SPEA创新实践：AI芯片混合信号测试仪

 

芯片是人工智能（AI）应用的支柱，为从自动驾驶汽车到虚拟助手等各类应用提供着核心动力。AI芯片专门设计用于处理海量数据，并能实时做出决策，因此它们对于确保最终应用的成功发挥着至关重要的作用。随着AI引发的变革，各行业对更强大、更高效的AI芯片的需求持续攀升。AI算法的日益复杂，市场对AI运行速度需求不断提升，测试AI芯片已成为半导体公司面临的一大挑战。如果没有经过适当的测试，这些芯片可能无法按预期工作，从而导致错误，甚至可能产生危险的后果。特别对于需要实时决策的应用来说，这一点尤其重要，任何错误或故障都不能忽视。

本文将探讨测试AI芯片所面临的挑战，以及混合信号测试仪在实现AI芯片验证所需的持续发展的功能。

复杂的AI芯片设计带来特定测试需求

测试AI芯片的主要挑战之一是它们所支持的算法的复杂性。现代AI芯片通常集成了多种处理要素，如CPU、GPU和专用的AI核心，并依赖于数字和模拟信号的组合。这种组合需要针对每个功能块进行测试，同时确保无缝的互操作性。新一代混合信号测试仪通过融入这些高级功能，能有效地克服AI芯片设计日益复杂所带来的挑战。

高精度模拟和数字资源 

    为了适应AI芯片不断增加的复杂性及引脚数量，混合信号测试仪应在测试数字和模拟电路时具备高精度。这意味着测试仪应配备多种功能和性能，包括高速数字和模拟测试、低噪声信号生成和分析、高速数字生成及高级数据处理能力。

大带宽需求催生高速数字通道与深存储

为了跟上AI芯片架构的快速发展，混合信号测试仪需要拥有更复杂的功能。伴随芯片设计人员利用 3D 堆叠等技术来扩大带宽，并促进在创纪录的时间内传输大量数据集，新一代测试仪必须做出相应的调整。这就需要大量的高速数字通道，能够处理从 400MHz 到数十 GHz 的频率。此外，大存储深度对于容纳这些复杂芯片所需的海量测试数据至关重要。

复杂的芯片架构要求测试设备具备分布式智能

AI芯片复杂的多芯/多核架构带来了另一个挑战。例如，神经处理单元 (NPU) 通常包含多个核心。为了有效地测试这些芯片，混合信号测试仪需要更高的智能水平。多核架构的分布式智能，使测试仪能够以异步方式执行多个计算。想象一下，测试仪的各个仪器和组件充当独立的智能模块，能够自主启动测试模式。这种分布式处理能力能显著提高测试效率并简化复杂AI芯片的验证流程，使测试人员能够模拟复杂的现实操作条件。

 

 

智能混合信号测试仪助力提升效率与速度

测试AI芯片的另一个挑战是对速度和效率的需求。随着AI应用的日益普及，对更快处理速度和更低功耗的需求也在增加。

 

 

这也给半导体公司带来了压力，要求他们开发出既能满足这些需求又能经过充分测试的芯片。传统的测试设备和方法可能耗时且很难跟上开发速度，从而延迟产品上市。为了提高效率，混合信号测试仪应具备高多站点能力，并能融入最大化测试执行速度的特定功能：

 

 

• 分布式智能是改变游戏规则的技术：测试仪及其仪器内嵌入的多个CPU可以同时工作，允许测试仪并发运行多个测试过程，加快测试速度。
• 多时域能力是最大化测试速度的关键。此功能使测试仪能够同时运行具有不同时域的数字信号。这意味着可以并发测试被测芯片内的各个模块，大幅缩短整体测试时间。
• 模拟和数字仪器上嵌入的数字信号处理（DSP）单元有助于优化测试时间。这些板载DSP单元直接在仪器上执行数据解码和计算，消除了将数据来回传输到中央处理单元的冗余过程。
• 协议感知仪器架构非常重要。通过理解被测设备（DUT）使用的通信协议，测试仪可以简化模式复杂性并优化通信效率，从而进一步加快测试速度。

