芯片測試，正在被AI顛覆？

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半導(dǎo)體測試是芯片制造的基石。傳統(tǒng)上，它的核心是確保芯片質(zhì)量與可靠性，在產(chǎn)品交付客戶前充當(dāng)關(guān)鍵檢驗關(guān)卡。但隨著半導(dǎo)體工藝與封裝技術(shù)的飛速進步，測試在設(shè)計、制造、生產(chǎn)全流程中的重要性日益凸顯。為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，AI 技術(shù)正越來越多地被用于測試 AI 芯片。

AI 的作用覆蓋各類測試應(yīng)用，包括自適應(yīng)測試策略、良率優(yōu)化、故障預(yù)測與定位。將 AI 融入半導(dǎo)體測試環(huán)境，行業(yè)便能有效解決與芯片封裝相關(guān)的先進缺陷及其他難題。

話雖如此，隨著芯片復(fù)雜度不斷提升，對測試的要求也在急劇增加。在這個全新的“復(fù)雜性時代”，半導(dǎo)體測試本身必須進化。而越來越多的跡象表明，正是 AI 在支撐行業(yè)應(yīng)對這些更高難度的挑戰(zhàn)。

復(fù)雜性時代

“復(fù)雜性時代” 指的是當(dāng)下半導(dǎo)體在規(guī)模、集成度與性能要求上達(dá)到前所未有的水平。先進 AI 與高性能計算（HPC）芯片包含數(shù)十億個晶體管，并采用異質(zhì)集成技術(shù) —— 通過先進封裝將多顆芯片堆疊整合為一個緊湊的系統(tǒng)級封裝（SiP）。相比傳統(tǒng)單芯片或少芯片封裝，該技術(shù)能實現(xiàn)更高的性能、功能與能效。

這些架構(gòu)加劇了散熱、功耗與可靠性挑戰(zhàn)，同時也讓更多細(xì)微缺陷更容易出現(xiàn)且難以檢測。傳統(tǒng)測試方法盡管依然重要，卻已難以承受這些壓力，導(dǎo)致測試時間變長、成本上升、缺陷漏檢流入市場的風(fēng)險增加。

更大的挑戰(zhàn)在于測試覆蓋范圍必須擴展。如今僅驗證功能是否正常已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。測試系統(tǒng)必須能夠檢測靜默數(shù)據(jù)損壞（SDC）—— 即硬件故障導(dǎo)致計算結(jié)果錯誤卻不發(fā)出明確報錯信號的問題。還必須驗證熱穩(wěn)定性，并捕捉芯片間復(fù)雜交互產(chǎn)生的錯誤。這種復(fù)雜性讓每個環(huán)節(jié)的工作量都大幅增加。

速度與質(zhì)量的雙重需求

速度一直是測試的關(guān)鍵驅(qū)動力。廠商對復(fù)雜器件的測試啟動越快，產(chǎn)品就能越早出貨并實現(xiàn)營收。在不犧牲質(zhì)量的前提下測試速度越快，測試成本（COT）就越低，利潤空間也就越大。

在復(fù)雜性時代，速度與質(zhì)量必須同時優(yōu)化。更快的測試流程仍需實現(xiàn)更高的覆蓋度，發(fā)現(xiàn)先進封裝或 AI 加速器中難以檢測的故障。AI 驅(qū)動的工具通過減少錯誤結(jié)果、自動化決策、基于實時數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化測試流程，讓這一切成為可能。

通過同時縮短測試周期并提升準(zhǔn)確率，AI 直接解決了傳統(tǒng)上限制測試擴展性的成本與時間壓力。

解決未來的難題

測試正來到一個臨界點：很多問題的復(fù)雜度已超出人類單獨解決的能力。就像電子設(shè)計自動化（EDA）工具成為芯片設(shè)計不可或缺的部分一樣，AI 正成為芯片測試的核心能力。機器學(xué)習(xí)算法擅長在海量數(shù)據(jù)中尋找模式，能夠精準(zhǔn)識別傳統(tǒng)方法無法發(fā)現(xiàn)的異常。

