芯片是人工智能（AI）應用的支柱，為從自動駕駛汽車到虛擬助手等各類應用提供著核心動力。AI芯片專門設計用于處理海量數(shù)據(jù)，并能實時做出決策，因此它們對于確保最終應用的成功發(fā)揮著至關重要的作用。隨著AI引發(fā)的變革，各行業(yè)對更強大、更高效的AI芯片的需求持續(xù)攀升。AI算法的日益復雜，市場對AI運行速度需求不斷提升，測試AI芯片已成為半導體公司面臨的一大挑戰(zhàn)。如果沒有經過適當?shù)臏y試，這些芯片可能無法按預期工作，從而導致錯誤，甚至可能產生危險的后果。特別對于需要實時決策的應用來說，這一點尤其重要，任何錯誤或故障都不能忽視。

本文將探討測試AI芯片所面臨的挑戰(zhàn)，以及混合信號測試儀在實現(xiàn)AI芯片驗證所需的持續(xù)發(fā)展的功能。

復雜的AI芯片設計帶來特定測試需求

測試AI芯片的主要挑戰(zhàn)之一是它們所支持的算法的復雜性。現(xiàn)代AI芯片通常集成了多種處理要素，如CPU、GPU和專用的AI核心，并依賴于數(shù)字和模擬信號的組合。這種組合需要針對每個功能塊進行測試，同時確保無縫的互操作性。新一代混合信號測試儀通過融入這些高級功能，能有效地克服AI芯片設計日益復雜所帶來的挑戰(zhàn)。

高精度模擬和數(shù)字資源

為了適應AI芯片不斷增加的復雜性及引腳數(shù)量，混合信號測試儀應在測試數(shù)字和模擬電路時具備高精度。這意味著測試儀應配備多種功能和性能，包括高速數(shù)字和模擬測試、低噪聲信號生成和分析、高速數(shù)字生成及高級數(shù)據(jù)處理能力。

大帶寬需求催生高速數(shù)字通道與深存儲

為了跟上AI芯片架構的快速發(fā)展，混合信號測試儀需要擁有更復雜的功能。伴隨芯片設計人員利用 3D 堆疊等技術來擴大帶寬，并促進在創(chuàng)紀錄的時間內傳輸大量數(shù)據(jù)集，新一代測試儀必須做出相應的調整。這就需要大量的高速數(shù)字通道，能夠處理從 400MHz 到數(shù)十 GHz 的頻率。此外，大存儲深度對于容納這些復雜芯片所需的海量測試數(shù)據(jù)至關重要。

復雜的芯片架構要求測試設備具備分布式智能

AI芯片復雜的多芯/多核架構帶來了另一個挑戰(zhàn)。例如，神經處理單元 (NPU) 通常包含多個核心。為了有效地測試這些芯片，混合信號測試儀需要更高的智能水平。多核架構的分布式智能，使測試儀能夠以異步方式執(zhí)行多個計算。想象一下，測試儀的各個儀器和組件充當獨立的智能模塊，能夠自主啟動測試模式。這種分布式處理能力能顯著提高測試效率并簡化復雜AI芯片的驗證流程，使測試人員能夠模擬復雜的現(xiàn)實操作條件。

智能混合信號測試儀助力提升效率與速度

測試AI芯片的另一個挑戰(zhàn)是對速度和效率的需求。隨著AI應用的日益普及，對更快處理速度和更低功耗的需求也在增加。

這也給半導體公司帶來了壓力，要求他們開發(fā)出既能滿足這些需求又能經過充分測試的芯片。傳統(tǒng)的測試設備和方法可能耗時且很難跟上開發(fā)速度，從而延遲產品上市。為了提高效率，混合信號測試儀應具備高多站點能力，并能融入最大化測試執(zhí)行速度的特定功能：

? 分布式智能是改變游戲規(guī)則的技術：測試儀及其儀器內嵌入的多個CPU可以同時工作，允許測試儀并發(fā)運行多個測試過程，加快測試速度。
? 多時域能力是最大化測試速度的關鍵。此功能使測試儀能夠同時運行具有不同時域的數(shù)字信號。這意味著可以并發(fā)測試被測芯片內的各個模塊，大幅縮短整體測試時間。
? 模擬和數(shù)字儀器上嵌入的數(shù)字信號處理（DSP）單元有助于優(yōu)化測試時間。這些板載DSP單元直接在儀器上執(zhí)行數(shù)據(jù)解碼和計算，消除了將數(shù)據(jù)來回傳輸?shù)街醒胩幚韱卧娜哂噙^程。
? 協(xié)議感知儀器架構非常重要。通過理解被測設備（DUT）使用的通信協(xié)議，測試儀可以簡化模式復雜性并優(yōu)化通信效率，從而進一步加快測試速度。

