英特尔在近日的一份博客中表示，其已将 AI 广泛用于包括酷睿 Ultra 处理器的热设计在内的工作中。
以酷睿 Ultra 处理器为代表的客户端产品在运行过程中严重依赖睿频功能。在睿频中处理器频率提升，同时产生更多的热量。
为了充分了解这一过程，研究人员需要对 CPU 内核、IO 及其他部分的复杂工作负载进行精确分析，以确定睿频过程中芯片上的热点。
在分析中，研究者需要确定 CPU 上微型热传感器的最佳位置，这一操作传统上极其依赖经验。整个测试过程可长达 6 周，一次仅能同时研究一两个工作负载。
英特尔采用了内部开发的增强智能（IT之家注：增强智能是人工智能的一个分支，专注于人类和 AI 的协同工作）工具来简化这一问题。
现在英特尔工程师向增强智能工具输入边界条件，工具就能在几分钟的时间内处理数千个变量，之后返回理想的放置建议。
此外英特尔还建构了另一个配套工具，可通过已有的测试数据模拟其他未测量的负载。
英特尔客户端计算事业部高级系统热和机械架构师 Mark Gallina 表示，这两款增强智能工具彻底改变了芯片热设计的流程，提升了设计效率。
除芯片热设计外，英特尔客户端计算事业部还将 AI 运用到其他多个场景中，包括高速 IO 信号完整性分析和故障分析、能效分析自动采样等。
半导体生产越来越同 AI 紧密结合，除英特尔外多家企业也在借助 AI 加速芯片推出流程：
英伟达方面推出了名为 cuLitho 的 AI 加速计算光刻平台，AMD 也在芯片布线阶段引入 AI 作为助力，而新思科技则在去年发布了 AI 驱动型 EDA 套件 Synopsys.ai。
