优化自动化测试设备的质量和复杂性

人工智能正在改变我们的世界，推动前所未有的增长和创新。这场革命的核心是高性能芯片，其特点是复杂性、精度要求和先进技术的集成度不断提高。

这种爆炸性的变化对数字技术和半导体制造所依赖的自动化测试系统提出了新的要求。这是一次全面的转变，需要灵活的测试策略来应对新的工艺架构、异构封装以及硬件和软件集成的复杂性。

当今的半导体测试行业采用多管齐下的方法来应对这些不同的挑战。通过改进测试设备、集成人工智能、采用新标准和优化测试流程，自动化测试设备 (ATE) 行业确保能够跟上半导体技术的快速发展和制造商的需求。

融合因素日益复杂

数十年来，数字缩放已成功实现了数字能力和晶体管密度的指数级增长。虽然晶圆厂缩放带来的一些好处似乎正在放缓(主要是成本和功率)，但先进节点将继续缩小到 5 纳米以下。每代半导体都包含数百万个必须测试和验证的晶体管。

与此同时，业界正转向多个异构集成半导体芯片(又称小芯片)的先进封装。这一举措使制造商能够在单个封装内组合不同类型的处理单元(例如 CPU、GPU 和 AI 加速器)以及高带宽内存，从而优化特定应用的性能。通过解决与单片设计相关的限制，小芯片和 2.5D/3D 封装等先进封装可实现更高的性能、更高的效率和更大的灵活性。

同时，异构集成使测试过程变得复杂。测试这些集成封装需要高度精确的策略。例如，必须开发专门的探针和接口，以确保每个芯片及其集成系统的功能、可靠性和性能。

测试半导体器件

人工智能和高性能计算 (HPC)的快速发展预示着晶体管规模和封装密度的持续增长。5G、Wi-Fi 6 和 Wi-Fi 7 等技术正在推动对更快数据传输速率和更高带宽解决方案的需求，提供对工业和商业自动化至关重要的实时数据传输。

这些因素共同导致对 ATE 的需求和对半导体测试合作伙伴的依赖迅速增加。成功采用新的、更小的节点(例如 2 纳米)进一步增加了对工程专业知识和工具的压力，包括对于通过良率学习和峰值生产减少错误至关重要的 ATE。

灵活的测试策略优化产量、测试成本和质量

灵活的测试策略正在随着这些需求而发展，以应对新工艺节点、基于芯片的架构和其他新兴技术所带来的挑战。

通过系统级测试补充 ATE

动态测试覆盖范围连接 ATE 和系统级测试 (SLT)——一种用于在模拟最终使用环境的条件下评估半导体设备的测试方法。

结果是对设备功能以及与软件和其他硬件组件的交互进行更全面的验证——这对 SoC 和系统级封装 (SIP) 等先进半导体技术尤其有益，因为在这些技术中，真实世界的交互和软件集成至关重要。可以有效地识别故障，平衡成本，制造商可以利用数据分析来提高产量。

预集成和综合测试选项

确保只有功能正常的芯片和中介层才能集成到最终封装中，这一点至关重要。严格的预集成测试(已知良好芯片和已知良好中介层流程)可验证每个组件的功能，并降低出现缺陷的可能性。对于 3D 堆叠 IC 中的全面测试访问，堆叠范围的 3D-DFT 测试访问架构可实现对可靠性和性能的有效测试。

考虑新兴技术和测试要求

硅光子学等新技术的引入是为了解决数据中心的功耗问题。然而，这项技术也带来了同时进行数字和光子测试的需求——这是行业仍在开发的一种能力。随着光子学与电子学的日益融合，需要针对共封装光学器件进行优化的光子学测试仪，以确保数据中心和 HPC 应用所需的高数据传输速率和低功耗。

利用数据分析和人工智能集成

理想情况下，测试合作伙伴将利用 ATE 的数据分析来提供制造流程的反馈和控制。这些数据有助于识别趋势和异常，从而进行主动调整，以提高产量并降低成本。

AI 可以帮助分析趋势、优化测试参数并做出实时决策，以提高测试效率。这种集成需要在半导体生命周期的不同阶段之间实现安全的数据共享，这在分段式无晶圆厂模式下尤其具有挑战性。

例如，随着设备从晶圆转移到封装再到 SLT，ATE 行业必须确定最有效的故障机制筛查点。随着特定设备的制造工艺日趋成熟，此类决策由人为做出，但它们的关键支持在于动态测试覆盖率，ATE 和 SLT 系统之间有通信链路，以确定应检测和解决故障的位置。AI 算法的集成可以进一步增强这一过程，管理测试过程中生成的大量数据，以确保高质量且经济高效的测试。

平衡测试覆盖率以优化产量、成本和质量

实施灵活的测试流程需要同时使用“左移”和“右移”策略来优化总体质量成本，平衡早期和后期测试阶段之间的权衡。数据分析可用于确定半导体制造过程中的最佳测试点。

早期测试可最大程度降低废品成本，而后期测试则可确保全面的质量控制。这种整体方法可优化整个测试生态系统，提高产量、降低成本并保持高质量。

推动增长并塑造行业

AI 应用已经对测试市场产生了深远影响，但 ATE 行业正处于增长趋势的早期阶段，这一趋势将在未来几年内显现出来。AI 是一个变革性的长期增长动力，该行业已经看到了其在网络以及高级驾驶辅助系统 (ADAS) 等边缘 AI 应用中的影响。

展望未来，在半导体测试市场中，计算市场规模预计将以比之前预期更快的速度增长，到 2024 年总目标市场 (TAM) 将达到 16 亿美元。

如今，人工智能带来的行业增长集中在构建云人工智能功能，尤其是在海量数据集上训练大型语言模型 (LLM)。当 LLM 用于解决现实世界中的问题时，即通过云端和边缘的推理应用程序，将产生业务影响。半导体测试是这种影响的核心，它依靠工具、数据和协作来确保数字系统和设备的质量和可靠性。

训练 LLM 的硬件要求非常高，包括通用、细粒度计算、高带宽内存、密集网络互连和强大的功率——所有这些都需要创新的测试策略来确保质量和可靠性。

人工智能时代与半导体测试

人工智能时代为先进封装中的异构集成带来了新机遇。结合先进节点和新兴技术(例如新互连标准)，这些发展对 EDA 到生产流程和优化工作产生了指数级压力。

应对这些挑战需要创新的测试策略、先进的设备，并注重硬件和软件集成，以确认当今复杂半导体的可靠性和性能。灵活而全面的半导体测试策略对于优化产量、测试成本和质量至关重要。

测试合作伙伴应提供动态测试覆盖率、整个制造流程中的平衡测试、关注新兴技术、持续改进的数据分析以及测试流程中的 AI 集成。这些因素对于确保 AI 时代的半导体器件质量和可靠性至关重要。

与测试合作伙伴合作可确保采用全面的方法——创建强大的测试网络，通过有效检测故障来优化质量成本，平衡成本并利用数据分析来提高产量。