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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...
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...
계산
엔지니어링 생산성
소프트웨어 도구
오늘날 가장 까다로운 테스트 과제 해결: 엔지니어링 생산성의 새로운 시대
반도체 설계가 점점 더 복잡해지고 제품 주기가 단축됨에 따라, 오늘날의 테스트 엔지니어들은 전례 없는 요구에 직면해 있습니다. 첨단 패키징, 칩렛 아키텍처, AI 가속기...
계산
광학
반도체 다이제스트: 공동 패키징 광학 부품: 미래 데이터 센터 기술을 위한 테스트 과제
AI 기반 데이터 센터는 속도와 효율성 면에서 새로운 한계에 도달하고 있으며, 이에 따라 더 낮은 전력 소비로 더 높은 대역폭을 제공할 수 있는 기술에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 실리콘 포토닉스(SiPh)는...
도구
NXP, 테라다인(Teradyne)의 Portbridge 및 라우터바흐(Lauterbach)의 TRACE32를 통해 제품 출시 기간 단축
반도체의 복잡성이 계속 증가함에 따라, 새로운 장치를 디버깅하는 데는 상당한 어려움이 따릅니다. 엔지니어들은 복잡한 하드웨어와 소프트웨어 간의 상호작용을 헤쳐나가야 하며, 종종 ...
시험 대비 전략
EE Times: 반도체 진화에 발맞춘 유연한 테스트 전략
AI, 첨단 패키징, 이종 통합, 엣지 컴퓨팅 분야의 발전에 힘입어 반도체 산업은 변혁을 맞이하고 있습니다. 반도체 설계 및 제조가 점차...