例如，AI 可以發(fā)現(xiàn)罕見缺陷特征與制造條件細(xì)微變化之間的關(guān)聯(lián) —— 這些信息靠人工幾乎不可能發(fā)現(xiàn)。它還能實時調(diào)整測試策略，在芯片架構(gòu)持續(xù)演進時仍保證測試覆蓋。簡而言之，AI 不只是輔助測試工程師，而是將人類分析能力延伸到原本跟不上的領(lǐng)域。

AI 如何顛覆行業(yè)格局

AI 對半導(dǎo)體測試的影響已在全行業(yè)顯現(xiàn)：

• 管理復(fù)雜架構(gòu)：多芯片封裝與異質(zhì)系統(tǒng)需要對互聯(lián)、熱行為、芯片間通信進行精密驗證，AI 可梳理這些交互關(guān)系并優(yōu)化測試條件。

• 實現(xiàn)更快、更準(zhǔn)確的測試：通過在流程早期預(yù)測故障，AI 減少不必要的復(fù)測，縮短測試程序開發(fā)周期。

• 用 AI 測試 AI 芯片：AI 驅(qū)動的方法天生適配 AI 芯片的復(fù)雜特性，例如模擬負(fù)載，發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器中隱藏的瓶頸與壓力點。

• 檢測隱藏缺陷：靜默數(shù)據(jù)損壞與間歇性故障極難檢測，AI 驅(qū)動的異常檢測能在影響終端用戶前將其捕獲。

本質(zhì)上，AI 正在推動測試從被動應(yīng)對轉(zhuǎn)向主動預(yù)防。不再等待故障出現(xiàn)，而是提前預(yù)判并避免。

深入挑戰(zhàn)：高功耗器件

GPU、AI 加速器等高功耗器件帶來獨特挑戰(zhàn)。其巨大功耗會產(chǎn)生顯著熱負(fù)荷，帶來局部熱點、電遷移、加速老化等風(fēng)險。對這類器件的測試不僅需要功能驗證，還必須在真實場景下進行壓力測試。

一個典型例子是封裝誘發(fā)缺陷的檢測。先進 2.5D 與 3D 芯片封裝（垂直多層結(jié)構(gòu)）在組裝過程中可能產(chǎn)生潛在缺陷，傳統(tǒng)測試往往會遺漏這些細(xì)微問題，最終導(dǎo)致市場失效。基于 AI 的測試流程能夠識別與這些隱藏風(fēng)險相關(guān)的細(xì)微特征，避免高昂的召回成本并保護品牌聲譽。這種向預(yù)測式、數(shù)據(jù)驅(qū)動驗證的轉(zhuǎn)變表明：AI 已不再是可選項，而是未來測試策略的核心。

展望未來

半導(dǎo)體測試向來是一個動態(tài)目標(biāo)，不斷適配每一代新芯片。而 “復(fù)雜性時代” 標(biāo)志著一個深刻的轉(zhuǎn)折點。隨著 AI 在半導(dǎo)體設(shè)計與相關(guān)系統(tǒng)中變得不可或缺，測試行業(yè)也必須將 AI 作為基礎(chǔ)工具。

未來將由兩大關(guān)鍵力量塑造：創(chuàng)新與協(xié)作。創(chuàng)新帶來突破現(xiàn)有邊界的算法與方法；保持競爭力則需要持續(xù)改進與協(xié)同發(fā)展 —— 設(shè)備商、芯片廠商、標(biāo)準(zhǔn)組織共同協(xié)作，確保這些創(chuàng)新能在全行業(yè)規(guī)模化落地。

AI 在半導(dǎo)體測試中的作用才剛剛開始。隨著器件復(fù)雜度與性能不斷提升，AI 與測試流程的融合程度，將決定行業(yè)能否高效提供極致可靠性、降低成本、加速上市時間。擁抱這一轉(zhuǎn)變的企業(yè)，不僅能在復(fù)雜性時代生存，更能在其中蓬勃發(fā)展。

（來源：aijourn）

*免責(zé)聲明：本文由作者原創(chuàng)。文章內(nèi)容系作者個人觀點，半導(dǎo)體行業(yè)觀察轉(zhuǎn)載僅為了傳達(dá)一種不同的觀點，不代表半導(dǎo)體行業(yè)觀察對該觀點贊同或支持，如果有任何異議，歡迎聯(lián)系半導(dǎo)體行業(yè)觀察。

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