隨著人工智慧從專用工作負載轉變為主流基礎架構，後端測試正經歷著一場低調卻至關重要的轉變。客戶對測試提出的要求正在改變，測試在更廣泛的製造流程中所扮演的角色也隨之改變。
數十年來，該產業一直以一個簡單的指導性問題作為運作依據：我們是否已定義出「已知良品晶片（KGD）」？
從晶圓分選到最終測試，自動測試設備（ATE）已有效解答了這個問題，不僅是矽晶片驗證的支柱，更能確保結構完整性、參數符合性及功能正確性。 然而，人工智慧系統正逐漸揭示該模式的局限性。
「已知良好晶片」的局限性
現代運算裝置，例如 GPU、AI 加速器及異質 HPC 模組，已不再僅在受控環境中運作。它們被部署於執行持續性高功耗工作負載的系統中，這些系統往往處於熱學與電學極限的邊緣。
通過 ATE 測試已無法保證在實際應用中取得成功。這種轉變引發了一個更具實質意義的問題：該裝置在設計所針對的系統中，於大規模的真實環境下，能否穩定可靠地運作？
圖 1：ATE 與 SLT 的比較。來源：Teradyne。
為何系統層級測試在當今至關重要
系統層級測試（SLT）是對自動測試設備（ATE）的補充，而非取代。ATE 提供精準度與速度，而 SLT 則提供情境脈絡。它引入真實的工作負載、系統互動及環境壓力，從而揭露在晶片或封裝層級原本無法察覺的失效模式，包括：
- 供電不穩定
- 熱誘導降解
- HBM、TSV 及先進封裝中的互連弱點
- 韌體與軟體整合問題
- 生命早期（嬰兒死亡率）的失敗
這些已不再是邊緣案例。在人工智慧基礎設施中，它們正日益成為首要的故障機制。
圖 2：各 SLT 暴露失效模式在堆疊中的出現位置。來源：Teradyne。
封裝的複雜性促使我們採取系統觀點
業界朝向先進封裝技術的發展，例如 2.5D、3D 以及基於 HBM 的架構，已從根本上改變了元件的運作特性。這些元件具有更高的熱密度、更複雜的互連結構、對製程變異更為敏感，且更依賴系統層級的整合。 自動測試設備（ATE）憑藉其設計，原本已將這類複雜性大幅抽象化；而 SLT 則迫使我們重新正視這些複雜性。
SLT 應作為輔助手段，而非替代方案
向 SLT 發展的趨勢，反映出「已知良好晶片」（Known Good Die）定義上的更廣泛轉變。矽晶片本身的正確性依然必要，但已不再是充分條件。在人工智慧時代，可靠性必須在系統層級、於實際運作條件下進行驗證。SLT 提供了這層原本缺失的驗證環節，彌合了「通過測試」與「在部署中存活」之間的差距。
這正是 泰瑞達（Teradyne）的Titan HP 平台 展現其價值之處。Titan HP 專為系統級測試而設計，讓製造商能在裝置送達客戶資料中心之前，透過模擬實際運作環境中將面臨的持續電源、熱管理及工作負載壓力，為人工智慧加速器與高效能運算（HPC）裝置提供實用的驗證方案。
圖 3：缺陷未被發現所造成的成本，會隨著發現時間的延後而急遽上升。資料來源：泰瑞達。
這點至關重要，因為一旦裝置大規模部署後，測試失誤的代價已不再僅是測試失敗，而是會導致系統停機、保固風險增加，以及信賴度受損。透過及早揭露供電不穩定、熱驅動退化及互連弱點，Titan （HP ）協助製造商從「希望裝置能撐得住」轉變為「確信裝置必定能撐得住」。對於一個正爭分奪秒擴展 AI 基礎設施，同時又不願犧牲可靠性的產業而言，這種信心正是區分「通過測試的晶片」與「在關鍵時刻能穩定運作的系統」的關鍵所在。
圖 4：Titan HP SLT 系統。資料來源：Teradyne。
測驗作為持續性回饋機制
系統層級測試已不再是僅限於特定產品的利基步驟。隨著 AI 基礎設施的擴展，系統層級測試正逐漸成為後端測試策略的基礎要素。
問題已不再僅僅是裝置能否通過測試，而是它能否在最重要的系統中，長期保持可靠的運作表現。SLT 正是業界開始解答這個問題的方式。
梅爾文·李（Melvin Lee）是泰瑞達（Teradyne）系統級測試部門的工廠應用總監，負責 負責 拓展團隊與眾多業界領先半導體公司的合作關係。梅爾文在半導體產業擁有超過 25 年的豐富經驗，並具備強大的 卓越的實績 ，在建立及領導全球應用與良率工程組織方面成果斐然。最近，他曾擔任 Onto Innovation 全球現場應用總監，領導橫跨美國與亞洲的全球團隊；在此之前，梅爾文曾在環球晶圓（GlobalFoundries）擔任多項領導職務。梅爾文持有機械工程學士學位，成績為二等 榮譽學位的機械工程學士學位。