蘋果、NvIdia、高通（Qualcomm）、三星等巨頭紛紛推出自家 AI 晶片時，AI 也成了加速 AI 晶片設計、製造甚至銷售的利器。如今英特爾也積極使用 AI 設計製造最新 Meteor Lake 處理器，希望新處理器將筆電變成 AI PC，重新奪回台積電搶佔的晶片製造龍頭。 

對英特爾而言，AI 工具幫助最大的地方，莫過於晶片設計程序初期就能發現瑕疵，加速晶片上市。AI 工具還能協助監督晶片製造，讓更多英特爾矽晶片成為產品的一部分，而不是丟進垃圾桶。

Meteor Lake 可說是多個「小晶片」（chiplet）堆疊成單一封裝的主要處理器，有鑑於每個處理器元件有許多細微差異，AI 工具能協助找到銷售每個處理器的最佳方式。英特爾設計工程事業群共同負責人 Shlomit Weiss 表示，有了 AI 工具，可銷售商品數量顯著增加了。

用 AI 確保晶片設計合規，找到銷售晶片的最佳組合方式

AI 工具的好處，並非只有英特爾看到，兩大處理器設計軟體供應商 Cadence 和 Synopsys 便提供布局處理器元件的 AI 強化工具。Google 早就宣布使用 AI 開發自家 AI 加速處理器。最紅 GPU 製造商 Nvidia 產線更廣泛以 AI 取代極緩慢的傳統運算流程。（reinforcement learning）可說是晶片設計常採用的機器學習，探索各種可能選項，並在發現更接近目標時獲益。

Weiss 和同事業群另一位共同負責人 Navid Shahriari 表示，英特爾將外部晶片設計公司 AI 工具與自家工具結合。模擬新設計時，英特爾 AI 會分析並分類瑕疵，協助工程師快速除錯，節省每天數小時負荷。

Weiss 表示，英特爾正在自家系統運行使用修改後符合特定需求的 OpenAI GPT 生成式 AI 工具，確保晶片設計符合規範。Shahriari 表示，由於每個產線晶片功能會有時脈、快取和功耗些微差別，英特爾會使用 AI 仔細檢查晶片，查看關聯細節的複雜組合，以找到處理器與販售版最佳的搭載組合。

最新 Meteor Lake 處理器由多個小晶片或晶粒組成，代表有更多特徵需要分析，所以想找到銷售晶片最佳方式也會更複雜。所幸AI可以找到平衡，讓產量、效能和功率提升最大化。

（首圖來源：科技新報）