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據，并能實時做出決策，因此它們對于確保最終應用的成功發揮著至關重要的作用。隨著AI引發的變革，各行業對更強大、更高效的AI芯片的需求持續攀升。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。如果沒有經過適當的測試，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，以及混合信號測試儀在實現AI芯片驗證所需的持續發展的功能。

復雜的AI芯片設計帶來特定測試需求

測試AI芯片的主要挑戰之一是它們所支持的算法的復雜性。現代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。

高精度模擬和數字資源

為了適應AI芯片不斷增加的復雜性及引腳數量，混合信號測試儀應在測試數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，包括高速數字和模擬測試、低噪聲信號生成和分析、高速數字生成及高級數據處理能力。

大帶寬需求催生高速數字通道與深存儲

為了跟上AI芯片架構的快速發展，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，并促進在創紀錄的時間內傳輸大量數據集，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字通道，能夠處理從 400MHz 到數十 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據至關重要。

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。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，要求他們開發出既能滿足這些需求又能經過充分測試的芯片。傳統的測試設備和方法可能耗時且很難跟上開發速度，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行速度的特定功能：

? 分布式智能是改變游戲規則的技術：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字信號。這意味著可以并發測試被測芯片內的各個模塊，大幅縮短整體測試時間。
? 模擬和數字儀器上嵌入的數字信號處理（DSP）單元有助于優化測試時間。這些板載DSP單元直接在儀器上執行數據解碼和計算，消除了將數據來回傳輸到中央處理單元的冗余過程。
? 協議感知儀器架構非常重要。通過理解被測設備（DUT）使用的通信協議，測試儀可以簡化模式復雜性并優化通信效率，從而進一步加快測試速度。

監控芯片功耗，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控這些域中的電源交付，不僅是在系統級別，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現的相關缺陷。

應對AI芯片高功耗挑戰

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據中心的顯著能源成本和散熱挑戰，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。這能夠實現芯片功耗行為的全面剖析和驗證，確保其符合設計規范，并有利于實現更高效的系統。通過模擬現實環境的功耗條件，測試儀可以幫助緩解與AI部署相關的數據中心功耗問題。

應對高電流、精密模擬通道的功耗波動需求

AI芯片的動態特性需要新一代測試儀具有一定數量的高電流模擬通道。與具有穩定功耗需求的傳統芯片不同，AI芯片隨著工作負載的變化而呈現出波動的功耗。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。快速儀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全面的測試。

AI驅動的測試開發將簡化時間和資源

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據中學習，以建議最佳的測試序列和參數，并準確找出故障的根本原因：這將徹底改變測試開發的流程，節省時間。

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

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據并識別潛在問題。這可以幫助企業跟上開發速度，并更快地將產品推向市場。

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

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

? 模擬和數字儀器上的DSP單元

? 協議感知儀器

? 一套強大的電源

這些創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芯片進行穩健的驗證，有望為下一代開創性的AI應用鋪平道路。