英特尔近日分享了有关其正在开发的一些新兴技术的信息,这些技术旨在推进打造更快、更高效的处理器。
来自英特尔组件研究小组的科学家,近日在IEDM 2021半导体活动上详细介绍了这些技术。英特尔表示,这些技术创新是英特尔致力于“在2025年之后的未来继续推动摩尔定律取得进展和发挥优势”的部分举措。

为了打造更好的处理器,英特尔等芯片制造商正在研究新方法以减少晶体管占用的空间。晶体管所需的空间越小,处理器上可以容纳的晶体管数量就越多,从而提高性能——这是摩尔定律背后的本质,目前这个数字每隔几年就会翻一番。
芯片制造商采取的方法之一,是缩小处理器中的单个晶体管,但这并非唯一方法。
当前的处理器是以二维配置的方式并排排列晶体管的。IEDM 2021活动上,英特尔详细介绍了英特尔在芯片设计技术方面展开的工作,即可以通过堆叠晶体管而不是并排放置晶体管来减少空间需求。据英特尔称,该技术有可能将晶体管伸缩空间改善30%到50%,从而有助于创造速度更快的芯片。
英特尔芯片开发路线图上的另一个重点,是一项名为Foveros的技术。借助该技术打造的处理器,可由多个相互堆叠的较小芯片组成。和把晶体管放置在一起提高性能类似,堆叠芯片也可以缩短处理时间。
芯片堆叠的有效性,在很大程度上取决于连接处理器的互连技术。互连速度越快,数据在处理器之间传输的速度就越快。这样数据达到目的地所需的时间就越短,从而加速数据处理,提高性能。
英特尔Foveros技术利用相距几十微米的微型连接器阵列将堆叠芯片连接在一起。而且,英特尔的工程师正致力于通过将各个Foveros连接器之间的距离从几十微米缩短到不到10微米,进一步改善芯片连接性。
英特尔表示,缩短距离有望显着增加给定区域内可容纳的连接器的数量,英特尔的目标是将密度提高十倍以上,从而带来更高的芯片性能。
目前英特尔的组件研究小组正在并行开发多项新的技术。该小组在IEDM 2021活动上详细介绍的另一个项目,侧重于使用氮化镓来打造现代芯片中的一些电源管理组件。氮化镓是一种在某些方面比传统硅可更有效地操纵电力的材料,可能对英特尔等芯片制造商来说很有用处。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。