監(jiān)控芯片功耗，確保管理效率

AI芯片的一個特點是注重功耗。這使得功耗管理成為新一代AI芯片混合信號測試儀必須具備的關鍵特性之一。

多域功耗管理，有利于測試復雜芯片

AI芯片通常采用高密度布局，集成了具有各自特定功耗需求的多種處理元素。這轉化為多個功耗域，每個域都需要進行細致的驗證。測試儀需要能夠精確控制和監(jiān)控這些域中的電源交付，不僅是在系統(tǒng)級別，而且是在芯片的各個部分。這種精細的功耗管理確保芯片在真實條件下運行，從而能夠準確驗證功耗并檢測出可能未被發(fā)現(xiàn)的相關缺陷。

應對AI芯片高功耗挑戰(zhàn)

AI芯片所需的大量處理能力使其本身功耗較高。這種高功耗轉化為數(shù)據(jù)中心的顯著能源成本和散熱挑戰(zhàn)，令IT管理人員頭疼不已。為了解決這一問題，混合信號測試儀必須配備一套強大的電源，能夠準確地在各種工作點對被測AI芯片進行激勵。這能夠實現(xiàn)芯片功耗行為的全面剖析和驗證，確保其符合設計規(guī)范，并有利于實現(xiàn)更高效的系統(tǒng)。通過模擬現(xiàn)實環(huán)境的功耗條件，測試儀可以幫助緩解與AI部署相關的數(shù)據(jù)中心功耗問題。

應對高電流、精密模擬通道的功耗波動需求

AI芯片的動態(tài)特性需要新一代測試儀具有一定數(shù)量的高電流模擬通道。與具有穩(wěn)定功耗需求的傳統(tǒng)芯片不同，AI芯片隨著工作負載的變化而呈現(xiàn)出波動的功耗。測試儀的模擬通道需要能夠提供這些高電流，同時保持精確控制?？焖賰x器對于有效調制所提供的電流以響應芯片的實時要求同樣重要。這確保了芯片在任何給定時刻都能接收到所需的準確電量，模擬真實的操作條件并實現(xiàn)全面的測試。

AI驅動的測試開發(fā)將簡化時間和資源

測試AI芯片最有前景的解決方案之一是利用AI自身優(yōu)勢。運用AI進行測試程序生成和缺陷分析可以顯著提高效率和有效性。想象一下，一個AI可以從過去的測試數(shù)據(jù)中學習，以建議最佳的測試序列和參數(shù)，并準確找出故障的根本原因：這將徹底改變測試開發(fā)的流程，節(jié)省時間。

對于需要大量測試應用的公司來說意義非凡，因為它可以節(jié)省時間和資源。通過自動化測試開發(fā)操作，測試工程師可以專注于其他重要任務，如分析數(shù)據(jù)和提高性能。

AI還可以助力提高測試的速度和效率，因為它可以快速分析大量數(shù)據(jù)并識別潛在問題。這可以幫助企業(yè)跟上開發(fā)速度，并更快地將產品推向市場。

2024年AI行業(yè)在創(chuàng)新與挑戰(zhàn)中加速前行！從AI模型界的“神仙打架”到AI芯片巨頭持續(xù)火爆，從企業(yè)級應用的全面煥新到學術與產業(yè)的深度碰撞，AI應用已經遍地開花，每一次突破都在改寫行業(yè)格局。SPEA積極擁抱AI浪潮下的挑戰(zhàn)與機遇，以更智能、更完善的測試設備助力AI技術的快速發(fā)展和應用落地。

SPEA新一代混合信號測試儀 （DOT800）具有以下功能：

? 高速數(shù)字和模擬測試能力

? 大內存深度

? 基于多核架構的分布式智能

? 多時域操作

? 模擬和數(shù)字儀器上的DSP單元

? 協(xié)議感知儀器

? 一套強大的電源

這些創(chuàng)新升級使混合信號測試儀能夠模擬真實世界的操作條件，執(zhí)行全面的電源完整性測試，并簡化測試過程。

將AI集成到測試過程中具有巨大潛力。AI驅動的測試程序和缺陷分析可以顯著提高效率和有效性，使測試工程師能夠專注于更高層次的任務。運用這些新功能，半導體公司可以確保對AI芯片進行穩(wěn)健的驗證，有望為下一代開創(chuàng)性的AI應用鋪平道路。