetos de sistema da Intel a fatorar milhares de variáveis em futuros projetos de silício. É um dos muitos exemplos em que as equipes da Intel estão aplicando conhecimento de IA para otimizar várias cargas de trabalho.
Inteligência aumentada é um subconjunto de inteligência artificial que concentra como humanos e máquinas trabalham juntos.
Os produtos de clientes, como notebooks, dependem muito de frequências turbo e de pico. Você quer que o SoC estoure para frequências mais altas, o que por sua vez gera calor térmico", diz Mark Gallina, engenheiro chefe da CCG e arquiteto mecânico e térmico do sistema sênior.
Ele explica como os engenheiros devem analisar com precisão cargas de trabalho complexas e simultâneas que ativam o núcleo da CPU, entrada/saída (E/S) e outras funções do sistema para determinar com precisão a localização dos pontos de acesso térmicos. Complicar o processo é determinar onde os engenheiros colocam pequenos sensores térmicos — cada um pouco maior que a ponta do seu pino médio.
"Esse processo leva algumas semanas, e estamos limitados a olhar para uma ou duas cargas de trabalho de cada vez", diz Gallina.
A nova ferramenta de inteligência aumentada da Intel remove essa suposição. Os engenheiros chave em suas condições de fronteira e a ferramenta tritura milhares de variáveis, retornando sugestões de projeto ideais em minutos.
Os engenheiros utilizaram a ferramenta nos projetos da família de processadores móveis Intel® Core™ Ultra (Meteor Lake) – a família Intel Core Ultra lançada em 14 de dezembro – e ela será aplicada a futuros produtos de clientes, como Lunar Lake e seus sucessores, que promoverão as ofertas da classe de notebooks para PC de IA.
Mais IA: identificando cargas de trabalho térmicas com IA aumentada para otimizar o design do silício
Olena Zhu e Ivy Zhu, engenheira principal e arquiteta de solução de IA, também desenvolveram uma ferramenta complementar que identifica rapidamente cargas de trabalho térmicas críticas.
Olena diz que funciona assim: sua equipe treina modelos de IA baseados em simulações ou medições de um pequeno número de cargas de trabalho. Esses modelos de IA prevêem outras cargas de trabalho que não estão sendo simuladas ou medidas pela Intel.
Juntas, as duas ferramentas de inteligência aumentada impulsionam a forma como os engenheiros otimizam o design de silício para as próximas famílias de processadores da Intel, incluindo processadores de clientes que impulsionarão a próxima geração de AI PCs.
Embora ambas as ferramentas sejam úteis, não se engane, inteligência aumentada não está substituindo engenheiros reais tão cedo.
"Com inteligência aumentada, estamos usando o aprendizado de máquina computacional combinado com experiência em engenharia humana para identificar as melhores áreas para investir nossos recursos limitados", diz Gallina.
"Essa nova ferramenta revolucionou completamente a maneira como fazemos hoje mesmo os recursos térmicos. É muito mais eficiente e nos dá muito mais visibilidade aos riscos térmicos antes de ligar o SoC. Temos nos sentido no escuro, mas com inteligência aumentada, nos deram uma lanterna para guiar o caminho para a frente."
Inteligência aumentada ajuda a 'encontrar a agulha na mochila'
O momento incrível de Olena veio há alguns anos, quando ela percebeu que o rápido avanço dos investimentos em IA abriu novas portas para a forma como projetamos.
"A inteligência aumentada leva a um novo tipo de ferramentas que nos permite manipular dados de forma muito mais eficiente do que nunca", diz Olena. "Quando combinamos IA com nossa força de banco de engenharia existente, podemos encontrar a agulha na mochila de maneira muito mais eficiente."
Graças a Olena e sua equipe, engenheiros da Intel estão abraçando a IA. A equipe de inteligência aumentada da CCG continua a encontrar maneiras da IA acelerar o projeto de hardware e software. Considere esses exemplos recentes:
- Uma ferramenta de análise de integridade de sinal rápida e precisa para E/S de alta velocidade reduz o tempo de projeto de meses para uma hora. O bônus? A Intel é a primeira do setor a adotar essa técnica, que tem suportado gerações de designs de processadores.
- Uma ferramenta de análise automática de falhas baseada em IA para projetos de E/S de alta velocidade, implantada desde 2020, levou a ganhos de eficiência de 60%.
- Uma ferramenta de inteligência aumentada chamada "AI-Assist" usa um modelo de IA para determinar automaticamente os valores de overclocking personalizados para diferentes plataformas. Isso reduz o tempo de overclocking de dias para apenas um minuto. O AI-Assist está disponível nas máquinas de atualização de Raptor Lake. (Vídeo: como o AI Assist utiliza o aprendizado de máquina para facilitar o overclocking)
- Um otimizador automático do plano do silício baseado em IA é incorporado ao fluxo de projeto SoC da Intel.
- Uma ferramenta de amostragem inteligente para ajudar engenheiros de energia e desempenho a analisar experimentos de projeto inteligente reduziram o número de casos de testes em até 40%.
- Uma ferramenta interativa do usuário cria modelos de IA para prever o desempenho das propostas arquitetônicas e ajudar a responder às perguntas compensações de projetos de CPU.
- Uma nova maneira de colocar automaticamente componentes de placa minúscula reduz o tempo de ciclo de dias para horas.
Na Intel, outras equipes de engenharia estão encontrando usos inteligentes para IA no amplo conjunto de produtos da Intel: um algoritmo de Intel® Thread Director de IA que estreou em CPUs Intel® Core™ da 13ª Geração contribuiu para melhorias na carga de trabalho de mais de 20%.
Em outro exemplo, as equipes de engenharia reduziram em 50% o tempo necessário para testar processadores individuais, graças a um algoritmo inteligente de IA desenvolvido internamente.
"Há um movimento em rápido crescimento no setor para infundir a IA em usos de engenharia semelhantes, e a Intel definitivamente está se aproveitando e abraçando-a", diz Olena.