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AI 및 데이터 센터
연산
시험 전략
AI가 컴퓨팅을 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 테스트가 왜 중요한지
인공지능(AI)은 산업을 변화시키고, 우리의 일상생활을 풍요롭게 하며, 효율성과 의사결정 능력을 향상시키고 있지만, 이에 필요한 연산 처리 능력은...
분석
시험 전략
반도체 다이제스트 | 2026년 전망: 경영진의 견해
AI 팩토리의 원동력으로서의 테스트 2026년을 맞이하면서, AI가 반도체 산업의 미래를 주도하고 있다는 사실을 간과할 수 없습니다. T사의 사장인 섀넌 풀린은...
연산
광학
고속 처리 이미지 센서: 스마트 테스트가 발전을 이끈다
데이터 스트림이 증가함에 따라, 최신 ATE는 유연하고 확장 가능한 정확도를 보장합니다 . 현재 500메가픽셀을 넘어서는 고해상도 이미지 센서 개발 경쟁 속에서, 업계는...
연산
광학
보이지 않는 인터페이스: 모든 훌륭한 이미지 센서 뒤에 숨겨진 과제
센서 설계와 표준 개발의 불규칙한 주기를 고려할 때, 유연하고 미래에 대비한 테스트 전략은 매우 중요합니다. 휴대폰으로 사진을 찍거나 자동차 카메라에 의존하여...
연산
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, 치플릿 아키텍처, AI 가속기...
연산
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 시장 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 전략
EE Times: 반도체 발전 속도를 따라가는 유연한 테스트 전략
AI, 첨단 패키징, 이종 통합, 엣지 컴퓨팅 분야의 발전에 힘입어 반도체 산업은 변화의 물결을 타고 있습니다. 반도체 설계 및 제조가 점차...
환경
지속 가능성
지속 가능성의 재정의: 운영 탄력성이 새로운 도전 과제다
스마트폰부터 에너지 인프라, 전기 운송 수단, AI 시스템에 이르기까지 모든 분야에 동력을 공급하는 반도체는 경제 혁신의 초석이 되었습니다. 그러나 급속한 발전...
실리콘 포토닉스
빛의 속도로 테스트하기: 실리콘 포토닉스 및 CPO를 위한 확장 가능한 광학 테스트 구현
오늘날 ChatGPT를 한 번 검색하는 데 소요되는 전력 소비량은 기존의 구글 검색보다 약 10배 더 많으며, AI 기술이 이미지 및 동영상 생성 분야로 확대됨에 따라 이 수치는 계속 증가할 것입니다. 이와 함께...