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AI 및 데이터 센터
분석
반도체 리뷰: 지능형 자동화를 통한 반도체 제조 역량 강화
AI 인프라 확충으로 인해 반도체 테스트와 공장 자동화 간의 경계가 모호해지고 있는 가운데, ‘Semiconductor Review’는 테라다인을 최고의 반도체 테스트 및 로봇 솔루션 기업으로 선정했습니다...
AI 및 데이터 센터
테스트 셀
테스트 셀 생태계: 테스터의 성과에서 생산 성과까지
왜 통합과 영역 간 협력이 이제 테스트 결과를 좌우하는가. 반도체 제조 분야에서 테스터 성능은 전통적으로 평가의 핵심 요소였으며, 이는...
AI 및 데이터 센터
메모리
시험 대비 전략
전자 설계: AI와 HBM의 만남: 테라비트 시대를 메모리
AI와 클라우드 인프라가 HBM 테스트 요건을 재편하고 있습니다. AI 시스템이 연산 속도에서 데이터 이동으로 중점을 옮기면서, 고대역폭 메모리 이제 AI 분야에서 핵심적인 요소가 메모리 ...
AI 및 데이터 센터
전력
시험 대비 전략
AI 서버 챌린지: 대규모 환경에서의 성능 검증
차세대 AI 아키텍처에 전용 전력 테스트 시스템이 필요한 이유 인공지능은 대개 컴퓨팅 기술의 발전이라는 맥락에서 다루어집니다. 더 빠른 GPU, 더 고밀도인 가속기...
AI 및 데이터 센터
최고 구매 책임자(CPO)
실리콘 포토닉스
시험 대비 전략
관련 주제: AI 데이터센터 제공업체들, CPO를 통해 전력 및 대역폭 확보를 모색
AI 기반의 대역폭 수요가 급증함에 따라, 광학 기술 분야의 확장을 위해서는 SiPh 및 CPO 테스트 솔루션을 제조 공정에 통합하는 것이 필수적입니다. 이 Lightwave 전자책에서 Te...
분석
시험 대비 전략
산호세 주립대학교와 테라다인, 공학 교육 및 인력 양성 강화 위해 협력
산호세 주립대학교(SJSU)와 테라다인(Teradyne)은 산업 현장의 전문 지식을 교육 현장에 접목하기 위해 파트너십을 맺었습니다. 이번 2년간의 협력 프로젝트를 통해 메모리 엔지니어링 과정이 도입됩니다...
AI 및 데이터 센터
계산
시험 대비 전략
AI가 컴퓨팅 분야를 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 테스트가 왜 중요한지
인공지능(AI)은 산업을 혁신하고, 우리의 일상을 풍요롭게 하며, 효율성과 의사결정 능력을 향상시키고 있지만, 이에 필요한 연산 처리 능력은...
분석
시험 대비 전략
반도체 다이제스트 | 2026년 전망: 경영진의 견해
AI 팩토리의 원동력으로서의 테스트 2026년을 맞이하면서, AI가 반도체 산업의 미래를 주도하고 있다는 사실을 무시할 수 없습니다. T사의 사장인 섀넌 풀린은...
계산
광학
고속 이미지 센서: 스마트 테스트가 발전을 이끈다
데이터 스트림이 증가함에 따라, 최신 ATE는 유연하고 확장 가능한 정확성을 보장합니다. 현재 5억 화소를 넘어서는 고해상도 이미지 센서 개발 경쟁 속에서 업계는...
계산
광학
보이지 않는 인터페이스: 모든 훌륭한 이미지 센서 뒤에 숨겨진 과제
센서 설계와 표준 개발의 불규칙한 주기를 고려할 때, 유연하고 미래 지향적인 테스트 전략은 필수적입니다. 휴대폰으로 사진을 찍거나 자동차 카메라에 의존할 때...