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从云到端，处理器厂商在无一例外地导入AI。日前，英特尔在一场年度重磅的发布会上推出了酷睿Ultra 处理器和第五代英特尔至强可扩展处理器等产品。其中，酷睿Ultra 处理器面向移动平台和边缘计算应用，为PC计算和图形性能带来革命性体验，由此开启AI PC新纪元。
回顾今年9月，英特尔CEO帕特·基辛格在硅谷喊出了革命性的AI PC概念，依照他的设想，AI PC将以空前的速度推进，2025年将有上亿台内置有AI模块的PC问世。一款小小的处理器芯片如何颠覆产业？它又是如何设计制造出来的？随着酷睿Ultra的正式发布，这款工程代号为Meteor Lake的处理器，背后越来越多的设计细节也开始浮出水面。
引入AI打造的PC处理器
Meteor Lake对英特尔来说意义重大：它是酷睿Ultra系列处理器第一代产品；是首款基于Intel 4制程的处理器；是四年五大节点的第二节点；使用了3D Foveros封装及Chiplet架构，并首次集成了NPU实现端侧AI推理能力；被寄望于开创AI PC新纪元。
在为处理器产品植入AI特性的同时，事实上，AI也被用来加速了Meteor Lake的设计制造。
一直以来，处理器的设计制造都是一个非常复杂且精密的过程，特别是对于集成了数百亿晶体管的计算机处理器来说更是如此。这就好比在芯片内部盖摩天大楼，合理安排所有晶体管，确保它们能够按需工作、高效工作，是至关重要的。
既然AI可以进行人脸识别、可以筛选垃圾邮件……适合从事很多复杂数据中的识别工作，那么，它是否可以用于处理器的生产制造？答案是肯定的。
AI工具可以在设计早期就发现缺陷，这样芯片就能更快推向市场；同时，它还能监督生产过程，提高芯片良率。特别是对Meteor Lake这种一个封装中堆叠多个“小芯片”的结构，由于每个处理器组件存在细微差异，通过AI有助于找到最佳的组合方式。
事实上，业界并不止英特尔在芯片设计中引入AI，两大EDA工具提供商Cadence和Synopsys，也在打造AI工具来进行处理器的布局设计，还有谷歌，此前也分享了采用AI开发AI加速处理器的消息。
让AI从事如此复杂的工作，具体需要哪些关键技术呢？强化学习是一项重要技术，简言之，它可以让AI学会自己做决策。据了解，英特尔正在将外部的AI工具与内部开发的工具进行结合，从而使AI系统很好地实现这一能力。
据了解，英特尔的工具主要包括：
在模拟新设计时，AI工具可以分析bug报告并对其进行分类，从而帮助工程师更快解决问题，这几乎可以帮助他们每天节省几个小时。
英特尔也开始测试生成式AI工具，这些工具可以处理芯片非常详尽的书面规格，以创建测试，确保芯片设计符合这些规格。而这项工作对工程师来说，一是工作量庞大，二是有时难免出错。
此外还有使用AI来检查生产线上的芯片。由于每个芯片的特性略有不同，比如时钟速度、缓存大小和功耗。对于Meteor Lake来说，这项检查工作就更为复杂，因为它有多个相互连接的小芯片，这就意味着要分析所有这些特性的多种组合方式。通过AI工具可以查看这些复杂的、相互关联的细节，并找到与英特尔在售的各种版本的处理器相匹配的最佳方法。也就是说，AI工具通过分析可以得出适当的平衡，这不仅能最大限度提高产量，还能提升性能和动力。
AI会否成为英特尔IDM业务的关键？
对英特尔这位处理器巨头来说，全新发布的AI PC产品线，印证了它在AI领域的战略眼光。而更值得关注的，其实是英特尔如何运用AI——Meteor Lake的设计制造，其实就揭示了一定的可能性。
英特尔正在全力推进IDM 2.0战略，希望重回芯片制造领导地位。该战略主要包括三大部分：首先是英特尔位于全球各地的晶圆厂、封装厂、组装测试厂，完成其内部大部分产品的制造；其次是外部代工，即与第三方代工厂合作；第三是对外代工，也就是英特尔代工服务(IFS)，提供先进制造工艺，对第三方客户提供芯片制造服务。可以说，IDM业务在业界真正释放影响力的时候，也就是对外代工真正开始规模发力的时候。
AI或许在加剧这种可能性。关于复杂芯片的设计制造，特别是基于Chiplet、结合先进封装的芯片设计制造，是摆在所有半导体从业者面前的新课题，某种程度上，这也拉平了英特尔与当前领先的芯片制造商的差距。通过导入AI，将会对优化设计流程、提高设计效率、提升封装制造效益等带来助益，而随着半导体制程节点的持续演进，AI工具的应用将使得这一切变得更加高效和准确。
英特尔希望通过酷睿Ultra 处理器（Meteor Lake）引领AI PC新时代，确实是有力变革下一代计算体验的一步好棋。除此之外，英特尔IDM 2.0战略中的AI应用，也值得继续关注。
