AI催生集成电路测试新要求：更快、更可靠

发布时间：

2026-01-30

AI模型的应用现已渗透至各行各业，从辅助人们撰写邮件，到让微控制器在网络边缘解析物联网传感器数据的语义，无一不

AI模型的应用现已渗透至各行各业，从辅助人们撰写邮件，到让微控制器在网络边缘解析物联网传感器数据的语义，无一不在其覆盖范围内。这一趋势催生了对AI计算资源的海量需求，尤其是数据中心中用于训练和运行大语言模型的CPU、GPU以及各类专用加速器（XPU）。用于AI训练与推理的芯片，核心特性之一是需要高速吞吐海量数据。为避免数据连接成为性能瓶颈，当前的AI集成电路（IC）均采用超高速接口，单通道速率最高可达 64 Gbps，并通过复杂的多通道配置实现数据量的高效管理。这也对集成电路测试设备制造商提出了全新挑战，迫使其重新设计测试机的架构，以及关键信号路径中所使用的元器件，从而实现对高带宽接口稳定、高效的测试。

AI芯片的测试难题

现代集成电路的诸多特性使其测试工作难度陡增。这类芯片往往拥有数百甚至数千个外部引脚，其中多数引脚需协同配合，才能在芯片内部完成功能测试的搭建与运行；芯片集成的功能复杂度极高，这就要求测试流程更为精细；而其搭载的高端超高速接口，在切换至回环测试模式时，需要对测试系统进行重新配置。所有测试配置的调整都必须实现自动化，人工干预或更换测试板会大幅拖慢测试进程，形成瓶颈并延误这类核心器件的量产。现代集成电路的低工作电压也带来了新的测试挑战：芯片对电噪声的敏感度显著提升。同样是 100 毫伏的噪声干扰，注入 5 伏信号中时更容易识别和处理，而注入 1.5 伏信号中时，处理难度会大幅增加。此外，高性能总线在低频下采用的多级信号传输技术，也意味着测试板上的元器件即便仅造成微小的信号失真，也可能导致测试失败。前沿集成电路的时钟频率极高，通常达到数吉赫兹，这也是其测试的一大难点。在该频率下，信号的任何延迟，即便只是由过长的走线引起，都会增加测试难度。不仅如此，该频率下的数字信号在电路板上的传输特性与射频信号愈发相似，这就要求所使用的元器件不会改变PCB的传输线特性。高密度布线的高速信号（例如集成电路封装内部的总线结构，或封装走线与引脚之间的信号），会因导体间的互耦效应产生串扰。这类电抗元件会破坏信号的完整性，轻则导致信号逻辑状态被误读，重则引发抖动（即信号实际到达时间相对预期时间出现微小延迟或提前），最终造成逻辑错误。上述因素叠加，使得AI应用所需的现代GPU测试工作成为一项复杂的系统工程。测试板的设计需在实现连接自动重配置切换功能的同时，最大限度地降低高速信号的衰减。

测试设备的技术革新

集成电路测试企业会为芯片测试打造高性能载板，其核心作用包括：实现芯片与测试设备的连接、为芯片供电并传输控制信号、支持测试设备采集数据，以及自动重配置连接方式，以完成所有必要的测试项目。这种可编程的互连设计还能优化测试机各类输入接口的使用效率，且这类载板均为特定芯片定制开发。理想状态下，测试板所使用的开关应具备完美的电气特性：无信号衰减、无信号失真、体积微乎其微、零功耗，且能实现瞬时切换。过去，由于开关对测试的影响较小，工程师尚可在设计中做出一定妥协；但如今超高速接口的严苛需求，意味着行业亟需全新的开关解决方案。
传统测试系统中，信号切换由电磁继电器实现，但其性能远达不到上述理想开关的标准。即便是最小型的射频电磁继电器，体积依然偏大；且因电磁继电器通过物理接触的机械运动实现开关，切换速度较慢，会给测试过程带来延迟；同时，其机械特性决定了继电器在经过多次开关循环后会出现磨损，导致可靠性下降。另一类信号切换方案采用半导体开关，虽能解决电磁继电器的部分短板，却存在导通电阻过大的问题，会造成测试信号衰减，且其非线性工作特性会导致高速接口的信号波形失真。在高带宽AI集成电路测试系统的研发进程中，一类新型开关的问世成为了突破点 —— 这类开关基于主流集成电路工艺衍生的MEMS技术制造。门罗微系统的Ideal Switch为集成电路测试带来了多项关键优势：其纯欧姆型信号路径实现了近乎零的导通电阻，关断状态下则具备极高的电阻值，且开关能耗极低；从直流到数十吉赫兹的全频段线性工作特性，加之亚10微秒的高速切换能力，使其相较于传统方案，更能满足AI芯片测试对高速、高信号完整性的严苛要求。
人工智能有望推动无数产品和服务的诞生，其中诸多创新尚处于想象阶段，但落地已指日可待。
新闻来源：半导纵横

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