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AI 및 데이터 센터
테스트 개발 가속화: AI가 테스트 엔지니어의 지식 격차를 어떻게 해소하고 있는가
MyInfo Copilot은 신뢰할 수 있는 테라다인의 전문 지식을 엔지니어링 워크플로우에 직접 접목하고, 에이전트 기반 테스트 개발의 토대를 마련합니다. 반도체 테스트 엔지니어링은 이제...
AI 및 데이터 센터
전력
테스트에 대한 관점: AI 및 데이터 센터를 위한 동력
AI가 데이터 센터 전반에 걸쳐 전례 없는 전력 수요를 지속적으로 유발함에 따라, 철저한 반도체 테스트의 필요성이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 당사의 새로운 동영상 시리즈에서는 다양한 관점을 다룹니다...
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...