 

 

监控芯片功耗，确保管理效率

 

 

AI芯片的一个特点是注重功耗。这使得功耗管理成为新一代AI芯片混合信号测试仪必须具备的关键特性之一。

多域功耗管理，有利于测试复杂芯片

 

 

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种处理元素。这转化为多个功耗域，每个域都需要进行细致的验证。测试仪需要能够精确控制和监控这些域中的电源交付，不仅是在系统级别，而且是在芯片的各个部分。这种精细的功耗管理确保芯片在真实条件下运行，从而能够准确验证功耗并检测出可能未被发现的相关缺陷。

 

 

应对AI芯片高功耗挑战

 

 

AI芯片所需的大量处理能力使其本身功耗较高。这种高功耗转化为数据中心的显著能源成本和散热挑战，令IT管理人员头疼不已。为了解决这一问题，混合信号测试仪必须配备一套强大的电源，能够准确地在各种工作点对被测AI芯片进行激励。这能够实现芯片功耗行为的全面剖析和验证，确保其符合设计规范，并有利于实现更高效的系统。通过模拟现实环境的功耗条件，测试仪可以帮助缓解与AI部署相关的数据中心功耗问题。

 

 

应对高电流、精密模拟通道的功耗波动需求

AI芯片的动态特性需要新一代测试仪具有一定数量的高电流模拟通道。与具有稳定功耗需求的传统芯片不同，AI芯片随着工作负载的变化而呈现出波动的功耗。测试仪的模拟通道需要能够提供这些高电流，同时保持精确控制。快速仪器对于有效调制所提供的电流以响应芯片的实时要求同样重要。这确保了芯片在任何给定时刻都能接收到所需的准确电量，模拟真实的操作条件并实现全面的测试。 

 

 

AI驱动的测试开发将简化时间和资源

 

 

测试AI芯片最有前景的解决方案之一是利用AI自身优势。运用AI进行测试程序生成和缺陷分析可以显著提高效率和有效性。想象一下，一个AI可以从过去的测试数据中学习，以建议最佳的测试序列和参数，并准确找出故障的根本原因：这将彻底改变测试开发的流程，节省时间。

对于需要大量测试应用的公司来说意义非凡，因为它可以节省时间和资源。通过自动化测试开发操作，测试工程师可以专注于其他重要任务，如分析数据和提高性能。

 

 

AI还可以助力提高测试的速度和效率，因为它可以快速分析大量数据并识别潜在问题。这可以帮助企业跟上开发速度，并更快地将产品推向市场。

 

2024年AI行业在创新与挑战中加速前行！从AI模型界的“神仙打架”到AI芯片巨头持续火爆，从企业级应用的全面焕新到学术与产业的深度碰撞，AI应用已经遍地开花，每一次突破都在改写行业格局。SPEA积极拥抱AI浪潮下的挑战与机遇，以更智能、更完善的测试设备助力AI技术的快速发展和应用落地。

 

SPEA新一代混合信号测试仪 （DOT800）具有以下功能：

• 高速数字和模拟测试能力

• 大内存深度

• 基于多核架构的分布式智能

• 多时域操作

• 模拟和数字仪器上的DSP单元

• 协议感知仪器

• 一套强大的电源

 

这些创新升级使混合信号测试仪能够模拟真实世界的操作条件，执行全面的电源完整性测试，并简化测试过程。

 

将AI集成到测试过程中具有巨大潜力。AI驱动的测试程序和缺陷分析可以显著提高效率和有效性，使测试工程师能够专注于更高层次的任务。运用这些新功能，半导体公司可以确保对AI芯片进行稳健的验证，有望为下一代开创性的AI应用铺平道路。