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Nel film del 2023 Mora, il capo di AT&T Cingular spiega al CEO di BlackBerry la strategia di Cingular di vendere piani dati con il nuovo iPhone di Apple: “Sapete qual è il problema con la vendita di minuti? C’è solo un minuto in un minuto.” Come persona che lavora per un’azienda che vende “secondi di test” per dispositivi a semiconduttore, questo mi ha fatto pensare a questo c’è solo un secondo di prova in un secondo. E mentre i nostri clienti possono accettare alcuni secondi di test aggiuntivi per immettere rapidamente un dispositivo sul mercato, quei secondi devono tornare ai livelli tipici una volta che i dispositivi raggiungono un volume elevato, altrimenti quei secondi di test aggiuntivi stanno andando a discapito dei profitti dei nostri clienti .
La complessità della progettazione in rapido aumento, il pacchetto di integrazione eterogeneo e una maggiore adozione di inserimenti di test a livello di sistema sono tutti fattori che determinano un aumento dei secondi di test, ma non esiste una riserva segreta di denaro disponibile per finanziare questo aumento. Quindi la sfida è: come possiamo fornire il valore di più di un secondo di test in un solo secondo?
Come nel film, la risposta ha a che fare con i dati. Nel caso del test sui semiconduttori, si tratta di massimizzare la quantità di valore che può essere estratto dai dati raccolti durante il test.
Nel mondo dell’integrazione pre-chiplet/pre-eterogenea, le risorse dei tester dovevano essere più veloci e precise rispetto al dispositivo sottoposto a test. Sebbene questo requisito abbia certamente comportato sfide significative nel corso degli anni, ora dobbiamo affrontare la sfida aggiuntiva di doverlo essere più intelligente rispetto al complesso sistema multi-chip in fase di test. E dobbiamo affrontare questa ulteriore sfida poiché il packaging 2.5D e 3D sta riducendo l’accesso diretto ai pin dei dispositivi e i processori generici stanno lasciando il posto ai processori di intelligenza artificiale (AI) che servono molteplici applicazioni specializzate.
Di Shingo Kojima, Ingegnere capo senior dell’elaborazione integrata, Renesas Electronics 26.03.2024
Di Dylan Liu, Geehy Semiconductor 21.03.2024
Di Lancelot Hu il 18.03.2024
Per affrontare queste sfide dobbiamo, come settore, abbracciare i più recenti approcci di machine learning e analisi avanzata dei dati, moderne tecnologie di condivisione dei dati e una cultura di condivisione e collaborazione lungo tutta la catena del valore dei semiconduttori.
Sebbene possa essere forte la tentazione di considerarli semplicemente come modi opzionali per ottimizzare le attuali metodologie di test, ritengo che questi passaggi siano una necessità assoluta e le aziende che non li adottano rimarranno indietro.
In un discorso tenuto lo scorso anno alla Columbia Business School, il fondatore e CEO di Nvidia, Jensen Huang, ha affermato: “L’intelligenza artificiale non ti prenderà il lavoro. La persona che usa l’intelligenza artificiale prenderà il tuo lavoro”.
Vedo lo stesso per le aziende che competono per fare affari mentre la catena del valore dei semiconduttori si trasforma ed esplode in complessità in molteplici modi.
Se non approfitti degli approcci basati sull’intelligenza artificiale, le aziende che lo fanno ti toglieranno il business.
Realizzarlo
Come possiamo spremere più di un secondo di valore da un secondo di test?
Innanzitutto, dobbiamo utilizzare quel secondo di prova nel modo più saggio possibile. Questo obiettivo viene raggiunto al meglio utilizzando la capacità di edge computing per prendere decisioni in tempo reale durante il flusso di test, sulla base di una combinazione di dati raccolti nell’inserimento corrente, negli inserimenti di test precedenti e nelle fasi di produzione o ispezione. Ciò comporta molteplici vantaggi:
- È possibile risparmiare tempo prezioso per i test sostituendo gli algoritmi di ricerca per i livelli di test e i valori di assetto con previsioni basate sull’apprendimento automatico.
- L’accesso efficiente ai dati dei sensori su chip fornisce un livello maggiore di comprensione delle prestazioni, soprattutto perché l’accesso diretto ai pin è ridotto con il packaging avanzato.
- Nel test multisito, i dispositivi guasti possono essere ulteriormente ispezionati per raccogliere informazioni diagnostiche di fondamentale importanza invece di restare inattivi mentre i dispositivi funzionanti completano il flusso di test.
- Il binning intelligente basato sull’apprendimento automatico consente la corrispondenza dei die per pacchetti di integrazione eterogenei complessi o l’adattamento migliore dei dispositivi a specifiche applicazioni di utilizzo finale.
I dati raccolti durante i secondi di test possono quindi essere combinati con i dati provenienti da tutta la catena del valore dei semiconduttori, consentendo applicazioni feed-forward e feed-backward per ottimizzare i processi di progettazione, produzione e test.
Per realizzare pienamente questa visione, l’industria deve compiere progressi sull’infrastruttura di comunicazione, sui formati dei dati, sulla tracciabilità e sugli algoritmi avanzati di analisi dei dati. Se la visione verrà davvero abbracciata in tutto il settore, queste sfide saranno viste come opportunità per fornire soluzioni creative e preziose. Sono già stati ottenuti numerosi successi collegando i dati di due o più fasi di produzione o di test e sfruttando i miglioramenti nell’apprendimento automatico e nella tecnologia di edge computing per ottenere maggiori informazioni da questi dati. Continuando a sfruttare questi successi è possibile raggiungere una massa critica che alimenterà l’ulteriore sviluppo delle tecnologie abilitanti.
Quindi, anche se in effetti c’è solo un secondo di test in un secondo, credo che stiamo solo incrinando la superficie in termini di valore aggiuntivo che può essere estratto dai dati raccolti durante quei secondi di test. La creazione e l’adozione diffusa di approcci innovativi per l’estrazione di questo valore sarà un requisito fondamentale per il successo nell’era dei chiplet.
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