KI spielt in vielen Bereichen eine immer wichtigere Rolle: von industriellen Prozessen bis hin zur effizienten und schnellen Analyse von Bildern, die von medizinischen Bildgebungsgeräten aufgenommen werden, von der Entwicklung von Wettermodellen bis hin zu persönlichen Assistenzfunktionen - KI kann bei einer Vielzahl von Aufgaben eine große Hilfe sein.
Wie wir bereits berichteten, hat die KI bereits Einzug in die Chipfertigung gehalten: Intel, AMD und Nvidia nutzen unter anderem KI-basierte Funktionen im Chipdesign und es ist wahrscheinlich, dass TSMC KI auch intern einsetzt. Im Bereich der Chipdesignsoftware ist KI ein großer Schritt nach vorn, da monotone Aufgaben effizient an entsprechend trainierte neuronale Netze delegiert werden können, die diese Aufgaben wesentlich schneller und geschickter als Ingenieure ausführen können, so dass wertvolle Ingenieurstunden für innovationsbezogene Aufgaben verwendet werden können.
Erst kürzlich hat Intel gezeigt, wie KI den Entwicklern bei der Arbeit an den Meteor Lake SoC-Einheiten eine große Hilfe war. In einigen Fällen konnte die wochenlange Entwicklungsarbeit mit Hilfe von KI auf wenige Stunden reduziert werden. Bei dieser Entwicklung half die KI nur bei der präzisen und strategischen Platzierung der Wärmesensoren, sodass eine Aufgabe, für die die Ingenieure sechs Wochen gebraucht hätten, mit Hilfe der KI in wenigen Minuten erledigt werden konnte.
Az Autmented Intelligence csapat tagjai balról jobbra: Mark Gallina, Olena Zhu and Michael Frederick
Standardmäßig verwendeten die Ingenieure komplexe Workflows, die nebeneinander liefen, um zu bestimmen, wo auf der Platine heiße Stellen auftreten würden, wenn Prozessorkerne, E/A und andere Systemfunktionen aktiv waren. Die thermischen Sensoren wurden nach der Analyse der Daten positioniert und die Positionierung wurde über einen Zeitraum von mehreren Wochen verfeinert, wobei mehrere Tests durchgeführt und die Positionen bei Bedarf immer wieder angepasst wurden. Mit Hilfe der KI können die riesigen Datenmengen viel effizienter und schneller analysiert werden. Ein richtig trainiertes neuronales Netz kann Tausende von Variablen berücksichtigen, konkrete Berechnungen schneller durchführen und am Ende des Prozesses einige ideale Pläne vorlegen, gerade im Hinblick auf die optimale Sensorplatzierung.
Nach Ansicht der CCG (Client Computing Group) könnte die KI den Hardware-Designprozess in Zukunft erheblich beschleunigen, und sei es nur, weil sie in verschiedenen Design-Tools breiter eingesetzt werden könnte, d.h. ihr mehr Aufgaben zugewiesen werden könnten. Es gibt bereits Tools zur effizienten und schnellen Analyse der Signalintegrität für Hochgeschwindigkeits-E/A: Sie können die Effizienz des Betriebs von E/A-Subsystemen um bis zu 60 % steigern und die Anzahl der Fälle, die eine Stichprobenprüfung erfordern, um 40 % reduzieren. Gleichzeitig steht ein interaktives KI-Tool zur Beantwortung von Trade-off-Fragen beim Prozessordesign zur Verfügung.
Die KI-basierten Design-Tools werden natürlich auch bei den Lunar Lake- und Arrow Lake-Modellen eingesetzt, die noch in diesem Jahr auf den Markt kommen, und werden auch bei den Prozessoren für den Kundenmarkt verwendet, die später auf den Markt kommen. Gleichzeitig werden sie wahrscheinlich auch bei den Entwicklungen auf dem Servermarkt eine Rolle spielen, aber darüber wird zu diesem Zeitpunkt noch nicht gesprochen. Augmented Intelligence, die von dem oben gezeigten Team entwickelt wurde, wird Menschen und Maschinen helfen, zusammenzuarbeiten.
