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AI 및 데이터 센터
연산
테스트에 대한 관점: 웨이퍼에서 데이터 센터에 이르기까지 AI 수요 충족하기
AI는 이를 뒷받침하는 인프라를 재정의하고 있으며, 그 중에서도 컴퓨팅 계층에서 이러한 변화가 가장 두드러지게 나타나고 있습니다. 서버 아키텍처와 AI 가속기가 점점 더 복잡해짐에 따라, 테스트는...
AI 및 데이터 센터
테스트 삽입 방식을 재정의하는 AI 칩렛 아키텍처
주요 요약: 리소그래피 및 레티클의 한계로 인해 AI 칩은 2.5D/3D 치플릿 패키지로 전환되고 있으며, 이로 인해 테스트가 수행되어야 할 단계가 재정의되고 있다. GPU 가격이 2만 8천 달러를 향해 치솟으면서, “정상 작동이 확인된...
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 필요성은 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 이제 통합과 영역 간 협력이 테스트 결과를 좌우하는가. 반도체 제조 분야에서 테스터의 성능은 전통적으로 평가의 핵심 요소였으며, 이는...
AI 및 데이터 센터
메모리
시험 전략
전자 설계: AI와 HBM의 만남: 테라비트 시대를 위한 ‘ 메모리 ’ 테스트
AI와 클라우드 인프라가 HBM 테스트 요건을 재편하고 있습니다. AI 시스템이 연산 속도에서 데이터 이동으로 초점을 옮기면서, 고대역폭 메모리( 메모리 )는 이제 AI 분야에서 핵심적인 요소가 되었습니다...
AI 및 데이터 센터
전력
시험 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
CPO
실리콘 포토닉스
시험 전략
관련 주제: AI 데이터센터 제공업체들, CPO를 통해 전력 및 대역폭 확보를 모색
AI에 따른 대역폭 수요가 급증함에 따라, 포토닉스 분야의 확장을 위해서는 SiPh 및 CPO 테스트 솔루션을 제조 공정에 통합하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이 Lightwave 전자책에서 Te...
분석
시험 전략
산호세 주립대학교와 테라다인, 공학 교육 및 인력 양성 강화 위해 협력
산호세 주립대학교(SJSU)와 테라다인(Teradyne)은 업계의 전문 지식을 교육 현장에 접목하기 위해 파트너십을 맺었습니다. 이번 2년간의 협력 프로젝트를 통해 새로운 ‘ 메모리 ’ 테스트 엔지니어링 과정이 도입됩니다...